你的AI同事真的要来了！刚刚，OpenAI推出全新平台Frontier：主打企业Agent落地

AI正在重塑企业的工作方式。数据显示，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。

在过去几年中，OpenAI观察了超过100万家企业的实践：

• • 一家大型半导体制造商，Agent将芯片优化工作从6周缩短至1天；
• • 一家全球投资公司，在销售全流程部署Agent，为销售人员腾出90%以上的时间直接面对客户；
• • 一家大型能源生产商，Agent帮助产能提升高达5%，带来超10亿美元的额外收入。

各行各业都在加速推进AI落地。但如今拖慢企业脚步的，不再是模型的智力瓶颈，而是如何在组织内部构建和运行Agent。

为此，OpenAI今天正式推出全新平台——OpenAI Frontier。

这是一个帮助企业构建、部署和管理AI Agent以完成实际工作的全新平台。

Frontier的核心逻辑是：赋予Agent与人类员工在工作中获得成功所需的相同技能——包括共享的业务上下文、入职培训、带反馈的实践学习，以及清晰的权限与边界。

通过这种方式，团队可以超越孤立的AI用例，打造出能够跨业务协同的“AI同事”。

填补AI机会鸿沟

企业目前正面临系统和数据分散在各个云、数据平台和应用中的困境。随着AI的引入，这种碎片化变得更加明显。

Agent被部署在各个角落，但每一个都在自己的信息孤岛中运行。由于缺乏足够的上下文，每一个新接入的Agent不仅没能帮上忙，反而增加了系统的复杂性。

随着Agent能力的增强，模型理论能力与团队实际部署能力之间的机会鸿沟正在不断扩大。这不仅仅是技术问题，OpenAI内部大约每3天就会发布新成果，团队在跟进这种迭代速度时，很难在控制和实验之间找到平衡。

OpenAI发现，团队需要的不是解决局部问题的工具，而是一个端到端构建、部署和管理Agent的方法。

Frontier：把Agent当成人类员工来管理

正如企业在规模化扩张时，会为人类员工建立入职流程、传授内部知识、允许从经验中学习并提供反馈、设定权限一样，AI同事也需要同样的支持。

为确保AI同事真正发挥作用，Frontier提供了四大核心能力：

1. 理解工作方式（建立业务上下文）

一名高效的员工必须了解业务如何运作、信息在哪里以及什么是好决策。
Frontier能够连接原本孤立的数据仓库、CRM系统、工单工具和内部应用，为AI同事提供共享的业务上下文。它充当了企业的语义层，所有AI同事都可以参考这一层来有效地操作和沟通。

2. 规划、执行与解决问题

拥有上下文后，Agent需要实际下场干活。

通过Frontier，技术和非技术团队都能雇佣AI同事来接手人类在电脑上处理的各种任务。AI同事可以在可靠、开放的Agent执行环境中，对数据进行推理并完成复杂任务（如处理文件、运行代码、使用工具）。在运行过程中，它们还会建立记忆，将过去的交互转化为有用的上下文。

部署后，AI同事可以在本地环境、企业云基础设施或OpenAI托管的运行环境中运行，无需企业重构工作流。对于对时间敏感的任务，Frontier会优先提供对OpenAI模型的低延迟访问。

3. 在真实工作中提升质量

Agent需要像人类一样从经验中学习。

Frontier内置了评估和优化性能的机制，让人类管理者和AI同事都能清楚地知道什么有效、什么无效。随着时间推移，AI同事会学习“什么是好的结果”，并在关键工作上表现得越来越出色，从而从演示Demo变成可靠的团队成员。

4. 身份、权限与边界

Frontier确保AI同事在明确的边界内运行。每个AI同事都有独立的身份、明确的权限和护栏。平台内置了企业级安全和治理功能，确保团队在规模化部署时不会失控，即使在敏感和受强监管的环境中也能自信地使用。

最重要的是，Frontier采用开放标准，无需企业更换现有系统。你可以将现有的数据、AI以及正在使用的应用程序集成在一起，无需转换格式，也不用废弃已有的Agent或应用。AI同事不仅限于单一的UI界面，它们可以通过ChatGPT、Atlas工作流或企业现有业务应用与人类协同工作。

技术+经验：驻场工程师与实际案例

弥合机会鸿沟不单是技术问题。OpenAI将派出前方部署工程师（FDEs） 与企业团队并肩工作，共同制定在生产环境中构建和运行Agent的最佳实践。

同时，FDEs也是企业与OpenAI研究团队之间的直连通道。在部署过程中，OpenAI不仅会学习如何改进系统，还会了解模型本身需要如何演进。这种业务问题->部署->研究->业务的反馈循环，将加快双方的迭代速度。

真实案例：硬件测试的根本原因分析

数百万次硬件测试失败，工程师每年花费数千小时（近一半的时间）手动翻阅日志、文档和代码来寻找原因。

Frontier解决方案：AI同事整合了仿真日志、内部文档、工作流和代码，运行端到端调查，找出最可能的根本原因及后续步骤。

最终结果：故障排查时间从每次约4小时缩短至几分钟，每年节省数千小时的工程时间，大幅加快了开发速度。

首批客户与开放生态

Frontier的理念是让平台和应用协同工作。因为采用开放标准，软件团队可以轻松接入，构建共享业务上下文的Agent，解决过去因数据分散、权限复杂导致的长周期集成难题。

目前，HP、Intuit、Oracle、State Farm、Thermo Fisher和Uber已成为首批采用Frontier的企业。此外，包括BBVA、Cisco和T-Mobile在内的数十家现有客户已经开始试点Frontier的方法。

同时，OpenAI正在与一批AI原生构建者（如Abridge、Clay、Ambience、Decagon、Harvey和Sierra）合作，他们作为首批Frontier合作伙伴，将深入了解客户需求、设计解决方案并支持部署。

现在的问题已经不再是AI是否会改变工作方式，而是你的组织能多快将Agent转化为真正的竞争优势。

目前，Frontier已向有限数量的客户开放，并将在未来几个月内扩大可用范围