OpenAI 在 DevDay 2026 一次性更新 20 多项能力：Dots 由 GPT-6 Astra 驱动，可连接 4000 多款应用并在云端电脑持续工作，还能进驻 Slack 与 Teams；ChatGPT Space 让人与 Agent 同页协作。
今日凌晨，OpenAI 在旧金山举行 DevDay 2026。整场发布会超过 50 分钟，OpenAI 一次性更新了 20 多项产品和能力，覆盖 ChatGPT、Codex、模型、API、插件和企业服务。相比单独发布一个更强模型，这次 OpenAI 花了接近三分之一的时间介绍一种新的工作方式：把任务交给一个长期在线、拥有独立电脑、能够自己推进工作的 Agent。
这个产品叫 Dots。它由 GPT-6 Astra 驱动，可以连接超过 4000 款应用，在自己的云端电脑上持续工作，也能进入 Slack、Teams 等原本属于人的工作流。与 Dots 一起发布的 ChatGPT Space，则提供了一个人、同事和 Agent 可以同时工作的共享空间。
OpenAI 随后又发布 GPT-6.1 Sol、Ultrafast、Codex Cloud、Decisions API、支持 Computer Use 的 Agents API，以及一套新的插件和分发体系。OpenAI 称，这也是历届 DevDay 中规模最大的一次发布。
发布会最后，OpenAI 给出了目前 ChatGPT 的最新用户规模：约 12 亿人正在使用 ChatGPT。围绕这批用户，OpenAI 这次既在重新设计人怎么使用 AI，也开始把 ChatGPT 变成开发者产品的分发入口。
Dots 要接手一整段工作
Dots 是这次 DevDay 最核心的新产品。过去的 AI Agent 已经可以订餐厅、买机票，或者按照指令操作浏览器，但 OpenAI 在发布会上认为，这类任务仍然比较简单。Dots 想解决的是另一类问题：用户不再告诉 Agent 每一步具体怎么做，而是直接给它一项责任，让它自己理解上下文、持续推进，并在真正需要人做决定时回来询问。
OpenAI 在现场演示了几个很生活化的场景。一个 Dot 可以在用户起床前检查夜间收到的信息，发现紧急事项后主动提醒；董事会召开前，它已经根据最新业务数据更新了演示文稿；婚礼蛋糕供应商临时取消，它找到新的供应商，再回来询问什么时候方便试吃。
工作场景里的任务明显更长。一项示例任务是，在旧 API 停止服务前，把整个 App 迁移出去。Dot 会先梳理依赖关系，确定需要修改哪些部分，再写代码、运行测试，最后把 Pull Request 交给工程师审核。它也可以长期监控 Bug 报告，发现问题后测试修复方案并准备 PR，或者持续推进下一年度预算规划。
Dots 有自己的云端电脑、浏览器和已经获得授权的应用连接。用户不需要保持电脑在线，它可以同时执行多个项目，也可以在任务中调用 Codex 写代码和测试。OpenAI 内部已经在这样使用 Dots。发布会演示中提到，工程团队的 Dot 每天会处理数十个 Bug；官方随后披露的案例还包括采购、发票处理、邮件营销、客户支持和商业合同。
它与普通 ChatGPT 对话另一个明显的区别，是主动性。Dots 可以长期保留用户设定的目标、偏好和工作标准，并根据反馈逐渐调整。OpenAI 的描述是，理想状态下，它交回来的工作应该越来越接近“如果是你自己来做，会怎么做”，甚至在用户提出要求以前就发现下一步需要处理的事情。
这种主动性也直接带来了权限问题。OpenAI 给 Dots 单独设计了一套控制机制：每个 Dot 默认在独立云端电脑运行，只有用户主动授权后才能连接自己的电脑；后台进行主动研究时，连接应用默认只能读取，不能直接发消息、修改内容或者控制电脑。
用户还可以给具体行为设置规则，规定哪些动作可以自动执行、哪些必须获得批准、哪些完全禁止。涉及账户或者信息分享的操作会经过自动审核，一些敏感动作，例如修改密码，始终需要本人完成。OpenAI 同时提醒，Dots 仍然可能犯错，重要工作需要人工检查。
使用入口也被拆散到不同工作场景。用户可以直接在 ChatGPT 里和自己的 Dot 对话或语音通话，也能在 Slack 和 Teams 找到它，短信能力随后上线。不同入口之间共享上下文，不需要每到一个应用重新解释正在做什么。
目前每个用户先从一个主要 Dot 开始，可以自己命名。OpenAI 计划后续让多个 Dots 组成团队。Pro 和 Business Premium 用户已经开始获得 Dots，符合条件的 Enterprise、Edu 和 Healthcare 工作区可以由管理员开启测试。第一个 Dot 包含在对应订阅中，普通对话不占用 ChatGPT 使用额度，但它实际启动 Codex 或 ChatGPT Work 执行深度任务时，仍会消耗相应额度。
OpenAI 还展示了面向企业的 Specialist Dots。普通 Dot 代表一个用户工作，Specialist Dot 则拥有自己的企业身份、凭证和系统权限，可以长期负责某一类岗位工作。OpenAI 已经开始与部分企业做试点，并与 Microsoft 合作，让企业未来可以通过现有的 Microsoft Agent 365 管理这些 Agent。
Space 把人和 Agent 放进同一个页面
Dots 解决的是谁来持续做事，ChatGPT Space 解决的是这些工作在哪里发生。
OpenAI 对现在办公软件的判断比较直接：绝大多数生产力软件都是围绕人设计的，并没有考虑人和 Agent 怎么同时工作。Space 因此被做成了 ChatGPT 里的共享工作区，同事、ChatGPT 和 Dots 可以围绕同一批上下文持续推进项目。
Space 的基础单位是 Page。它不像传统聊天记录那样按照一问一答向下堆积，而更接近一个可以持续编辑的工作页面。人在里面写文字、做研究、生成图表和图片，Dot 也能直接修改和补充页面内容。
现场演示中，一个团队正在准备音乐 App 上线。Dot 已经知道发布评审提前，调整了日历、检查了新功能反馈，并找到需要修改的设计。负责人查看设计后，可以直接把任务交给 Dot，让它调用 Codex 做出可以运行的版本。
团队需要分析用户测试时，也不必重新整理数据。Page 里的图表是动态的，可以按照反馈类型筛选，Dot 还能每小时自动刷新数据。需要补充某位工程师曾经在 Slack 私信里发过的数据，只需要在页面里要求 Dot 找出来并加入。
任务在不同场景里也可以继续流转。讨论从群聊开始，可以把整个线程转交给 Dot；Slack 反馈频道里出现 Session ID 和用户日志，工程师的 Dot 可以自动拿到上下文、定位问题并准备 PR。原本散落在聊天、文档、项目管理和代码工具里的交接，被放进了同一套 Agent 工作流。
OpenAI 还在 Space 里加入了团队共享能力。Business 和 Enterprise 用户可以创建 Team，共享 Pages、插件、表格和任务，也可以把每周项目更新一类重复工作设成团队任务。当新邮件或者 Slack 消息出现时，连接的工具可以触发任务继续执行。
协作 Slides 也已经公布。未来同事和多个 Agent 可以同时修改一份演示文稿、留下评论，并直接在 ChatGPT 里演示，或者保持格式导出到 PowerPoint 和 Google Slides。该能力计划在未来数周向 Pro、Business 和 Enterprise 用户提供。
Space 目前已经向 Pro、Business 和 Enterprise 开放桌面端和网页端，移动端可以查找、阅读和分享 Page，创建和编辑能力稍后上线。
GPT-6.1 Sol 把 Astra 的价格打下来
支撑这些 Agent 的另一部分更新来自模型。OpenAI 发布 GPT-6.1 Sol。它主要提升 Agent Coding、Computer Use 和专业工作能力，整体能力接近 GPT-6 Astra，但标准输入和输出 Token 价格只有 Astra 的五分之一。OpenAI 给它的定位很明确：让开发者在相同预算下运行更长、更复杂的工作流。
同时发布的还有 Ultrafast。这是一个专门用价格换速度的推理档位。GPT-6 Astra Ultrafast 在 Codex 中最高可以达到普通生成速度的 8 倍，约 300 Tokens/s；API 中最高约为 6 倍。现场演示里，同一个 3D 世界可以在生成过程中实时调整，开发者修改指令后，场景几乎立即重新生成。
OpenAI 也重新调整了付费档位。新的 Pro 500 提供 ChatGPT Plus 25 倍的使用额度，并包含 Ultrafast。此前的 Pro 200 同时继续提供。对于频繁运行 Codex、Work 和长期 Agent 的用户，OpenAI 开始把“可调用多少 AI 工作量”和“执行速度”直接做成不同价格层级。
另一个更新是 Decisions API。它没有追求让模型生成更长的内容，而是把 Luna 的能力限制在一组用户预先定义好的选项里。开发者提交文字或图片上下文，模型快速从有限答案中完成选择，可以用于内容分类、请求路由，以及决定 Agent 下一步应该执行什么动作。OpenAI 在发布会上展示的重点就是响应时间：当问题本身只需要做一个明确选择时，不再让完整模型经历一整套长生成流程。该 API 目前处于有限预览阶段。
这场发布会里，OpenAI 还再次提到了内部 AI 研究自动化。
去年 OpenAI 曾给自己设定目标，希望一年内出现第一个“AI 研究实习生”。这次公司称已经达到这一目标。OpenAI 对这个概念的定义并不是 AI 独立决定研究方向，而是在人的指导下完成边界明确、原本需要熟练研究人员数天才能完成的研究任务。
发布会给出的一项内部数据是，到 7 月以后，模型已经能够在无需人工干预的情况下完成超过三分之一的一天级研究任务。更早披露的数据则显示，到今年 8 月中旬，OpenAI 研究部门消耗的 Agent 工作量，按照标准 8 小时工作日换算，已经达到每个人类研究工作日对应 3.1 个 Agent 工作日。OpenAI 同时强调，这类数据不能直接等价为整体研究速度，因为研究仍然存在实验资源、方向判断等其他瓶颈。
Codex 上云
模型之外，OpenAI 这次把自己内部用于构建 Codex 和 Dots 的一批基础能力继续向开发者开放。
Codex 首先正式进入云端。过去任务主要围绕当前电脑运行，现在开发者可以从手机启动任务，让它在 OpenAI 管理的云端电脑继续执行，再回到桌面查看结果。同一个开发环境可以保存依赖、工具和权限设置，团队也能复用。
现场给出的例子非常直接：开发者可以把“把整个后端改写成 Rust”这样的长任务扔到 Cloud，然后关闭本地工作界面，让 Codex 自己在云端继续做。对于另一类 App 测试任务，Codex 可以打开模拟器，点击不同界面、测试不同屏幕尺寸，再在后台持续运行。
Codex CLI 也重新做了一轮更新，可以通过语音启动和调整任务，新加入的 /agents 页面用于同时委派和跟踪多个 Agent。Code Review 则进入 ChatGPT 桌面端，可以查看修改摘要和 Diff，在代码提交到 GitHub 或 GitLab 以前先让 Codex 检查一遍。
安全相关的 Codex Security Cloud 也正式发布。它可以按需或定时扫描整个 GitHub Repository，持续检查新 Commit，自动调查发现的问题、去重并准备修复，即使开发者自己的电脑已经关闭，任务也可以继续。
更关键的一项开放来自 Agents API。Computer Use 现在进入 Agents API，开发者可以让自己的 Agent 直接操作软件完成任务。Codex 使用的多 Agent 控制、工具搜索、工具调用和上下文压缩能力也被一起开放，底层运行环境由 OpenAI 提供。OpenAI 还与 AWS 合作推出 Bedrock Managed Agents，让企业可以在 AWS 环境里使用这些能力，并连接已有 AWS 数据和资源。
针对企业数据，OpenAI 同时推出 Private Intelligence。其中 Zero Data Retention with Private Safety Processing 可以在不让 OpenAI 人员看到底层内容的情况下执行自动安全审核，Private Inference 则计划在今年秋季预览，通过机密计算和可验证控制处理更敏感的数据。
OpenAI 在发布会上还给出了一组基础设施数据：在持续增加模型和 Agent 工作负载的同时，API 可靠性保持在 99％ 以上，首 Token 响应时间已经降低 45％。
12 亿用户开始变成分发入口
DevDay 的最后一部分没有继续讲模型，而是讲开发者怎么找到用户。
OpenAI 披露，目前大约有 12 亿人使用 ChatGPT。围绕这批用户，公司开始把 ChatGPT 的账号、订阅额度、插件和企业客户关系全部开放成新的开发者分发渠道。
首先是 Sign in with ChatGPT。用户可以直接用 ChatGPT 账号登录第三方产品，更特殊的一点是，符合条件的 Plus 和 Pro 用户还可以把自己的 ChatGPT 使用额度带到合作产品里。目前首批共有 16 个合作伙伴，包括 Cognition 的 Devin、Notion、Vercel、T3、OpenClaw 和 Dactyl。
这改变了第三方 AI 产品的一部分成本结构。过去用户进入一个 AI 应用后，模型调用成本通常由开发者承担；现在部分产品可以让已经购买 ChatGPT 订阅的用户直接使用自己的额度。
插件也不再只是一个连接器。新的 Plugin Extensions 允许开发者直接在 ChatGPT 侧边栏建立自己的入口，创建编辑器、Dashboard 和工作空间等交互界面。用户可以一边与 ChatGPT 对话，一边打开设计稿、查看团队评论并直接修改内容。
OpenAI 也开始让插件进入推荐和对话流程。当 ChatGPT 判断某个插件可能适合当前任务时，可以在对话中让用户连接。插件提交机制同时简化，开发者遇到审核问题后可以直接请求人工复核，不需要从头重新提交。
企业侧则出现了 OpenAI Marketplace。符合条件的企业客户，可以把原本承诺给 OpenAI 的部分采购额度用于购买合作伙伴的软件。首批共有 32 家合作伙伴，覆盖 Figma、Adobe、Salesforce、ServiceNow、Harvey、CrowdStrike、Palo Alto Networks 和 Baseten 等产品。
从 Dots 到 Space，再到 Codex Cloud、Agents API 和插件分发，这场 DevDay 的产品基本围绕同一套结构展开：Agent 获得长期上下文和独立执行环境，人负责授权、反馈和最后的判断；开发者则可以直接调用 OpenAI 用来构建这些 Agent 的基础能力，并把产品重新放回 ChatGPT 里触达用户。
发布会接近结束时，OpenAI 给这套变化用了一个与过去不同的说法。相比把 AI 描述成又一次工业革命，它更愿意把理想状态称为一次“文艺复兴”：AI 的目标不是让人在机器体系里执行更多工作，而是让一个人能够承担过去没有时间、资源或者团队完成的事情。
申宝策略提示：文章来自网络，不代表本站观点。
