OpenAI重磅发布Agent:ChatGPT从“嘴替”变“行动派”,效率飙升!

OpenAI发布全新“ChatGPT Agent”,从语言到行动全面升级,整合浏览、分析、生成能力,大幅提升工作效率与精准度。同时推荐多本大模型学习经典,助你掌握核心技术。

原文标题:OpenAI 发布新 Agent!推荐几本大模型开发经典图书!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

文章宣布OpenAI推出全新智能体“ChatGPT Agent”,标志着ChatGPT从传统的语言理解和生成,全面升级为具备自动化操作能力的“行动派”。这款Agent首次整合了OpenAI的三大核心能力:Operator(网页浏览与操作)、Deep Research(多步骤推理与信息综合分析)以及ChatGPT(强大的语言理解与生成),使其能够自动完成查资料、点击页面、填表、写代码、做PPT乃至总结报告等复杂任务。

尽管国内外已有类似智能体产品,但ChatGPT Agent在执行质量上表现出色,尤其在策略方案、自动比价和下单等复杂流程中的效率和准确度令人称道。评测数据显示,在模拟投行财务建模和Excel电子表格处理任务中,Agent模型的准确率显著超越GPT-4o,甚至可与Copilot媲美,在真实浏览任务中也接近人类水平。

安全性是其设计的重要考量。Agent在每一步关键操作前会征求用户同意,允许用户随时中止、修改或接管任务,并实时展示执行步骤,确保操作透明可控,用户始终掌握主导权。

目前,Plus用户已可在ChatGPT工具栏中启用Agent模式,以提升工作效率。此外,文章还重点推荐了多本大模型开发领域的经典实用书籍,涵盖AI智能体技术、MCP协议、大模型应用开发、原理与实战、从零构建大模型、技术进阶以及RAG等方向,旨在为读者提供全面的学习资源,帮助他们深入理解大模型背后的技术原理和实践应用。这些书籍旨在帮助读者从基础到进阶,系统掌握相关知识,并附有共学营信息,鼓励读者共同学习进步

怜星夜思:

1、AI Agents的普及会对我们日常工作产生哪些冲击?是不是每个人都需要重新学习与AI协作的技能?
2、文章提到国内一些智能体产品早有类似功能,那OpenAI Agent真正的“杀手锏”究竟是什么?它与国内产品的主要差异和优势在哪里?
3、既然AI Agent能够自动查资料、写代码,甚至做PPT,未来我们还需要学习这些计算机操作技能吗?人类的工作重心会转移到哪里?

原文内容

OpenAI 又上新了!

推出全新智能体“ChatGPT Agent”,全面进军自动化 AI 代理领域。

如果你觉得以前的 ChatGPT 只是会说话,那这次它彻底从嘴替变成了行动派,它可以查资料、点击页面、填表、写代码、做 PPT,甚至帮你总结竞争对手的报告,真正把想法变成行动这句话落到了实处。

这背后,是 ChatGPT 首次把自家三大王牌能力整合在了一起:

  • Operator(具备浏览网页、点击操作能力)

  • Deep Research(擅长多步骤推理和网络信息综合分析)

  • ChatGPT(强大的语言理解与生成能力)

简单说,它现在成了一个能上网、会分析、擅表达、懂协作的 AI 搭子。

最直观的变化是:以前你得自己点网页、复制数据、开 Excel 或 PPT;现在只要一句话,Agent 就能帮你自动完成整个流程。

虽说这次更新更像是“整合+打包”,不是革命性突破,毕竟国内不少智能体产品早就有类似功能。但从执行质量看,它还是有亮点的。

虽然写 PPT 的表现还不够精细,跟国内一些工具比还有差距,但做策略方案、自动比价、下单等复杂流程,它的效率和准确度都很可圈可点。

很多人担心,AI 自己跑去操作网页,是不是不太可控?

别担心,它在设计时就考虑到了人类的安全感:

  • 每一步关键操作前,它会征求你的同意

  • 你可以随时中止、修改、接管它正在做的事情

  • 运行过程中会实时在屏幕上展示它正在执行的步骤,操作透明可控

你就像坐在副驾上,AI 开车,但方向盘你随时能接过来。

ChatGPT Agent 在各种评测中的表现也很惊人:
  • 在模拟投行分析师的财务建模任务中,Agent 模型比人类还准,超过 GPT-4o 的表现。

  • 在处理 Excel 电子表格的任务上,Agent 的正确率达到 45.5%,是 GPT-4o 的两倍以上,甚至已经可以和 Copilot 一较高下。

  • 在 WebArena 等真实浏览任务中,Agent 表现比旧版 Operator 驱动的模型更强,接近人类水平。

  • 在 BrowseComp 基准上,Agent 成绩达到了 68.9%。

简单说:它不仅能干活,还干得更快、更准。

现在 Plus 用户可以直接在 ChatGPT 工具栏里开启 Agent 模式,动动嘴,让它帮你跑流程、做报告、写文档,工作效率立刻飞起。

如果你也想了解大模型背后的技术原理,推荐下面这几本大模型相关的实用好书!

重磅新书预告

《这就是 AI 智能体》

张梓铭(@北茗)| 著

本书从多个角度全面介绍基于大模型的智能体技术,内容涵盖基础知识、发展历史、技术架构、应用场景、未来趋势及项目实践,旨在为读者提供一站式学习资源。书中不仅有深入浅出的理论讲解,还包含丰富的实战项目示例,帮助读者从零开始,逐步掌握 AI 智能体的核心技术与应用技能,同时培养创新思维和实际操作能力。


《这就是MCP》

艾逗笔(@idoubi)| 著

本书全面介绍了 MCP 协议及其应用开发,从基础概念到实战案例,再到生态系统构建,为读者提供了一套完整的 MCP 学习与实践指南。  

第 1 章概述 MCP 的基本概念,阐述其独特优势及应用场景;第 2 章深入解析MCP的核心架构、通信基础、传输机制及资源管理等技术细节;第 3 章和第 4 章通过多个实战案例,详细讲解了 MCP 服务器和客户端的开发流程,包括高效记笔记、总结聊天记录、复刻AI助手等应用;第 5 章展示了 MCP 在行程规划、RAG 和深度研究等领域的经典应用案例;第 6 章探讨了 MCP 工具链、平台服务、生态整合及社区资源,展望其未来发展。

大模型实用教程

《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT(第2版)》 

奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译
深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版,作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

升级版在旧版的基础上进行了全面更新,融入了大模型应用开发的最新进展,比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例,书中还提供了大量简单易学的示例,帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。


《图解大模型:生成式AI原理与实战》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔,[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 | 译
备受关注的大模型“袋鼠书”,全书通过 300 幅全彩插图,以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现,覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景,注重实操性。
特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理,紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料,助你全面掌握大模型理论与实践,是入门进阶与求职备战的理想之选。

《从零构建大模型》
塞巴斯蒂安·拉施卡|著

覃立波,冯骁骋,刘乾 | 译

豆瓣评分 9.5,从零开始构建大模型的最佳指南,由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写,通过清晰的文字、图表和实例,逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中,读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练,以及定制特定任务的微调。
此外,本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令,以及如何将预训练权重加载到大模型中。还有惊喜彩蛋 DeepSeek,作者深入解析构建与优化推理模型的方法和策略。

《大模型技术30讲》
塞巴斯蒂安·拉施卡|著

叶文滔 | 译


GitHub 项目 LLMs-from-scratch(star数44k)作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造,全书采用独特的一问一答式风格,探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题,旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分:神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开,不仅针对问题做出了相应的解释,并配有若干图表,还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

《百面大模型》

包梦蛟,刘如日,朱俊达 | 著

本书按“二星到五星”难度体系,精选约 100 道大模型面试高频真题,覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等核心考点,配套题目目录,便于高效查漏补缺。
由 AI 领域大 V“包包大人”领衔,美团技术专家与北航新生代强强联合编写,内容专业权威。获 ACL Fellow 刘群、周明,《深度强化学习》作者王树森和黎彧君等 8 位业内大咖联合推荐,是大模型求职者的实战宝典。

《一本书玩转 DeepSeek》

陈云飞(@花生)|著

超牛的 DeepSeek 应用书,作者是 AI 大佬花生,全书涉及 13 大场景,90 个实用案例,7 大技巧,4 大王炸组合,内容涵盖高效办公、副业变现、数据分析、企业级 DeepSeek 使用方案等等。带你轻松掌握 DeepSeek 核心技巧。


《RAG极简入门:原理与实践》

张其来,徐思琪 | 著

一本注重 RAG 上手实践的书,没有堆术语,而是把整套 RAG 技术拆解得明明白白。

全书共 7 章内容,作者从背景原理讲起,到怎么搭框架、怎么处理数据、怎么做检索、生成、优化,每一块都有图、有例子,逻辑也特别清晰。甚至最后还贴心地加了个完整实战项目,让你从头跑一遍系统都不带卡壳的。

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怎么说呢,这就好比智能手机刚出来的时候,可能很多功能按键机也能实现,但iPhone就是成了标杆。OpenAI的“杀手锏”一定程度上是其品牌效应和技术光环。当行业巨头入场,即使功能并非全球首创,它也能凭借强大的研发实力和资金投入,迅速优化产品体验,并推动整个行业标准的提升。至于差异嘛,可能还在于对中文语境的理解和特定垂直领域的深耕,国内产品在这方面或许有自己的“地头蛇”优势。

我觉得不是“不需要学习”,而是“学习的重心变了”。以前我们是学习怎么“做”,比如怎么用Excel公式、怎么写PPT。以后可能是学习怎么“提需求”、“怎么审阅AI的成果”、“怎么优化AI的流程”。底层操作AI会做,但人类需要做的是更高维度的决策、创新、以及对AI输出的理解和校验。编程可能不再是“写每一行代码”,而是“设计架构”和“调试逻辑”。

我觉得OpenAI的杀手锏可能不在功能“有无”,而在其“深度整合”和“多模态理解”上。国内产品很多是基于特定场景或预设流程,而OpenAI Agent结合了其顶级的Operator(网页操作)、Deep Research(深度推理)和ChatGPT(语言理解)能力,这意味着它能更灵活、更智能地应对非结构化和复杂多变的任务,实现从理解到行动的无缝衔接。它的通用性和适应性,可能是其核心竞争力。

肯定会冲击啊!我觉得以后很多重复性、机械性的工作,比如整理表格、初稿报告啥的,AI Agent都能搞定。所以咱们就得把重心放到那些需要创意、复杂决策、人际沟通的工作上。学习和AI协作的技能是必须的,不是说代替你,而是让你变得更强。就像以前学Office一样,这会是新的“生产力工具”。

从战略层面看,AI Agent的普及确实会加速各行业生产模式的迭代。这不单是技能层面的适应,更关乎思维模式的转变——从“执行者”向“指挥者”和“优化者”的角色转变。个体确实需要培养“Agentic Workflow”理念,即学会如何高效地分解任务、设定目标、并监控AI Agent的执行过程,同时提升批判性思维和跨领域整合能力,以应对AI无法触及的复杂、非结构化问题。

冲击?那可太大了!以后老板布置任务,直接问“你让人工智能做了吗?”而不是“你做了吗?”。学习跟AI协作技能?我看是得学怎么“哄”AI高效工作吧,或者怎么在AI出bug的时候甩锅给它。哈哈,开玩笑啦。不过确实,能和AI打配合的人,肯定比单打独斗的更有竞争力。以后上班就是“我带着我的AI搭子去开会”。

哈哈,反正PPT我是不想学了,这辈子都不想碰!查资料嘛,AI查得快,我去喝咖啡。写代码?能让AI写最好,我只需要改改bug。未来工作重心估计就是:给AI当产品经理,给它提需求;给它当质检员,检查它有没有偷懒;给它当思想导师,确保它别跑偏了。最重要的是,可能我们需要学习如何更好地享受生活,因为AI帮我们干了很多活,空闲时间就多了嘛!

虽然国内有些产品功能类似,但OpenAI的优势或许在于其强大的生态和用户习惯。ChatGPT本身拥有庞大的用户基础,将Agent功能集成进去,用户学习成本和转换成本极低。其次,OpenAI在大模型领域的持续投入和领先地位,也意味着其Agent在模型精度、稳定性、以及未来迭代潜力上都拥有不小的优势,这些“隐性”的优势累积起来,就形成了真正的壁垒。