頭部AI公司陸續推出自動化Agent，這些“AI員工”的表現如何？

就在昨天，OpenAI 和 Anthropic 像約好了一樣，同時甩出了自家的重磅更新：Claude Opus 4.6和GPT-5.3-Codex。AI公司陸續推出自動化Agent，這些“AI員工”的表現如何？它們將帶來哪些新機會？

硅谷這次不是在更新一個工具，而是在給整個人類職場改規則。

AI公司扎堆推出自動化 Agent，本質上就是把過去躲在聊天框里的模型，拉出來丟進真實電腦、真實代碼庫、真實業務流程里，讓它們當一回你手下的員工。

這些新一代 AI 員工，已經不是玩具級別的實習生，而是可以真正扛活的熟練工。

但它們不是萬能的超級英雄，而是需要你學會管理、學會分工、學會設邊界的一支數字外包團隊。

誰能先學會用 AI 帶團隊，誰就能在這波變革里抄近道。

OpenAI 這一波，是在行動力上踩死油門。

GPT-5.3-Codex最恐怖的一點，是官方直接承認：它在自己的誕生過程中發揮了關鍵作用。

換一種說法，就是模型已經能幫工程師寫訓練代碼、改工具鏈、找Bug，甚至參與下一代模型的迭代。

這意味著什么？

意味著你以前得拉一整個工程小組干的活，現在一臺云上的AI員工就能跑通七成。

再看它的成績單。

在模擬人類操控電腦的 OSWorld 場景里，新模型從前代可憐的38.2%準確率，一躍到64.7%。

人類平均水平是72%。

也就是說，它已經不是瞎點亂點的腳本小子，而是能像普通白領一樣，會切屏、會開軟件、會在各種窗口間來回倒騰任務。

在命令行的 Terminal-Bench 2.0 測試中，它直接干到77.3%，把GPT-5.2甩開一大截。

對于一個要在服務器、容器、Linux環境下跑任務的AI員工來說，這個分數的意義只有一句話：你可以放心把真正的工程環境交給他打理了。

編碼能力更不用說，在SWE-Bench Pro這種用真實開源項目、四種語言、還專門防套路、防刷分的硬核榜單里，它做到當前一流水平，而且用更少Token搞定問題。

這就是純粹的工程生產力。

另一邊，Anthropic的Claude Opus 4.6走的是完全不同的路子。

OpenAI在拼誰跑得快，Anthropic在拼誰看得遠、記得住、想得深。

大模型這兩年一個老大難問題，就是所謂上下文腐蝕。

理論上說支持幾十萬上下文，實際一塞幾百頁文檔，就開始前后矛盾、顧頭不顧尾。

Opus 4.6直接把桌子掀了。

在MRCR v2這種專門干它的長版本大海撈針測試里，新版本的召回率干到76%，上一代只有18.5%。

從機械硬背到真正記住，這就是量變到質變的拐點。

更狠的是，那1M的上下文窗口。

這已經不是讀一篇報告，而是把整個知識庫吞下去。

幾百頁財報、幾十萬字代碼、成堆協議文檔一起扔進去，讓它去幫你找第xxx頁腳注里那個小數點錯沒錯，這在之前幾乎是科幻。

再加上最高128k的輸出。

你不是讓它寫一篇文章，而是可以讓它寫完一整份行業白皮書、一個復雜系統的完整代碼架構，甚至一家公司級別的流程重構方案。

這才是真正意義上的知識型AI員工：讀得進、接得住、吐得出。

那么，這些自動化Agent現在到底能干什么？

先別幻想什么科幻電影里的鋼鐵俠管家，腳踏實地一點，你會發現它們已經可以在幾個方向上穩定創造價值。

在工程團隊里，GPT-5.3-Codex這種Agent可以從一個需求文檔出發，自己拆分任務，寫代碼，跑測試，修Bug，打包部署，小問題還會自己查日志排查原因。

人類工程師的角色，正在從寫代碼，變成給目標、做Review、定規范。

在知識密集行業，比如投研、咨詢、法律合規，Claude Opus 4.6那1M上下文，幾乎就是天生為這類工作設計的。

它可以一次性吞掉一家公司的歷年年報、公告、新聞、研報，再結合你給的提綱，幫你產出一份邏輯完整、數據鏈條干凈的分析。

最重要的是，它在細節上不容易丟針，這在嚴肅場景里是決定生死的能力。

在運營和業務側，Agent可以代替人工去跑各種重復但瑣碎的操作。

登錄后臺、導出報表、清洗數據、生成日報周報；在瀏覽器里批量查價格、看競品、截圖歸檔；甚至在你的CRM、工單系統里來回切換，幫你整理客戶跟進記錄。

這些一線員工最煩的機械活，AI員工的精力是無限的。

那它們表現到底算不算合格？

如果把幾十年前的自動化當作給工廠裝了電機，那這波AI Agent，更像是給辦公室裝了一條看不見的傳送帶。

速度和準確率，已經超過大多數人類在疲憊狀態下的表現。

但他們還做不到的是：自己定義目標、自己做關鍵價值判斷。

也就是說，它們已經是很強的執行層，但還不是獨當一面的決策層。

真正的機會，在于誰能最先把這批AI員工，嵌進自己的業務閉環里。

對個體來說，你可以把它當成：

一支不下班的代碼外包團隊。

一個永遠在幫你讀文檔、記筆記、提煉要點的私人研究助理。

一群愿意24小時陪你試錯、做方案、跑模型的影子同事。

對公司來說，機會更直接：

可以用更少的人，撐起更大的業務規模。

可以用更便宜的重復性人力，轉化出更多高附加值的創意崗位。

可以在原本不敢碰的復雜方向上試水，因為有AI員工幫忙兜底細節。

那我們可以怎么用？

先從一個具體崗位下手，而不是從全公司大躍進開始。

比如給開發組配一個代碼Agent，明確它負責的范圍是：單測、重構建議、基礎Bug修復。

比如給投研團隊配一個長文檔Agent，讓它只負責資料匯總與初稿，最終結論必須由人拍板。

人的職責也要升級。

你不再只是執行任務者，而是 AI 團隊的組長。

要學會寫清目標，而不是手把手教步驟。

要學會設計檢查點，而不是盲目信任結果。

要學會跨工具協同，而不是只盯著一個聊天窗口。

至于那些喜歡端著架子、守著舊經驗不肯變的人，真正的危機在這里。

不是被AI干掉，而是被會用AI的人輕松超車。