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原文链接：https://openai.com/index/introducing-openai-frontier
原文作者：OpenAI
2026年2月5日
AI 让团队能够着手处理那些过去只停留在讨论阶段而从未执行的任务。事实上，75% 的企业员工表示，AI 帮助他们完成了以前无法胜任的任务。这种反馈来自各个部门，而不仅仅是技术团队。工作方式已经发生改变，企业正对此产生深切共感。
在过去的几年里，我们已在超过 100 万家企业中见证了这种变革。在某大型制造企业，智能体将生产优化工作从六周缩短至一天；一家全球投资公司在整个销售流程中端到端地部署了智能体，为销售人员腾出了 90% 以上的时间与客户沟通；而在一家大型能源生产商，智能体助力产出提升 5%，带来了超过 10 亿美元的额外收入。
各行各业的 AI 领军者都在经历这一进程，而追赶者的压力也与日俱增。制约发展的瓶颈不在于模型智能，而在于企业内部构建和运行智能体的方式。
今天，我们正式推出 Frontier，这是一个全新的平台，旨在帮助企业构建、部署并管理能够执行实际工作的 AI 智能体。Frontier 赋予了智能体职场成功所需的同等技能：共享上下文、入职引导、基于反馈的实践学习，以及清晰的权限与边界。唯有如此，团队才能跨越孤立的使用场景，转而拥有贯穿全业务流程的 AI 协作伙伴。
HP（在新窗口中打开）、Intuit（在新窗口中打开）、Oracle（在新窗口中打开）、State Farm（在新窗口中打开）、Thermo Fisher（在新窗口中打开） 和 Uber（在新窗口中打开） 是首批采用 Frontier 的企业之一；包括 BBVA（在新窗口中打开）、Cisco（在新窗口中打开） 和 T-Mobile（在新窗口中打开） 在内的数十家现有客户已经推出 Frontier 试点方案，为其最复杂、最具价值的 AI 工作提供动力。
“与 OpenAI 的合作正在不断深化，帮助我们为数千名 State Farm 代理人和员工提供更好的工具来服务客户。通过将 OpenAI Frontier 平台、其部署专长以及我们的团队相结合，我们正在加速 AI 能力建设，并探索新的方式，帮助数百万客户提前规划、保护最重要的事物，并在意外发生时更快恢复。”
AI 机遇差距
企业早已被散布在云端、数据平台和应用程序中的碎片化系统与治理机制所淹没。AI 的出现让这种碎片化现象变得更加显著，甚至在许多情况下变得更加尖锐。如今，智能体正被部署在各处，但每一个智能体在其视觉范围和执行能力上都是孤立的。每一个新智能体的加入最终都可能只是在增加系统的复杂性，而非提供助力，因为它们缺乏足以胜任工作的上下文 (Context) 信息。
随着智能体能力的提升，模型所具备的能力与团队实际能部署的能力之间的“机遇差距”正在不断扩大。这种差距并非仅由技术本身造成。在 AI 快速进化的同时，各团队仍在积累相关知识，以试图将智能体从早期的试点阶段推向实际业务。仅在 OpenAI，平均每三天就有新功能发布，且这一速度仍在加快。1 跟上这种节奏意味着必须在管控 (Control) 与实验 (Experimentation)之间取得平衡，而这很难做到恰到好处。
企业正感受到解决这一问题的迫切压力，因为早期领军者与追随者之间的差距正在迅速拉大。
OpenAI Frontier
我们了解到，团队需要的不仅仅是解决部分难题的更好工具。他们需要的是一种端到端的方法，来帮助他们构建、部署和管理智能体，并将其投入生产环境。
我们首先研究了企业扩展人力规模的现有方式。企业会制定入职流程；传授机构知识和内部语言；允许员工通过经验学习，并借助反馈提高绩效；授予对正确系统的访问权限并设定界限。AI 协作伙伴同样需要这些要素。
要让 AI 协作伙伴真正发挥作用，以下几点至关重要：
- 他们需要理解跨系统工作的实际运作方式。
- 他们需要拥有计算机和工具的访问权限，以便进行规划、行动并解决现实世界的问题。
- 他们需要理解什么是优秀的标准，从而在工作内容变化时持续提升质量。
- 他们需要拥有团队可以信任的身份、权限和界限。
所有这些功能必须能跨多个系统运行，且这些系统通常分布在多个云端。Frontier 兼容团队现有的系统，而不会强迫他们更换平台。你可以通过开放标准，在现有数据和 AI 的所在地将其整合，并集成你已经在使用的应用程序。这意味着不需要使用新格式，也不需要放弃你已经部署的智能体或应用程序。
这种方法的核心优势在于：AI 协作伙伴可以通过任何界面访问和使用，而不会被困在单一的 UI 或应用程序中。无论是在与 ChatGPT 交互、通过 Atlas 进行工作流协作，还是在现有的业务应用程序内部，他们都能在任何工作场景与人类合作。无论智能体是内部开发的、从 OpenAI 获取的，还是从你已使用的其他供应商处集成的，这一点都适用。
理解工作内容
每一名高效的员工都了解业务的运作方式、信息的存放位置以及优秀的决策标准。
Frontier 连接了孤立的数据仓库、CRM 系统、工单工具以及内部应用程序，从而为 AI 协作伙伴提供相同的共享业务上下文。他们理解信息的流转方式、决策发生的环节以及哪些结果至关重要。Frontier 成为了企业的语义层，所有的 AI 协作伙伴都可以参考该层级，从而有效地进行操作和沟通。
计划、行动并解决问题
在具备共享上下文的基础上，智能体需要能够实际执行工作。
整个组织的团队，无论是技术部门还是非技术部门，都可以使用 Frontier 来“雇佣”AI 协作伙伴，由他们承担人类已经在计算机上执行的许多任务。Frontier 赋予了 AI 协作伙伴对数据进行推理并完成复杂任务的能力，例如处理文件、运行代码和使用工具，这一切都在一个可靠、开放的智能体执行环境 (agent execution environment) 中完成。在运作过程中，AI 协作伙伴会建立记忆，将过去的交互转化为有用的上下文，从而随着时间的推移提高绩效。
一旦部署完成，AI 协作伙伴即可在本地环境、企业云基础设施以及 OpenAI 托管的运行环境中运行，而无需强迫团队重新设计工作流程。对于有时间要求的任务，Frontier 会优先提供对 OpenAI 模型低延迟访问的权限，以确保响应快速且保持一致。
在实际工作中提升质量
为了让智能体在长期使用中发挥作用，他们需要像人类一样从经验中学习。
Frontier 内置评估与优化性能的方法，让管理人员和 AI 协作伙伴都能清晰地了解哪些做法有效、哪些无效，从而使良好的行为随时间推移不断改进。久而久之，AI 协作伙伴会学习到什么是优秀的标准，并在最重要的工作上变得更加出色。
这就是智能体如何从“令人印象深刻的演示”转变为“可靠的团队成员”的过程。
身份、权限与界限
Frontier 确保 AI 协作伙伴在明确的界限内运行。每个 AI 协作伙伴都有自己的身份，并配有明确的权限和护栏 (guardrail)。这使得在敏感和受监管的环境中充满信心地使用它们成为可能。企业安全与治理是内置功能，因此团队可以在不失控的情况下扩展规模。
将技术与专业诀窍相结合
缩小差距不仅仅是一个技术问题。
多年来，我们一直与大型企业在复杂的 AI 部署方面保持紧密合作，因此我们看到了哪些做法有效，哪些无效。现在，我们正在帮助团队将这些经验教训应用到他们最棘手的问题上。
我们将 OpenAI 的前线部署工程师 (Forward Deployed Engineer, FDE) 与你的团队配对，并肩工作，帮助你制定在生产环境中构建和运行智能体的最佳实践。
FDE 还能让团队与 OpenAI 研究团队直接建立联系。当你部署智能体时，我们学习的不只是如何改进模型周边的系统，还会探索模型本身需要如何演进，从而对你的工作更有帮助。这种从你的业务问题到部署、再到研究并反馈回来的闭环，能帮助双方都加快进度。
业务问题
数百万次硬件测试失败，工程师每年花费数千小时（几乎占用他们一半的时间）手动查找原因，翻查日志、文档和代码。
我们所解决的问题
我们将每次故障的根本原因识别时间从约 4 小时缩短到几分钟，从而加快了故障排查速度。
运作方式
AI 协作伙伴会汇总仿真日志、内部文档、工作流和代码，然后进行端到端调查，以确定最可能的根本原因以及下一步的措施。
成效
调试时间从数小时缩短到几分钟，每年节省数千小时的工程时间，显著提升开发速度。
开放 AI 生态系统
当平台与应用程序协同工作时，AI 在企业中的效果最佳。由于 Frontier 基于开放标准构建，软件团队可以接入并构建能够受益于相同共享上下文的智能体。
这一点至关重要，因为许多智能体应用失败的原因很简单：它们缺乏所需的上下文。数据分散在各个系统中，权限复杂，且每一次集成都变成了一个孤立的项目。Frontier 让应用程序更容易在（拥有正确控制措施的前提下）获取所需的业务上下文，从而使它们从第一天起就能在真实的业务流程中运行。对企业而言，这意味着无需每次都经历漫长的集成周期，从而实现更快的部署。
我们还在与一小部分 Frontier 合作伙伴合作，这些合作伙伴是 AI 原生构建者，致力于深耕 Frontier，包括 Abridge（在新窗口中打开）、Clay（在新窗口中打开）、Ambience（在新窗口中打开）、Decagon（在新窗口中打开）、Harvey（在新窗口中打开） 以及 Sierra（在新窗口中打开）。他们将与 OpenAI 紧密合作，了解客户需求、设计解决方案并支持部署。随着时间的推移，我们将扩大该计划，并欢迎更多专注于企业 AI 的构建者加入。
让我们开始构建
现在的问题不再是 AI 是否会改变工作方式，而是你的组织能以多快的速度将智能体转化为真正的优势。
Frontier 即日起向有限的客户群体开放，并在接下来的几个月内扩大可用范围。如果你想了解与我们的合作方式，请联系 OpenAI 团队。
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