OpenAI Frontier 正式亮相

2026 年 2 月 5 日

介紹 OpenAI Frontier

AI 讓團隊能夠著手處理那些過去只在討論中卻從未執行的事務。事實上，75% 的企業員工表示，AI 幫助他們完成了以前無法做到的任務。我們從每個部門都聽到了這樣的反饋，而不僅僅是技術團隊。工作方式已經發生了變化，企業正開始深刻感受到這一點。

在過去幾年中，我們在超過 100 萬家企業中見證了這一點。在一家大型製造商，代理人（Agents）將生產優化工作從六週縮短到一天。一家全球投資公司在整個銷售流程中端到端部署了代理人，為銷售人員騰出了超過 90% 的時間與客戶相處。而在一家大型能源生產商，代理人幫助產量增加了高達 5%，這增加了超過十億美元的額外收入。

這正發生在各行各業的 AI 領導者身上，而追趕的壓力也隨之增加。阻礙他們的並非模型智能，而是代理人在組織中構建與運行的模式。

今天，我們推出 Frontier，這是一個全新的平台，旨在幫助企業構建、部署和管理能夠執行實際工作的 AI 代理人。Frontier 賦予代理人與人類在職場成功所需的相同技能：共享情境、入職引導、帶有反饋的實踐學習，以及明確的權限與界限。這就是團隊如何從孤立的使用案例轉向跨業務運作的 AI 同事。

HP⁠（在新視窗中開啟）、Intuit⁠（在新視窗中開啟）、Oracle⁠（在新視窗中開啟）、State Farm⁠（在新視窗中開啟）、Thermo Fisher⁠（在新視窗中開啟）和 Uber⁠（在新視窗中開啟）是首批採用 Frontier 的企業，而數十家現有客戶——包括 BBVA⁠（在新視窗中開啟）、Cisco⁠（在新視窗中開啟）和 T-Mobile⁠（在新視窗中開啟）——已經試點了 Frontier 的方法，為其最複雜且最具價值的 AI 工作提供動力。

AI 機會差距

企業已經被分散在雲端、數據平台和應用程式中且互不相連的系統與治理搞得精疲力竭。AI 讓這種碎片化變得更加明顯，且在許多情況下更加嚴重。代理人現在被部署在各處，但每一個在所見所能上都是孤立的。每一個新的代理人最終可能只是增加複雜性而非提供幫助，因為它沒有足夠的情境來做好工作。

隨著代理人能力的不斷提升，模型所能做的與團隊實際能部署的之間的「機會差距」也在擴大。這種差距不僅僅是由技術驅動的。隨著 AI 進步的速度，團隊仍在累積知識，以將代理人從早期試點推向實際工作。僅在 OpenAI，大約每三天就有新產品發佈，而且這個速度還在加快。1 緊跟步伐意味著要在控制與實驗之間取得平衡，而這很難做到恰到好處。

企業現在感到解決這個問題的壓力，因為早期領導者與其他人之間的差距正在快速擴大。

OpenAI Frontier

我們了解到，團隊不僅需要解決部分難題的更好工具。他們需要幫助，透過端到端的方法來構建、部署和管理代理人，使其進入生產環境。

我們首先觀察企業如何擴展人才規模。他們建立入職流程。他們教授組織知識和內部語言。他們允許透過經驗學習，並透過反饋提高績效。他們授予對正確系統的訪問權限並設定界限。AI 同事也需要這些。

要讓 AI 同事真正發揮作用，有幾件事至關重要：

這一切都必須跨多個系統運作，且通常分佈在多個雲端。Frontier 與團隊現有的系統協作，而不強迫他們更換平台。您可以利用開放標準，將現有的數據和 AI 在其所在地整合在一起，並整合您已在使用的應用程式。這意味著不需要新的格式，也不需要放棄您已經部署的代理人或應用程式。

這種方法的超能力在於，AI 同事可以透過任何介面存取和使用，而不會被困在單一的 UI 或應用程式中。無論是與 ChatGPT 互動、透過 Atlas 的工作流，還是在現有的業務應用程式中，他們都能在工作發生的任何地方與人合作。無論代理人是內部開發、從 OpenAI 獲取，還是從您已使用的其他供應商整合而來，情況皆是如此。

每一位高效的員工都知道業務如何運作、資訊存放在哪裡，以及什麼是好的決策。

Frontier 連接了孤立的數據倉庫、CRM 系統、工單工具和內部應用程式，為 AI 同事提供相同的共享業務情境。他們理解資訊如何流動、決策在哪裡發生，以及哪些結果至關重要。它成為企業的語義層，所有 AI 同事都可以參考它來有效地運作和溝通。

有了共享情境後，代理人需要能夠真正執行工作。

組織內的技術和非技術團隊都可以使用 Frontier 來「僱用」AI 同事，由他們承擔人們已經在電腦上執行的許多任務。Frontier 賦予 AI 同事在可靠、開放的代理人執行環境中對數據進行推理並完成複雜任務的能力，例如處理文件、運行程式碼和使用工具。隨著 AI 同事的運作，他們會建立記憶，將過去的互動轉化為有用的情境，從而隨著時間推移提高績效。

一旦部署，AI 同事可以在本地環境、企業雲端基礎設施和 OpenAI 託管的運行環境中運行，而無需強迫團隊重新發明工作方式。對於有時效性的工作，Frontier 會優先提供對 OpenAI 模型低延遲的存取，以保持快速且一致的響應。

為了讓代理人隨著時間推移變得有用，他們需要像人一樣從經驗中學習。

內建的評估和優化績效的方法，讓人類管理者和 AI 同事都能清楚了解哪些有效、哪些無效，從而使良好的行為隨著時間推移而改進。久而久之，AI 同事會學會什麼是「好」，並在最重要的工作中表現得更好。

這就是代理人如何從令人印象深刻的演示轉變為可靠的隊友。

Frontier 確保 AI 同事在明確的界限內運作。每個 AI 同事都有自己的身份，並具有明確的權限和護欄。這使得在敏感和受監管的環境中自信地使用他們成為可能。企業級的安全與治理已內建其中，因此團隊可以在不失去控制的情況下擴展規模。

技術與專業知識的結合

縮小機會差距不僅僅是一個技術問題。

多年來，我們與大型企業在複雜的 AI 部署上密切合作，因此我們看到了哪些有效，哪些無效。現在，我們正在幫助團隊將這些經驗應用於他們最棘手的問題。

我們將 OpenAI 的前線部署工程師 (FDE) 與您的團隊配對，並肩工作，幫助您開發在生產環境中構建和運行代理人的最佳實踐。

FDE 還為團隊提供了與 OpenAI 研究部門的直接聯繫。當您部署代理人時，我們不僅學習如何改進模型周圍的系統，還學習模型本身需要如何演進才能對您的工作更有用。這種從您的業務問題到部署再到研究並回饋的循環，有助於雙方更快地前進。

數百萬次的硬體測試失敗，工程師每年花費數千小時（將近一半的時間）手動翻閱日誌、文件和程式碼來尋找原因。

我們將根本原因識別時間從每次失敗約 4 小時縮短到幾分鐘，加速了故障排除。

AI 同事整合了模擬日誌、內部文件、工作流和程式碼，然後進行端到端的調查，以識別最可能的根本原因及後續行動。

除錯時間從數小時縮短到數分鐘，每年節省數千個工程小時並加快了開發速度。

開放 AI 生態系統

當平台和應用程式協同工作時，AI 在企業中的效果最好。由於 Frontier 建立在開放標準之上，軟體團隊可以接入並構建受益於相同共享情境的代理人。

這很重要，因為許多代理人應用程式失敗的原因很簡單：它們缺乏所需的情境。數據散落在各個系統中，權限複雜，每次整合都變成了一個一次性的專案。Frontier 讓應用程式更容易獲取所需的業務情境（配合正確的控制），因此它們從第一天起就能在實際工作流中運作。對於企業來說，這意味著更快的推廣，而不需要每次都經歷漫長的整合週期。

我們還與一小群 Frontier 合作夥伴合作——包括 Abridge⁠（在新視窗中開啟）、Clay⁠（在新視窗中開啟）、Ambience⁠（在新視窗中開啟）、Decagon⁠（在新視窗中開啟）、Harvey⁠（在新視窗中開啟）和 Sierra⁠（在新視窗中開啟）等 AI 原生開發者——他們致力於深入參與 Frontier。他們將與 OpenAI 密切合作，了解客戶需求、設計解決方案並支持部署。隨著時間推移，我們將擴大該計劃，歡迎更多專注於企業 AI 的開發者。

開始構建

現在的問題不在於 AI 是否會改變工作方式，而在於您的組織能多快將代理人轉化為真正的優勢。

Frontier 今日起對有限的客戶開放，並將在未來幾個月內擴大開放範圍。如果您想探索與我們的合作，請聯繫您的 OpenAI 團隊。

作者

引用

1 企業 AI 現狀報告⁠（在新視窗中開啟），OpenAI，2025

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