OpenAI正把程式碼代理嵌入人工智慧研發全流程，從撰寫研究與基礎設施程式、執行與分析實驗，到排除內部系統故障。代理不再只是輔助寫碼，而能在研究人員監督下承接原需熟練研究員數日的明確任務，縮短模型改良迴圈；但研究方向、擴大訓練與部署決策仍由人類掌握。
OpenAI於2026年9月6日公布內部數據：截至8月中，研究人員每日使用代理的中位數成本按API價格計已逾600美元，第90百分位逾7,000美元；整個研究部門每投入一個人類工作日，就使用3.1個代理工作日。8月每名活躍實驗人員的實驗數創2025年1月開始追蹤以來新高，但逾半數成功完成的4至8小時任務仍需至少一次人工介入。
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這個事件的歷史脈絡企業加速導入代理型AI：OpenAI揭示前沿企業應用現況
企業導入生成式AI正從寫作、搜尋等單次輔助，走向能串接系統並執行多步驟工作的代理型AI。OpenAI於2025年12月8日發布研究，結合匿名企業用量與近100家企業、9,000名員工調查，說明ChatGPT與Codex如何進入核心流程，以及組織落地能力為何成為競爭關鍵。
報告顯示，自2024年11月起一年內，ChatGPT Enterprise每週訊息量增至約8倍，平均員工訊息數增30%；2025年內Custom GPTs與Projects每週用戶增19倍。Codex最近6週的每週活躍用戶翻倍、訊息增約50%，採用強度前5%的企業，每席訊息量為中位企業2倍，傳給GPTs的訊息達7倍。
OpenAI報告顯示AI寫程式代理能大幅加速科學軟體開發與優化
科學研究日益依賴大型資料與運算，但許多學術軟體由小型團隊為論文快速開發，缺乏封裝、測試、效能優化與長期維護。基因體學的定序成本下降速度又快於後端分析成本，使技術債、重現性與運算費用成為研究瓶頸。
OpenAI於2026年7月28日發布探索性報告，檢視8項以生命科學為主的專案，其中5項只用Codex、3項結合Claude Code。RustQC處理1.86億筆定序讀段時，將循序執行時間由15小時34分降至14分54秒，提升逾60倍；報告也強調結果仍須人工驗證與長期維護。
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