OpenAI 發布 Workspace Agents：一只跑在云端的"企業版小龍蝦"

AI范兒 · 行業觀察? 4 分鐘

前天 OpenAI 剛發了 ChatGPT Images 2，我以為這波發布周總算能消停一陣子了。

沒想到昨天又上新了。

這次叫Workspace Agents，翻譯過來就是"工作區智能體"。名字很企業、很 to B，很多人可能直接劃走了。

但我看完之后覺得這事挺值得聊的。因為兩周前，Anthropic（做 Claude 的那家）剛發布了一個叫Claude Managed Agents的東西，方向幾乎一模一樣。

兩家全球最頂的 AI 公司，前后腳 14 天，押注了同一個方向。

01GPTs 終于被自己人革命了

先說 OpenAI 的 Workspace Agents。

還記得 GPTs 嗎？就是 ChatGPT 里你可以自己搭一個定制機器人的功能。

雖然我一直在用，但感覺一直不溫不火，遠沒有最早發布時那么轟動。不管怎么樣，它本質還是"你問它答"的聊天框，你不說話它就停了。

Workspace Agents 不一樣。它基于 Codex 驅動，能在云端持續運行，有自己的工作空間，能存文件、跑代碼、連接外部工具，還有跨會話的記憶。

看看 OpenAI 自己內部在用的幾個例子：

有一個 Agent 蹲在 Slack 里，員工申請裝軟件，它自動檢查是否在公司批準清單里，合規的直接放行，不合規的自動開工單走審批。

還有一個每周五自動拉數據、畫圖表、寫分析、把周報發給團隊。以前你周五下午花兩小時干的活，它替你干了。

它甚至可以每天自動檢查你明天有哪些客戶會議，去翻這個客戶的歷史資料，上網搜公司最近的新聞，生成一份"會前簡報"放到你文件夾里。你第二天早上打開直接用。

關鍵詞是自動。不是你每次說"幫我做"，而是你設好一次，它自己按計劃跑。

目前只對 ChatGPT Business、Enterprise、Edu 計劃開放，5 月 6 號前免費，之后按用量收費。

GPTs 定制聊天機器人 ? 你不說話，它就停了 ? 沒有持久記憶 ? 不能連接外部工具 ? 只能個人使用 本質： 陪聊 VS WORKSPACE 自動化工作流引擎 ? 云端持續運行，關機也在干 ? 跨會話持久記憶 ? 連接 Slack、日歷等工具 ? 團隊共享，權限可控 本質： 干活

▲ 圖：GPTs vs Workspace Agents，從"陪聊"到"干活"

02Anthropic 兩周前就出手了

再說 Claude Managed Agents，4 月 8 號發布的，比 OpenAI 早了整整兩周。

思路不同，但方向一樣。

OpenAI 的重點是"讓團隊在 ChatGPT 里直接用"，更偏用戶端。在側邊欄點幾下就能創建一個 Agent，不用寫代碼，有現成模板，團隊共享。像做一個高級版的 GPTs。

Anthropic 的重點是"讓開發者快速把 Agent 部署到生產環境"，更偏開發者端。

以前你想做一個能自己跑的 Agent，光搭基礎設施就要三到六個月：配沙箱、管狀態、做權限、搞監控。

Agent 本身可能一周就寫完了，但讓它穩定運行的那些臟活累活要干半年。

Claude Managed Agents 把這些全包了。你只管定義 Agent 該干什么，剩下的 Anthropic 全替你搞定。每小時收 0.08 美元運行費，加上正常的模型調用費用。

03同一個方向，兩條不同的路

兩家的差異挺有意思的。

OpenAI 做的是消費級入口。在 ChatGPT 里點幾下就能用，不用寫代碼，有模板，能部署到 Slack，團隊共享。門檻極低。

Anthropic 做的是開發者基礎設施。通過 API 定義 Agent，面向工程團隊，更靈活但門檻更高。Agent 之間還能互相協作，一個 Agent 可以拉起其他 Agent 一起干活。

打個比方：OpenAI 賣的是精裝房，拎包入住；Anthropic 賣的是毛坯加裝修服務，你自己設計，它幫你施工。

維度 OpenAI Anthropic 目標用戶 團隊管理者、業務人員 開發者、工程團隊 上手門檻 ? 點幾下就能用 ? 需要寫代碼 靈活性 ? 模板驅動 ? API 級自由度 多 Agent 協作 ? 暫不支持 ? Agent Teams 部署方式 ChatGPT + Slack API 調用 + 自定義 定價 5.6 前免費，后按量 $0.08/時 + 模型費

▲ 圖：OpenAI vs Anthropic，同一方向的兩條路線

但核心邏輯一模一樣：AI 不再只是一個對話框，而是一個能持續運行、能連接工具、能自己執行任務的東西。

以前 AI 競爭的是"誰的回答更聰明"，現在競爭的是"誰能替你干更多的活"。

這個轉變其實不意外。聊天這件事，用戶的新鮮感很快就過了，而且很難收到大錢。

但如果 AI 能真的替你完成工作流，那就是另一個量級的生意了。所以兩家不約而同往這個方向走，商業邏輯上完全說得通。

不過話說回來，"自動干活"比"陪你聊天"難太多了。

聊天答錯了頂多讓它重來幾次，但一個在后臺自動跑的 Agent 要是搞錯了，那可能是發錯郵件、刪錯文件、算錯數據。越自動，容錯越低。

再回頭看看我們社區里那些在飛書和 QQ 里養蝦的人，其實已經在用最樸素的方式玩這件事了。

OpenClaw 跑在你自己電腦上，OpenAI 和 Anthropic 的方案跑在云端，形態不同，但做的是同一件事。

現在評價一個 AI 產品，標準已經不再是"它跟我聊天聊得好不好"，而是"它在我睡覺的時候，能不能幫我把事兒辦了"。

你覺得 AI 從"陪聊"變成"干活"，哪家的路子更靠譜？

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