■ 本报记者 杨千莹
夜晚，打开ChatGPT，发送一句“帮我整理一份XX领域行业调研报告，并做成PPT”。合上电脑，它在后台继续工作，一觉醒来，一份周密精美的PPT已经呈现在你眼前。
这样的场景，或许很快就会成为现实。
6月初，OpenAI公司宣布将在未来几周内推动ChatGPT与智能体Codex深度整合，形成统一入口的“超级应用”。与擅长对话的大语言模型不同，Codex的主要功能是“执行”，如写邮件、管理日程、制作报告等。
消息发布后，引发业内广泛讨论：有人期待AI成为功能更完善的助手，也有人担忧合并带来的算力消耗和成本上涨。当ChatGPT的对话属性被稀释，“超级应用”将走向何方？
从“更会聊天”到“更会干活”
过去几年间，大语言模型的突出优势体现在知识问答、内容生成和语言交互上。而今，AI开始具备执行复杂任务的能力。
在西湖大学人工智能系助理教授、通用人工智能（AGI）实验室负责人张驰看来，对话只是AI发展的初期形态，智能体以及此次的“超级应用”将成为发展的下一阶段。“其实一开始很多人使用大语言模型就是为了‘做事’，而智能体的优势就在于此。”
“智能体已经成为主流。”乌镇数字文明研究院副院长、澄迈数字经济研究院院长司新颖分析，在AI竞争的深水区，比拼的不再是对话流畅度，而是完整任务闭环的执行能力。此前，社交媒体平台X（原Twitter）与xAI合并，使得xAI的Grok模型可以直接利用X的实时信息流进行训练和迭代，数据与AI完成闭环协同，ChatGPT与Codex合并的逻辑也是如此。
“合并后执行能力越来越强的这类‘超级应用’，会像当初的大语言模型一样，逐渐走进千家万户。”张驰告诉记者，如今自己几乎每天都在使用智能体辅助完成工作。很多过去需要数小时甚至数天完成的工作，现在只需几句话就能落地。
然而，用户的算力成本也将激增。“智能体在完成一个任务时，要反复调用模型、规划、执行、验证，对算力的消耗是聊天的10到100倍。”司新颖认为，超级应用会迎来爆发式增长，但想让绝大多数非专业用户创造出更好的应用，仍需其他因素加持。
这次ChatGPT与智能体Codex深度整合，让“对话”功能成了“执行”功能的“四肢”。在张驰看来，这是语言大模型发展过程中的一个必然趋势。
张驰认为，这一方面是因为用户的需求发生转变。过去，人们使用ChatGPT更多是为了获取信息。如今，用户越来越关注生产力问题，越来越多人开始借助AI制作PPT、开发网站、处理表格、撰写报告甚至管理项目。
另一方面因素则来自AI产品本身。在实际体验中，对话与执行的边界正在变得越来越模糊。用户提出“帮我做一份PPT”的需求，既可能调用大模型生成内容，也可能触发智能体自动完成资料搜集、排版设计等一系列工作。
“入口越来越多，反而让人搞不清楚每个接口能做什么。”张驰认为，这也是OpenAI推动整合的重要原因之一。统一之后，应用将由原来的多入口变为单一接口，用户在操作上更加便捷直接。如果只是简单提问，应用会调用单一搜索和总结功能；如果是复杂任务，则会自动切换到智能体工作流，省去用户选择的时间。
人的任务，是学会更好地提出需求
当智能体承担了执行层面的琐碎，人类的角色正在发生微妙重构。
文科出身的邓黎，在年初用智能体OpenClaw开起了一人公司。在借助智能体创业之前，行政管理专业毕业的邓黎在教培行业待了5年，主要工作是设计课程，与代码没有半点关系。而现在，她用OpenClaw搭建起自己的工作流，并在短期内实现了营收。
“工作流，其实就是把我以前重复性的工作步骤总结一下，让AI来替我完成。”邓黎告诉记者，她首先将自己从前课程的逐字稿、课件和录音全部喂给OpenClaw，试图训练出一个“教师分身”，来回答学员的问题。同时，她利用OpenClaw实时搜集网络热点，并在每天早上为她生成一份总结日报，提供具备发展潜力的十个课题方向。之后，她再从中筛选真正契合市场痛点的课题进行落地。
人的任务，从“更好地编写代码”转向了“更好地提出需求”。
过去，人们认为学习编程必须理解代码逻辑；而如今，越来越多智能体产品甚至不再向用户展示代码界面。“我以前怎么和实习生对话，就怎么和OpenClaw对话，其实并不涉及代码的具体解释。”邓黎说。
“‘动手’便宜了，‘动脑’反而更值钱了。”司新颖说。
面对这一趋势，我们还需要培养什么样的能力？张驰给出的答案十分明确：学会使用AI。“工具在发展，但你自己不能沦为工具。”在他看来，未来竞争的关键不再是机械重复的执行能力，而是驾驭工具、发现问题和提出需求的能力。“AI的迅速发展，会让一部分人因为掌握AI而效率大幅提升，另一部分人则因为不会使用AI而被替代。”
从ChatGPT到Codex再到“超级应用”，从对话大模型到执行智能体再到智能助手，AI正在完成一次重要转型。聊天仍然存在，但它不再是终点。
智能体的发展，让更加本源的需求出现——当想法落地的门槛越来越低，真正的问题就将转移到创意本身。
或许，AI的发展，带来的是一个人类更集中于创造的时代。