OpenAI 推出 ChatGPT Workspace Agents，團隊共享長流程代理正式成形

AI News · 2026-04-24

原文連結： Introducing workspace agents in ChatGPT

摘要

• OpenAI 推出 workspace agents，讓團隊能建立共享的長流程代理。
• 這些 agent 以 Codex 為核心，可在雲端持續工作，離線時也能繼續跑。
• 團隊可以在 ChatGPT 或 Slack 中共享同一個 agent，並逐步改進它。
• agent 能從文件、程式碼、工具與 memory 蒐集脈絡，並在需要時請求審批。
• OpenAI 提供 finance、sales、marketing 等模板，降低建立門檻。
• 管理員可控制資料來源、工具權限與誰能建立／分享 agent。
• 這篇文章把「聊天式 AI」再往前推成「真正能接手工作流程的 AI」。

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今天，OpenAI 推出 ChatGPT 裡的 workspace agents。團隊現在可以建立共享 agent，處理複雜任務與長流程工作，而且整個過程都在組織設定好的權限與控制範圍內運作。

Workspace agents 是 GPTs 的進化版。它們由 Codex 驅動，能接手人們在工作中早就會做的事：準備報告、寫程式、回覆訊息。它們在雲端執行，所以即使人不在線上，也能持續工作。它們也被設計成能在組織內共享，讓團隊可以先打造一次，再在 ChatGPT 或 Slack 裡一起使用，並持續把它調整得更好。

AI 早就幫助人們把個人工作做得更快，但組織裡最重要的流程，往往依賴共享脈絡、交接與跨團隊決策。Workspace agents 就是為這種工作設計的：它們可以從正確的系統收集脈絡，遵循團隊流程，在需要時請求審批，並在各種工具之間把工作往前推。舉例來說，OpenAI 的銷售團隊就用一個 agent，把通話紀錄與帳戶研究整理在一起，篩選新 leads，並直接在業務信箱裡起草後續 email。這讓業務團隊少花時間拼湊資訊，多把時間放在和客戶互動上。

要開始使用，只要在 ChatGPT 側邊欄點選 Agents，描述一個團隊常做的工作流程。ChatGPT 會一步步引導，幫你把它變成一個 agent。Workspace agents 目前在 ChatGPT Business、Enterprise、Edu 和 Teachers 方案中提供研究預覽。

編輯註記：GPTs 會繼續保留，讓團隊在測試 workspace agents 時仍能使用。之後，OpenAI 也會讓 GPTs 更容易轉成 workspace agents。

請開啟聲音，觀看五個今天就能建立的 agent 導覽。

只要描述你想交辦的工作，或直接丟一份檔案進去，ChatGPT 就會幫你把它轉成 agent：定義步驟、連接正確工具、加入 skills，並反覆測試到它表現符合預期。

以下是 OpenAI 團隊已經做出來、而且你的團隊也能做的幾個 agent：

• Software Reviewer：審查員工的軟體申請，對照已批准工具與政策，建議下一步，必要時建立 IT ticket。
• Product Feedback Router：監看 Slack、客服管道與公開論壇，把回饋整理成優先排序過的 ticket 與每週產品摘要。
• Weekly Metrics Reporter：每週五抓資料、產出圖表、撰寫摘要，並把報告分享給團隊。
• Lead Outreach Agent：研究 inbound leads，根據資格標準打分，草擬個人化 follow-up email，並更新 CRM。
• Third-Party Risk Manager：研究供應商，評估制裁風險、財務健康與聲譽訊號，輸出結構化報告。

你也可以直接用模板快速上手，像是 finance、sales、marketing 等類型。每個模板都內建 skills 與建議工具，可以先快速設定，再從那裡客製化。

Workspace agents 可以從數十種工具蒐集脈絡並執行動作。

Agents 由雲端的 Codex 驅動，因此能使用工作區裡的檔案、程式碼、工具與 memory。它們不只是回一句 prompt 而已：還能寫程式或執行程式、使用連接好的應用程式、記住學到的事，並跨多個步驟持續推進工作。

Workspace agents 甚至可以在你不在的時候繼續跑。你可以設定它們依排程執行，或把它們部署到 Slack，讓它們隨時接住新的需求。舉例來說，OpenAI 的產品團隊做了一個 agent，在 Slack 頻道裡主動回答員工問題。它會給出清楚答案、附上相關文件連結，必要時還能建立 ticket。這讓團隊更快解除卡關，也避免重要後續事項被漏掉。

目前，團隊可以在 ChatGPT 和 Slack 與 agents 互動，之後還會支援更多場景。Agents 會出現在工作本來就發生的對話與流程裡，幫助團隊用更少的協調成本把事情推進。

你可以從 ChatGPT 側邊欄的 Agents 分頁管理分享出去的 workspace agents，也可以探索團隊分享的 agent。

知識常常散落在不同的人與系統之間。Workspace agents 提供了一種把這些知識變成可重複使用工作流程的方法：它遵循正確流程、使用正確工具，並且能在整個組織裡共享。

例如，OpenAI 的會計團隊做了一個 agent，協助處理月結的一些關鍵步驟，從 journal entries、balance sheet reconciliations 到 variance analysis 都能處理。它在幾分鐘內完成工作，產出含有底層輸入與 control totals 的 workpapers 供審查，並遵守內部政策。這個 agent 可以在 ChatGPT 裡提供給團隊成員使用，也可以加到 Slack 頻道裡，讓團隊一邊看輸出、一邊協作。

因為 agents 有 memory，而且可以在對話中被引導與修正，它們會隨著團隊使用而變得更好。時間一長，agent 會成為維持團隊知識最新狀態的實用方式：先建立一次，再靠使用過程持續改進，最後還能分享或複製到新的工作流程。

你可以從編輯器選單查看正在運作的 workspace agents 分析資料。

把工作交給 agent 的同時，控制權仍然在你手上。你可以決定它能使用哪些工具與資料、能執行哪些動作，以及什麼時候必須先審批。像是編輯試算表、寄 email、加入行事曆事件這類敏感步驟，都可以要求 agent 先獲得許可再繼續。

在你分享 agent 之後，分析功能也能讓你看到它的使用狀況，包括執行次數與有多少人正在使用。

Workspace agents 具備企業等級的監控與控制，管理員可以保護敏感資料，同時讓團隊用更安全的方式加快進度。ChatGPT Enterprise 和 Edu 管理員可以控制不同使用者群組能接觸哪些連接工具與動作，也能管理誰可以使用、建立與分享 agents。內建防護還能幫 agent 在遇到誤導性的外部內容時維持在指令範圍內，包括 prompt injection 攻擊。

Compliance API 也讓管理員能看見每個 agent 的設定、更新與執行紀錄，好監控與控管組織內的使用方式。必要時，管理員也可以暫停 agent。

之後，管理員還能在 admin console 裡看到組織內建立的每個 agent，包括使用模式與連接的資料來源。

早期測試者已經看到 workspace agents 帶來更一致的結果，也換來更多時間做更有價值的工作。

“打造 agent 最難的不是模型，而是整合、memory 和使用者體驗。Workspace agents 把這些工作整合起來，所以我們的其中一位 Sales Consultant 不用工程團隊，也能從頭建立、評估並迭代一個 Sales Opportunity agent。它會研究帳戶、摘要 Gong 通話內容，並把 deal brief 直接貼到團隊 Slack。原本每週要花 5–6 小時的事，現在會在背景自動跑。” — Ankur Bhatt，AI Engineering，Rippling

Workspace agents 目前在 ChatGPT Business、Enterprise、Edu 和 Teachers 方案中提供研究預覽。對 Enterprise 與 Edu 方案來說，管理員可以用 role-based controls 啟用 agents。

Workspace agents 在 2026 年 5 月 6 日前免費，之後會開始採用 credit-based pricing。

OpenAI 接下來還會加入更多功能，幫助團隊用更少人工協調完成更多工作，包括：可自動啟動的 triggers、更好的 dashboard 來理解與改善表現、更多讓 agent 能操作企業工具的方式，以及在 Codex app 中支援 workspace agents。

當知識更容易找到、流程更容易遵循、而且人可以在工作流裡直接得到幫助時，團隊就能把更多時間放在創作、建造與做決策上。Workspace agents 是往這個方向邁出的一步：讓 AI 在人們本來就工作的工具與對話裡一起工作，幫助團隊少一點協調，多一點真正推進事情的時間。

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延伸評論：這不是更會聊天，而是更像「共享工作單元」

workspace agents 最有意思的地方，不是它又多會答幾句，而是它開始把 AI 從個人助理推成團隊資產。當 agent 可以被分享、排程、審批、記憶，還能活在 Slack 這種日常工作場景裡，AI 才真的像工作流的一部分，而不是一個會回話的側邊欄。

但這也意味著另一個現實：整個價值不在模型，而在整合、權限、審批與維運。這篇其實很誠實地把重點放在「企業級控制」上，因為真正讓 agent 可用的，不是魔法，而是流程不亂、責任能追、資料不外洩。

對正在做自動化的人來說，這篇最值得抄的不是功能清單，而是產品方向：把高頻流程抽成可重複的 agent，先鎖住資料來源與動作邊界，再慢慢擴張。比起追求一個什麼都會的通用助手，這條路更務實，也更接近能上線的東西。