OpenAI推出ChatGPT Agent!可以幫忙網購、寫報告、做PPT⋯還有什麼酷功能?
OpenAI推出ChatGPT Agent!可以幫忙網購、寫報告、做PPT⋯還有什麼酷功能?

重點一 :OpenAI正式推出ChatGPT Agent,整合Operator與Deep Research,首度賦予AI自主執行複雜任務能力,並強調用戶擁有最高控制權。

重點二 :ChatGPT Agent可自動瀏覽行事曆、生成簡報、分析資料並執行程式碼,支援多種連接器及API,顯著提升工作與生活自動化效率。

重點三 :為防範濫用與資安風險,OpenAI設計多重安全機制,包括明確用戶授權、主動監督及高風險任務限制,Operator將於30天後退役。

OpenAI於7月17日正式發表全新AI工具「ChatGPT Agent」,標誌著AI技術從單純回應型聊天機器人,進化為可主動執行多步驟複雜任務的代理型產品。

ChatGPT Agent結合Operator(網站操作代理)與Deep Research(深入研究工具)兩大核心能力,能在虛擬電腦環境下協助用戶完成包括行事曆檢視、資料分析、簡報製作、程式碼運行等多元任務。

OpenAI強調,所有具影響力的操作皆需獲得用戶明確授權,用戶可於任務進行中隨時中斷、接管或終止流程,確保資訊安全與自主權,並可設定任務定期自動執行,可大幅提升日常與專業領域的工作效率。

自動化能力顯著提升

ChatGPT Agent支援多種外部連接器(Connector),如Gmail、GitHub等,並能透過API與第三方應用程式整合,執行如旅程規劃、資料分析、簡報生成、程式碼執行等任務。 用戶只需以自然語言下達指令,AI便可自動瀏覽網站、整理會議時程、分析競爭對手並產出可編輯簡報或試算表。

根據OpenAI測試,ChatGPT Agent在Humanity’s Last Exam、FrontierMath、SpreadsheetBench等多項基準評比中均創下領先業界的新高紀錄,展現其在專業知識、數據分析及自動化處理能力上的突破。

Humanity’s Last Exam(人類終極考試) :單次通過率41.6%,採用並行策略時提升至44.4%。
FrontierMath(前沿數學) :啟用工具後準確率為27.4%。
SpreadsheetBench(試算表編輯能力) :直接編輯.xlsx檔案時得分為45.5%,遠高於Copilot in Excel的20.0%,人類基準為71.3%。

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根據OpenAI測試,ChatGPT Agenty的基準評比十分突出。
圖/ OpenAI

OpenAI官方指出,Pro、Plus及Team用戶現已可於ChatGPT工具選單中啟用「agent mode」,未來將陸續開放給企業及教育方案用戶。 但據《數位時代》測試,目前在台使用Plus方案的帳戶,工具列仍未出現agent mode選項。

Operator將30天後退役

考量AI代理型工具的潛在風險,OpenAI為ChatGPT Agent設計多重安全防護,包括:所有敏感或具影響力的操作(如表單提交、預訂、購物、存取個資網站)皆需用戶明確授權;對於涉及金融交易或法律事務等高風險任務,AI將主動拒絕執行;部分重要操作則須用戶逐步監督與核准。

此外,系統具備防禦對抗性攻擊(如提示注入)與濫用機制,並強化隱私資料保護。 OpenAI宣布,隨著ChatGPT Agent正式上線,Operator功能將於30天後退役,Deep Research則保留於選單中供獨立使用。

ChatGPT Agent這麼神?第一手評測怎麼說?

根據外媒《Every》的執行長Dan Shipper實際測試,ChatGPT Agent可以實現以下任務:

1. 執行多步驟流程

請AI閱讀公司旗下產品兩個月內的客戶回饋信函,ChatGPT Agent可以根據信內容歸納出「鐵粉」跟「黑粉」用戶,並在LinkedIn上找到這些用戶的公開帳號,進一步蒐集他們版上對於產品讚美或抱怨的內容。Dan Shipper指出,在約15分鐘內,Agent瀏覽了1,300封郵件和大量貼文,並創建一份2,000字報告,歸納了該產品最常見的投訴及好評。

2.商業數據簡報

只要提供原始數據,例如分析損益(P&L)試算表和績效指標,就能並生成附帶洞察的PowerPoint簡報。這種工作在過去必須歷經:把資料上傳給AI、下指令、產出簡化的指標CSV檔、把處理過的CSV檔請第3方工具做成PPT…,現在Agent可以簡化這些步驟。

3.使用者體驗(UX)稽核

瀏覽多個網站,記錄使用者流程,並彙編詳細的可用性報告。亦即,ChatGPT Agent足夠聰明到可以就自己剛剛瀏覽網站的體驗寫出心得報告。

4.根據即時數據製作簡報

掃描新聞網站、研究論文和論壇,針對特定主題產出摘要。這類型的工作,先前通常要交給Deep Research負責,且針對部分如時間區間的提示(例如,幫我找24小時以內的科技要聞並摘要重點),成效可能未必理想。現在則可直接由Agent調動各種AI工具來處理,可能提高生成品質。

5.處理身分驗證與動態內容

登入受密碼保護的網站,瀏覽大量使用JavaScript的頁面,並從付費牆後擷取資料。亦即,現在Agent可以幫忙人類執行繁複的「登入」動作,例如填寫帳號密碼、認證碼等等,並找出原本被擋在付費牆後的內容。

結論:強大且易用,但仍非「殺手級應用」

Dan Shipper指出,ChatGPT Agent確實可以執行多步驟的自動化任務,且操作門檻低,非開發者也能輕鬆上手,利用它處理大量資料、產出深入報告。

但他也說,對於大多數日常AI使用情境,o3 或 Claude Code 已足夠(指作者平常慣用的AI工具),且更方便、彈性更高。也就是說,ChatGPT Agent的確可以簡化與AI協作的流程,但目前相較於人類手動執行各階段工作的效益來說,ChatGPT Agent的自訂性仍不足,以至於限制了其靈活性與強大程度。

總結來說,ChatGPT Agent 適合偶爾需要自動化、彙整、分析等複雜任務,但可能不是一般人日常需要天天使用的功能。「不過,這類工具即使只在特定時刻發揮作用,也能帶來意想不到的價值。」

延伸閱讀:「程式碼只是失真投影!」OpenAI工程師預言:「寫規格」才是未來黃金技能,不是寫程式
AI女友來了!Grok新增「少女Ani+嘴賤Bad Rudy」夥伴模式:如何啟動?聊天尺度多大?

資料來源:OpenAI、The Verge、Every

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #AI #openai
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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