解读 ChatGPT Work：面向十亿用户的代理

2026 年 7 月 9 日，OpenAI 发布了 ChatGPT Work，一个面向知识工作的智能体产品。发布规模庞大：三个新模型、十四种配置，整合了 ChatGPT 和 Codex 桌面应用，并将云智能体推向主流。

发布三周后，Work 与 Codex 合计用户据称超过 1000 万。ChatGPT 预计在 6 月达到 10 亿月活，本月达到 10 亿周活。Work 与 Chat 目前是 ChatGPT 内的独立模式，但 Greg Brockman 确认年底前将合并。

Work 的核心是一个知识工作智能体，可连接 Slack、邮件、Drive、日历、CRM 等数百种插件，跨平台收集上下文并产出成品。它运行在 Codex harness 上，继承了相同的模型、子智能体、浏览器使用和长时间任务能力，但 UI 隐藏了代码痕迹。

Work 运行在隔离的微VM上：Pro 账户获得 8 CPU、20GB RAM、64GB 磁盘；Plus 获得 14GB RAM。同时管理一个 Chrome 服务供智能体操作。每个新对话称为“任务”，在云端运行，可在不同设备间切换。

桌面端有两种模式：云模式与本地模式。本地模式直接在用户机器上操作，类似 Codex 但去除了代码 UI；本地任务不会出现在网页或移动端，也无法迁移到云端。

Work 的云电脑是持久的，但并非单一常驻 VM。工作区同步到持久存储，并在需要时恢复到隔离微VM上，因此底层机器可变，但工作状态延续。每个任务在 /workspace/scratch 下有工作目录，智能体可自由创建文件夹、安装依赖、运行脚本、维护数据库。

任务间上下文不直接共享工作目录。默认每个新线程接收最近任务和文件的压缩摘要；原始对话记录不存储在电脑上，需要时通过 Personal Context 工具查询 Chat 和 Work 历史。文件存储在 ChatGPT 的 Library 中，用户上传自动进入，智能体创建的文件在用户要求或判断有价值时保存。

上传文件存在双份：线程内工作副本和 Library 中的规范版本，两者不同步。若线程 A 上传文件，线程 B 修改 Library 版本，线程 A 恢复时仍读取旧副本。跨任务访问 scratch 目录需显式指令，且目录名称不透明，无保留契约。

记忆由外部管理。ChatGPT 的核心记忆原语是持续综合的用户画像，产品异步维护，并在任务开始时提供给 Work。智能体可以基于画像推理，但不能修改或创建类似 OpenClaw 的自主记忆。

OpenClaw 与聊天机器人的关键区别在于拥有自己的电脑，可常驻运行、安装软件、维护数据库，状态遍布整个电脑。Work 的云电脑也是持久的，但智能体对电脑的主权远低于 OpenClaw。