文：王智远 | ID:Z201440

这次DevDay，有点不一样。

因为不只展示了新模型，还打算把整个软件世界的秩序，重新洗了一遍。

我看了完整的视频，表面在做四件事：Apps SDK、AgentKit、Codex，还有一堆模型更新。

但你要真听懂 Sam Altman 的讲话，就会发现，他在讲一件事：未来所有的软件、所有的操作，都要通过一个入口完成——ChatGPT。

所以，今年DevDay，从战略高度上说，更像一次从传统软件到 AI 操作系统的权力交接。

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演讲内容层面看，主要分为5个模块。Sam上台说：

「We’re building the operating system for intelligence.」

——我们正在为智能，打造操作系统。这句话给发布会做了定调。核心在描述：AI 该如何与世界对接。

Sam 讲得很克制，逻辑非常清晰。他反复提到两件事：

一，ChatGPT 已经成了人类与 AI 协作的主要界面」；二，AI 正在从工具变成社会接口。

他说，从搜索、写作、编程，到沟通、创作、决策，未来这些行为都不需要再打开不同的 App，在 ChatGPT就能完成。

他还提到一个概念，叫「social interface」。

AI除工具本身外，现在成了社会结构的一部分，它要能理解人、协作、共情，甚至参与工作；这是我第一次在官方场合听到 OpenAI 这么明确地承认：人机边界，正在消失。

消失不能靠嘴说，得看怎么做。发布会第一个重点Apps SDK。

这是什么呢？

现场直接做了一个演示。他们先在 ChatGPT 里聊一个创业项目，用几句话描述风格、产品、目标受众，然后直接唤起 Canva，自动生成一堆海报。

几秒钟后，又在同一个对话里，说想把业务扩到匹兹堡，ChatGPT 就顺势调用 Zillow，直接在聊天窗口里弹出交互地图，能看房、能筛选、能预约带看，全程不跳出 ChatGPT。

Sam 的团队刻意在演示里强调一点：上下文是贯通的。

你前面说的创业想法、预算、城市名，后面的 App 都能「听懂」，还能互相传递信息。

过去，这些场景是分散在不同 App 里的，现在被统一进了一个入口：ChatGPT 成了「主操作界面」，它既能唤起应用，也能托管界面。

比如 Canva 在对话里展示的是行内窗口，一键又能切到全屏模式；Zillow 的交互状态也能原地刷新，不用重新加载。

底层支撑这件事的，是 OpenAI 推出的 MCP 协议。

允许开发者直接把自己的逻辑、数据、前端界面「接入」 ChatGPT。这意味着，未来开发者写 App，不是给 iOS、Android 写，而是给 ChatGPT 写。

换句话说，我们要理解它的野心是：

OpenAI 想让 App「住进」聊天窗口，这一幕标志着 App Store 逻辑被改写，应用直接跑在对话里。

Apps SDK 解决「应用怎么接进来」，那AI怎么被造出来呢？第二部分，他们讲了AgentKit，你可以把它想想成agent的工业化上产线。

以前，做一个智能体（Agent）要靠写代码、反复调 Prompt（提示词），但现在，OpenAI 直接造了一条生产线——让任何人都能「拼装」出一个可工作的 Agent。

他们怎么做的呢？

Christina 上台做了个演示，整个过程有8分钟。她没有写一行代码，全程在一个可视化画布上操作。

她先打开一个叫 Agent Builder（智能体构建器） 的界面，这是 AgentKit 的核心。

它有点像 Figma 或者 Node-RED，你可以拖拽节点（Node），每个节点代表一个逻辑环节，比如「判断问题类型」「调用数据库」「输出回答」。

节点之间关系可以是「If / Else（条件分支）」「Parallel（并行执行）」「User Approval（用户许可）」等等。

等等，这段话是不是看不懂？你可以这么理解：

过去做 AI 像写小说，你得一句一句设计提示词，让模型懂你想干嘛；现在更像搭积木，每个模块都是标准件，只要把逻辑拼好，它就能自己动。

现场，她做了两个智能体节点：

一个是 Sessions Agent（会话日程智能体），用来回答活动安排的问题；另一个是 Info Agent（信息智能体），专门处理一般咨询。

这俩 Agent 之间有个中控逻辑节点（Controller Node），能判断用户提问是要问时间还是要问内容，再自动把问题分派给不同 Agent 去处理。

接着，她打开了一个叫 ChatKit（聊天组件工具包） 的模块，这个功能允许开发者把 AI 聊天窗口直接嵌入自家网站，并自定义品牌样式。

简单说，你可以在自己的网站、App 里放一个「GPT 聊天框」，风格、语气都能自己定义。

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然后是第三个模块：Connector（连接器）。这部分是真正强大的地方，它能把 AgentKit 连接到企业内部系统、数据库、甚至 API。

底层用 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），让模型可以「安全地」访问外部数据，不越权、不泄露。

Christina 现场做了个小实验：

她让 AgentKit 直接连上 DevDay 官网，让它自动识别网页内容、提取活动时间，最后在现场对话框里回答「今天下午谁上台演讲」。

整套逻辑，就是几分钟拖拽出来的；这套流程走完，观众看傻了，因为在「造员工」。

更关键的是，这条生产线还有「质检系统」。OpenAI 提供了 Evals（评测系统），可以自动帮你测试智能体的效果，记录每一步调用结果；

还有 RFT（Reinforcement Fine-Tuning，强化微调），能让企业自己训练模型，让它在最合适的时机，用最恰当的方式调用工具。

所以，从搭建、测试到上线，这个链路全闭环。

我看下来，AgentKit 的野心不小。

Apps SDK 解决「外部世界怎么接进来」，而 AgentKit 解决「内部世界怎么动起来」；从更大的角度看，它是 OpenAI 向企业端渗透的关键一环。

因为一旦企业用上 AgentKit，会自然地在自己的工作流里养出一批「AI 员工」，比如：有人写报告，有人跑数据，有人管客服。

到那时，OpenAI是「让每个企业都有一群 AI」。

虽然智远目前还不会开发 AI，但我开始在想，以后能不能让AI叫我做事？也许未来的「学习」，是工具带着人前进。

好了，AI能造 Agent，还能自己搭系统了，这套系统的底子是什么？演讲第四个模块，OpenAI 介绍了Codex。

Codex 是什么呢？

这个模型的定位很清晰，专门为软件工程任务训练，写代码、改代码、审查代码，甚至能自己判断任务复杂度，自动调整思考深度。

简单说，Codex 现在变成了能带团队的老工程师。

Sam 在现场提了个细节：

OpenAI 内部现在几乎所有新代码都是 Codex 写的，用它的工程师，提交量比以前高出 70%；连代码审查（Code Review）都能让 Codex 自动先跑一遍，效率直接翻倍。

但 Codex 的野心显然不止于「更聪明的程序员助手」；这次他们强调让 Codex 变成一个懂上下文、能协作、能「接手项目」的「AI 队友」。

比如，它能直接嵌入 Slack（团队沟通平台），你在群里一句话——「帮我写个接口」——Codex 立刻生成并返回完整代码。

它还推出了 Codex SDK（软件开发工具包），企业可以把 Codex 能力嵌进自己的自动化流程里，从测试、部署到上线，全程无缝衔接。

后台也配了监控和分析面板，方便工程经理追踪团队的 AI 使用情况。

但真正让人炸场的，是后面的那场现场实验。Raman 登台时说：「我们想做点所有人都能看见、能感受到的东西。」

他抬头指着舞台上方的摄像机——一台 Sony FR7，然后让 Codex 帮他写一个控制面板；几秒钟后，屏幕上出现了界面，左边是实时画面，右边是控制按钮。

他没写任何代码，只是描述需求。

Codex 自己搭好了 Node.js（JavaScript 环境）逻辑，还主动识别出这台摄像机用的是 Visca 协议（视频控制标准），并自动生成完整通信接口。

接着，它又识别出现场的视觉风格，用 Figma 的橙蓝配色把整个界面“装修”了一遍；然后 Raman 又加了一句：「让 Codex 用 React（网页前端框架）改成滚动的开发者名单。」

几秒钟后，屏幕上的名字开始动了起来，全场都沸腾了。

所以，你说它在写代码吗？算。更抽象的说，所见即所得的想法告诉它，嗯，它好像可以搞定，感觉在「操作世界」。

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软件世界地基搭建完了，轮到大脑登场了。第五部分部分，OpenAI把重点放在了模型与API层。

全新的GPT-5 Pro先上场。

模型的定位是一种「基础设施升级」。它更像把过去一年所有 GPT 模型积累的能力重新打磨了一遍。

Sam 说，这一代 GPT-5 Pro 更像整个系统的「通用大脑」，从 ChatGPT 到 Apps SDK、再到 AgentKit 的底层逻辑，全靠它来支撑。

也就是，以后无论你是生成图片、调用插件、还是和 Agent 对话，背后跑的，都是这套「主脑」系统。

我看完认为，OpenAI 在把「模型」这件事往后放，模型本身的重要性在降低，生态的承载力在上升，他们用前端应用、操作反哺模型能力的提升。

换句话说，应用层收集的数据和场景，反过来喂给模型，模型越来越懂世界。

不知道我说的够不够清晰？

第二个重磅更新，是 Sora 2 API。被我猜对了，这次正式开放了视频生成的接口，开发者可以直接把 Sora 接进产品里。

你可以控制视频的时长、分辨率、比例、声音，甚至直接 Remix 已有视频。

OpenAI 在现场演示了一个例子：

Mattel（美泰玩具）用 Sora 2 让设计师从草图就能生成 3D 可视化玩具概念，连光影、质感、动作都能一键生成。

我觉得，这次 Sora 2 的突破，是「产品的嗅觉」；它真正打通了「生成」和「现实」之间的那条缝隙，视频里不只有虚拟角色，还能和真人一起出现、共演。

最后一个，是 GPT Real-Time Mini。

一个更小、更便宜的实时语音模型，用在 ChatGPT 的语音对话，也开放给第三方开发者。它的延迟低、音质高，最关键是成本降了 70%。

OpenAI 说，这个模型能更自然地捕捉情绪，语气、节奏、甚至叹息都能还原得非常人性化。

你要问这三个更新的逻辑是什么？智远认为，GPT-5 Pro 是“大脑”，Sora 2 是“眼睛”，Real-Time Mini 是“嘴巴和耳朵”。

这一套组合下来，OpenAI 正在搭建一个完整的感知-表达-执行链路。到这里，整场 DevDay 才算真正落地成一件事：

ChatGPT 是一套操作系统，与人类、世界链接的系统。

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所以，你有没有发现，叙事都是逻辑自洽的，这一套模型、产品体系背后在展示一个「自洽闭环」：

Apps SDK是入口，解决「应用怎么接进来」；AgentKit是执行，解决「智能怎么被造出来」；Codex是创造，解决「AI 如何动起来、写出新世界」

模型与 API 层则是底层认知和感知的支撑，让一切能理解、能表达、能学习。

四个模块环环相扣，从「人到对话到Agent到模型到世界」形成完整链路。

以前软件系统，靠「操作逻辑」组织起来；现在，OpenAI 想把整个软件世界，重新组织成「智能逻辑」。

想想看：

Apps SDK 让人类和世界通过一个入口互动；AgentKit 让任务能在 AI 手中流转；Codex 让代码和现实互通；而 GPT-5 Pro、Sora 2、Real-Time Mini，则成了它的思考力、视觉力和听觉力。

这难道不是一种新的计算范式吗？

对话成为操作系统，Agent 成为界面，模型成为世界的底层语言；ChatGPT 想把自己做成一个「软件世界的新浏览器」。

智远认为，表面上是场技术大会，实际上是一次「权力转移」。

从「开发者控制应用」，变成「模型驱动开发」；从「人教 AI 干事」，变成「AI 教人做事」；从「App 间切换」，变成「统一在 ChatGPT 里完成」。

这场迁移意味着，软件范式被重新定义：

未来，我们用一套「AI 操作系统」在替我们调用世界；数据在流动中成长，模型在调用中学习，应用在对话中繁衍，这，才是整个openAI DevDay 的底层叙事。

那么，从智远视角来看，哪些地方值得深入挖掘一下呢？

我觉得是这样。

第一，AgentKit。AI 工业化的开端；意义在于让智能体的生产、调度、复用都有了标准接口。

过去一年，大家都在说「我要做个 Agent」。可问题是，做完之后谁来管？谁来监控它在跑什么？出错了怎么办？AgentKit 的出现，要把这些问题系统化。

换句话说，未来的企业内部，真的会出现一个新部门，叫 AgentOps（智能体运维），它负责配置、调度、监控所有 AI 工人。

第二点，Apps SDK。

表面上，Apps SDK 是帮开发者「接入 ChatGPT」，但本质上，它在改写整个软件世界的入口逻辑。

你想想看，用户不再「打开 App」，用嘴说搞定一切，这意味着App 的「图标逻辑」正在被「对话逻辑」替代。

这个变化的冲击力，比 Sora 还大，因为它重新定义了「使用软件」的动作。

对国内厂商来说，这是一场关于「入口」的战争，谁能把自己的产品嵌入AI对话体系，谁就可能拿到下一代流量入口。

至于Codex，意义是AI 的「物理接口」。

Codex 能自动识别设备协议，生成控制逻辑，这意味着任何能被网络访问的东西，都能被语言驱动。

听起来有点科幻，但你想想：当 AI 能通过自然语言直接控制设备、API、机器人、云端系统时，我们就离「语言编程世界」不远了。

从此之后，开发者写代码的意义也变了，可能会诞生一整套新的生态：AI 物联网、AI 视频制作、AI 自动化运维……

几乎每个行业，都可能因为 Codex 的「操作能力」被重新定义。

要说模型的话，我认为从企业角度看，这个信号非常明确：别再追「最强模型」，要追「最有反馈的系统」；因为只有能不断学习、不断嵌入场景的模型，才有长期竞争力。

这整套系统在改写人、AI、企业的分工逻辑；人类从「操作者」变成「意图提供者」，AI 从「工具」变成「执行者」。

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那这次 DevDay，对国内厂商有什么启发呢？我只想说四句话，一，要有一个好故事。

Oppo AI 在做的事，百度、腾讯、阿里都在做，哪家没有编程系统？哪家没有模型？哪家没有在谈 Agent？

问题是，OpenAI 把这一切串联起来，讲成了一个逻辑自洽的故事。

它让所有的产品和功能，围绕一个统一的「叙事重心」展开：AI一套能自我进化的系统。这一点，国内厂商很少做到，产品有，战略有，但故事碎了。

二，要意识到，OpenAI 的每一步都在强化「系统可调用性」。

无论是对话式 App 还是自动化 Agent，本质都是在打造一个「统一操作环境」。

国内很多厂商还停留在「造工具」的阶段，但未来的用户习惯是用语言对话；要想清楚，产品能不能被那句话唤起？能被唤起的，才叫生态的一部分。

第三点吗？就是AgentKit。

目前看还早，不过，他提醒做企业服务的平台，比如钉钉、飞书，AI会成为组织的一环，所以企业内部迟早会有一个新部门，叫 AgentOps。

这是从「自动化流程」到「智能运营系统」的转型；问题是怎么设计呢？我不知道。

针对sora，最大启发是，怎么把生成视频工具的动作，变成内容生态的链接点。

最后，想提醒国内厂商：别再盯着 DevDay 的那些产品更新，要思考——如果今天有 ChatGPT 的体量，会怎么重构世界？

国内机会，是本地化重构，用中国产业密度、场景复杂度和 C 端生态优势，去探索属于中国的「AI 操作系统路径」。

参考：

[1].OpenAI. OpenAI DevDay 2025: Opening Keynote with Sam Altman [EB/OL]. YouTube, 2025-10-06.https://www.youtube.com/watch?v=hS1YqcewH0c