一文读懂OpenAI DevDay：应用、Agent、代码三连击，勾勒AI商业帝国的统治蓝图

一文读懂OpenAI DevDay：应用、Agent、代码三连击，勾勒AI商业帝国的统治蓝图 一文读懂OpenAI DevDay：应用、Agent、代码三连击，勾勒AI商业帝国的统治蓝图 Modified October 7, 2025 No access 2 00:00 今天 的 展示 ， 不禁让我 想到了 当年 OpenAI 发布的 Agent alpha 版本 ， 就是 GPT S tor e 的 命运 。 当时，模型主要依赖上下文，无法有效调用工具和数据，导致应用场景 受到 很大 限制 。 而 当下 ， Ag ent 面临的 一些 具体 落地 问题 ， 这个框架 是否 能够 解决 还是 疑问重重 。 但是 ， OpenAI 已经 开始做了， 这些问题 也许 可以 更快 地 找到 解法 。 Codex， 小 露了 未来 编程 的 一手 不论是 开发 Agent ， 还是 部署 App ， 最底层的 都是 编程 。 据 Sam Altman 介绍 ， 自 八月 上线以来 ， Codex 已经 处理了 4 0 T 的 token ， 成为OpenAI增长最快的产品之一 。 从程序员 社群的 反馈来看 ， Codex 的 出现 确实 让 Claude 一直以来的 编程 王者 地位 摇摇欲 坠 。 本次发布会中，Codex正式从研究预览版转为正式版（GA），其主要更新来自于对企业和工程团队的深度支持，具体可以分为三个方面 ： 首先是Slack集成 。 这是一个被社区呼吁已久的功能。现在，团队可以直接在日常沟通的Slack频道中调用Codex，让它在对话流里直接回答技术问题或编写代码片段，无需切换应用 。 其次是推出了全新的Codex SDK。 这使得企业可以将Codex的能力作为模块，自动化并扩展到自己内部的开发工作流中 ，让Codex能更好 地 融入企业现有开发体系。 最后，OpenAI提供了一套新的后台管理与报告工具。 这包括了环境控制、监控、分析仪表盘等一系列功能，让企业的管理者能够更好地追踪和管理Codex在组织内的使用情况。 但这些升级，远不如现场最后的那段演示来得震撼。 演示者 Raman的目标是仅通过对话，让现场的语音助手调用Codex SDK，命令它做一个滚动的开发者名单 。Codex在后台实时修改了前端应用的React代码，屏幕上立刻开始滚动开发者的姓名。 这个 场景 就是OpenAI预想的软件开发的未来—— 你甚至不需要看到代码，软件就可以在与你的对话中，实时地自我迭代和进化。 API开放 GPT 5 Pro、Sora 2全面上线 除了上述三个构成全新生态的板块，发布会第四部分是相对传统的API更新。 首先，OpenAI迄今为止最强大的模型GPT 5 Pro 正式通过API向所有开发者开放。 其次，为了普及语音交互，OpenAI发布了一款更小、更便宜的语音模型 GPT Real time mini。它的成本比之前的版本降低了70%，但保留了同样优秀的音质和情感表现力，无疑将大大降低开发者构建语音应用的门槛。 而其中最重要的是Sora 2 API的开放。这意味着 ， 开发者终于可以将OpenAI顶级的视频生成能力，集成到自己的产品中。 这个API的开放 ， 表明 未来在各种应用中， 我们 都 可以 方便 地 用上Sora 2来创作内容了。 商业 帝国 的 轮廓 已经 盖住了 AGI 的 图景 今年的旗舰模型GPT 5，尽管依旧强大，却缺少了当初GPT 4发布时那种跨时代的惊艳感，它更像是一次稳健但可预期的迭代。 Sora 2的发布也是如此 ， 其真正的惊艳之处，并非视频生成技术本身相较于早它发布的Veo 3等竞品。而是其产品团队精准洞察到了社交媒体的下一个爆点：将真实的人物无缝融入AI生成的视频中 。 这是一个天才的产品构想，但它的光芒更多来自于商业嗅觉，而非底层的技术革命。 此次 DevDay，正是这一趋势的集中爆发。无论是试图将所有应用纳入对话框的 Apps SDK、旨在统一开发标准的 AgentKit，还是面向企业深度定制的 Codex，OpenAI 的每一步动作，都在朝着一条早已清晰的路径深耕：搭建一个以自家大模型为绝对核心、封闭且极具掌控力的软件生态。 只是，我们分明能感受到，OpenAI 早年那种自带的神秘感与对未知领域的探索气质，正变得越来越淡；曾经让人肾上腺素飙升的 “惊艳感”，似乎也在慢慢褪色。 如今的 OpenAI，商业帝国的轮廓愈发清晰，甚至已经隐隐盖住了通用人工智能（AGI）的远景图景。 （本文作者博阳，微信haoboyang001，如有线索或行业交流，欢迎微信沟通） No access 2 00:00 No access 2 00:00 今天 的 展示 ， 不禁让我 想到了 当年 OpenAI 发布的 Agent alpha 版本 ， 就是 GPT S tor e 的 命运 。 当时，模型主要依赖上下文，无法有效调用工具和数据，导致应用场景 受到 很大 限制 。 而 当下 ， Ag ent 面临的 一些 具体 落地 问题 ， 这个框架 是否 能够 解决 还是 疑问重重 。 但是 ， OpenAI 已经 开始做了， 这些问题 也许 可以 更快 地 找到 解法 。 Codex， 小 露了 未来 编程 的 一手 不论是 开发 Agent ， 还是 部署 App ， 最底层的 都是 编程 。 据 Sam Altman 介绍 ， 自 八月 上线以来 ， Codex 已经 处理了 4 0 T 的 token ， 成为OpenAI增长最快的产品之一 。 从程序员 社群的 反馈来看 ， Codex 的 出现 确实 让 Claude 一直以来的 编程 王者 地位 摇摇欲 坠 。 本次发布会中，Codex正式从研究预览版转为正式版（GA），其主要更新来自于对企业和工程团队的深度支持，具体可以分为三个方面 ： 首先是Slack集成 。 这是一个被社区呼吁已久的功能。现在，团队可以直接在日常沟通的Slack频道中调用Codex，让它在对话流里直接回答技术问题或编写代码片段，无需切换应用 。 其次是推出了全新的Codex SDK。 这使得企业可以将Codex的能力作为模块，自动化并扩展到自己内部的开发工作流中 ，让Codex能更好 地 融入企业现有开发体系。 最后，OpenAI提供了一套新的后台管理与报告工具。 这包括了环境控制、监控、分析仪表盘等一系列功能，让企业的管理者能够更好地追踪和管理Codex在组织内的使用情况。 但这些升级，远不如现场最后的那段演示来得震撼。 演示者 Raman的目标是仅通过对话，让现场的语音助手调用Codex SDK，命令它做一个滚动的开发者名单 。Codex在后台实时修改了前端应用的React代码，屏幕上立刻开始滚动开发者的姓名。 这个 场景 就是OpenAI预想的软件开发的未来—— 你甚至不需要看到代码，软件就可以在与你的对话中，实时地自我迭代和进化。 API开放 GPT 5 Pro、Sora 2全面上线 除了上述三个构成全新生态的板块，发布会第四部分是相对传统的API更新。 首先，OpenAI迄今为止最强大的模型GPT 5 Pro 正式通过API向所有开发者开放。 其次，为了普及语音交互，OpenAI发布了一款更小、更便宜的语音模型 GPT Real time mini。它的成本比之前的版本降低了70%，但保留了同样优秀的音质和情感表现力，无疑将大大降低开发者构建语音应用的门槛。 而其中最重要的是Sora 2 API的开放。这意味着 ， 开发者终于可以将OpenAI顶级的视频生成能力，集成到自己的产品中。 这个API的开放 ， 表明 未来在各种应用中， 我们 都 可以 方便 地 用上Sora 2来创作内容了。 商业 帝国 的 轮廓 已经 盖住了 AGI 的 图景 今年的旗舰模型GPT 5，尽管依旧强大，却缺少了当初GPT 4发布时那种跨时代的惊艳感，它更像是一次稳健但可预期的迭代。 Sora 2的发布也是如此 ， 其真正的惊艳之处，并非视频生成技术本身相较于早它发布的Veo 3等竞品。而是其产品团队精准洞察到了社交媒体的下一个爆点：将真实的人物无缝融入AI生成的视频中 。 这是一个天才的产品构想，但它的光芒更多来自于商业嗅觉，而非底层的技术革命。 此次 DevDay，正是这一趋势的集中爆发。无论是试图将所有应用纳入对话框的 Apps SDK、旨在统一开发标准的 AgentKit，还是面向企业深度定制的 Codex，OpenAI 的每一步动作，都在朝着一条早已清晰的路径深耕：搭建一个以自家大模型为绝对核心、封闭且极具掌控力的软件生态。 只是，我们分明能感受到，OpenAI 早年那种自带的神秘感与对未知领域的探索气质，正变得越来越淡；曾经让人肾上腺素飙升的 “惊艳感”，似乎也在慢慢褪色。 如今的 OpenAI，商业帝国的轮廓愈发清晰，甚至已经隐隐盖住了通用人工智能（AGI）的远景图景。 （本文作者博阳，微信haoboyang001，如有线索或行业交流，欢迎微信沟通） 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/7sqpzFYl... https://mp.weixin.qq.com/s/7sqpzFYl... 原创 博阳 腾讯科技2025年10月07日 05:38 北京 文 ｜ 博阳 编辑 ｜ 郑可君 如果说 ， 前 几 天 刚刚 登顶 App 榜 的 Sora 2 是 OpenAI 技术硬实力的直观展现 ， 那么 美国时间 1 0 月 6 日 举办 的 OpenAI Dev D ay ， 则 更 清晰 地 展示 了 OpenAI 的 野心 。 整场发布会的内容可拆解为四个部分，除了API开放之外，其他三个部分一起构成了Open AI 的 未来 蓝图 ， 也 可能 是 所有AI公司的未来路径 ： 构建一个以AI为绝对核心的全新软件生态体系 。 发布会上展示的功能，大多可视为过去两年 AI 技术演进的线性延伸，并无太多意外之处。但 OpenAI 此次首次将这一 蓝图 更 系统化、平台化地呈现出来 。 现在 ， 就让我们一起逐步拆解 ， 这个宏大的蓝图都由什么构建而成 。 LLM， 作为 软件 的 唯一入口 “LLM即将成为所有软件的入口”，这个在2024年人们脑中还略显模糊的想象，到 2 0 25年已然成为共识。 OpenAI此次推出的Apps SDK，基于已建成的MCP体系，首次将这一愿景的实现路径完整呈现出来。 Apps SDK是一套完整的开发堆栈，允许开发者在ChatGPT内部构建真实 、 可交互的应用程序 。 通过这套SDK，开发者可以连接自己的数据、触发具体操作、并渲染出完全交互式的用户界面。 此前， Claude 、 GitHub Copilot 等 其他 产品 虽有工具使用能力 ， 但只是将外部服务的结果以文本形式返回， 缺乏真正的上下文理解和自然的交互界面。 换言之， 过去的工具难以真正被 “ 用起来 ” ，而OpenAI的Apps SDK让用户能在LLM中像在电脑上一样使用App。 现场展示了这样一个案例： 当 用户 正在 为 宠物狗业务进行头脑风暴时，可以直接“@”出Canva，它会立刻理解之前 用户 和它 聊到的所有点子，并根据“色彩丰富、异想天开”的模糊要求，生成一系列精美的海报。 如果灵感迸发， 用户 甚至可以要求它把其中一张海报直接扩展成一份完整的商业计划书（Pitch Deck）。 而当业务需要扩张时，ChatGPT会根据上下文建议 用户 考虑 “ 匹兹堡 ” 这个 城市 ，并无缝唤起Zillow应用，直接扩大到全屏， 帮助 寻找合适的房源， 用户 只需要再在ChatGPT内提出新要求，就能让它筛选出“带院子的三居室”。 接着 ， 用户 还可以跟它继续沟通，在ChatGPT里问它诸如“这个房子离狗狗公园有多远”之类的问题。 这一系列操作行云流水，背后展现的是Apps SDK将不同应用无缝融合的能力。 用户无需在不同软件间切换，只需通过对话，就能在一个统一的入口中，让最合适的工具在最恰当的时机出现，并协同完成一项复杂的任务。 OpenAI 发布 的 重要 进展 是基于MCP，使开发者可以设计其应用的逻辑和界面。 结合GPT本身对图像的识别能力，它让App更“自然 ” 地 融合在了对话过程中。 因为对话和理解的便捷性，尤其是OpenAI在这场展示中着重强调的对上下文的记忆和理解，用户可以很容易地在GPT中调用多种App去完成同一个工作 。 演示中有一段跨对话记忆的展示，ChatGPT在另一个对话中延续了上一个对话的话题 这种强大的上下文理解能力，正是LLM有望成为主流软件入口的核心竞争力之一。 而App也不再是功能孤岛，而是能被随时唤醒、能充分理解对话背景的“插件”，并以最合适的用户界面融入当前的对话流中。 用户的主入口只有一个，就是ChatGPT的对话框。 那如何让App更好 地 适应用户需求，和对话更好的连接，以推动万物都在LLM内的大计呢？ 这就要靠这场发布会的第二部分，AgentKit了。 Agent 时代 来得 太慢 我们 来 推一把 此前行业间普遍将2025 年称作 “Agent元年”，可如今时间已行至10月，市场上却始终未出现能复刻去年 Manus 那般、引发行业震荡的现象级Agent产品 。 OpenAI希望让Agent时代来得更快，他们推出了号称“最简便、快捷”的Agent开发工具包——Agent K it。 面对Dify、Coze 等 市场主流工具，OpenAI的答案是：让一切回归可视化。 AgentKit的核心是一套可视化的画布“Agent Builder”，开发者不再需要从零开始编写代码，而是通过拖拽和连接不同的功能节点， 比如 文件 搜索 等 ， 来直观地设计和测试复杂的业务流程。 此外，AgentKit还提供了名为“ChatKit”的可嵌入聊天组件，让开发者能轻松地将具备品牌定制能力的聊天界面集成到自己的应用中。 同时 ， 它 还 有一个 Connect or 功能 ， 可以直接 把 Agent kit 的 Agent 工具 建构 和 企业 内部数据 和 工具 联系 到一起 。 为了展示AgentKit的便捷性，产品经理Christina在现场 仅 用 了 8 分钟 ，从零开始为一个静态的DevDay活动官网构建并上线了一个智能问答Agent。 从演示中 可以看到 ， AgentKit只 有 Agent、End（结束）、Note（笔记）三个功能节点 ， 各个Agent间，可以用条件、同时进行和用户许可三个逻辑点决定分叉走向。 每个Agent中，可以使用文件搜索、安全防护和MCP应用这三个工具。也可以将他们作为功能点加在外部。 目前看，这个AgentKit并没有整体在设计逻辑上超越Dify类工具很多， 但确实更精简，更易用。 但是，如果想 让习惯了Dify类用户真正转投OpenAI门下 ，还有两个重要的原因： 第一 ， 是RFT（强化学习微调）的定制 。 第三方工具只能将GPT作为API“黑箱”调用，而AgentKit则能深入模型内部进行优化。目前，OpenAI已经开始实验对GPT 5的RFT功能，开发者可以通过RFT来定制OpenAI的推理模型， 还 可以专门训练模型， 让其学会在最恰当的时机、以最优的方式调用工具，从而实现更好的推理效果。 这对于想用GPT作为基础模型，达成最好的Agent效果的公司和开发者来讲，是个巨大的优势。 第二 ， 是AgentKit 的Evals板块 。 它增加了“数据集构建”、“跟踪评估”和“自动化提示优化”等能力，允许开发者对工作流进行端到端的评估，精准定位并修复问题。这对于Agent开发 而言 ， 确实十分便捷。