OpenAI 2026 企业 AI Agent 报告：Codex、ChatGPT Work 使用增长 8.1 倍与未来自动化趋势

一、OpenAI 发布最新研究：企业 AI 正在从问答转向执行

过去几年，企业采用人工智能的方式主要集中在内容生成、知识问答、代码辅助和数据分析。

例如：

员工使用 ChatGPT 编写邮件。

开发者使用 AI 解释代码。

运营人员让模型总结一份报告。

这些应用已经带来了明显的工作方式变化。

但最近出现了另一种趋势：

企业不再只要求 AI 提供答案，而是开始让 AI 参与完成整个任务。

2026 年 10 月 14 日，OpenAI 发布了最新研究：

《The EU’s next chapter in AI is agentic》。

这份报告由 OpenAI Economic Research 团队编写，重点分析欧盟企业如何使用 Codex、ChatGPT Work 等 Agent 工具。

其中有一项数据格外值得关注：

在 OpenAI 研究的欧盟企业客户样本中，Codex 与 ChatGPT Work 已经贡献超过一半的输出 Token。

同时，欧盟中小企业使用这些 Agent 工具的周活跃用户数，自 2026 年 5 月以来增长至原来的 8.1 倍。

这说明，在 OpenAI 自身的企业客户生态中，AI 的使用方式正在发生明显变化。

不过，这些数字不代表整个欧洲人工智能市场的占有率，也不能直接等同于企业生产率增长。

它们首先反映的是：

OpenAI 特定企业客户正在更加频繁地使用能够执行任务的 Agent 产品。

二、OpenAI 这份报告研究了什么？

根据 OpenAI 官方说明，报告主要分析欧盟范围内企业和中小企业的 Agent 使用情况。

重点关注三个问题。

第一，Agent 产品使用量增长得有多快？

第二，不同国家和企业之间是否存在差异？

第三，高使用强度的企业与普通企业相比，呈现怎样的使用特征？

报告使用 OpenAI 企业产品相关数据进行分析。

需要注意，样本范围与整个欧盟经济体系并不相同。

其中，OpenAI 将关联用户数不超过 200 人的企业定义为本次分析中的中小企业。

这是一项研究口径，不应直接替代欧盟其他官方中小企业统计标准。

三、第一项关键数据：Agent 输出 Token 超过一半

OpenAI 官方报告指出，在其研究的欧盟企业客户样本中：

Codex 与 ChatGPT Work 的输出 Token 占比已经超过 50%。

这项指标很重要，但需要正确理解。

它统计的是相关 Agent 产品产生的输出 Token。

并不是说：

欧盟全部企业有超过一半的员工在使用 Agent。

也不是说：

超过一半的企业工作已经由 AI 自动完成。

更不能直接解释成：

AI Agent 已经贡献了企业一半的经济价值。

举个例子：

某个 Coding Agent 在修复一个软件项目时，可能需要连续进行多轮代码分析和工具调用。

在这个过程中，模型可能生成大量代码、任务状态和其他输出。

相比一次简短问答，它自然可能消耗更多输出 Token。

因此，Agent 输出 Token 占比较高，说明这类产品在样本中已经成为重要的模型使用场景。

但仅凭 Token 数量，仍然无法判断每项任务是否成功，也无法直接衡量工作质量。

四、第二项关键数据：中小企业 Agent 周活增长 8.1 倍

这次报告中，另一项引人关注的数据是：

欧盟中小企业使用 Codex 和 ChatGPT Work 的周活跃用户数，自 2026 年 5 月以来增长至 8.1 倍。

这里有两个需要注意的地方。

第一，统计的是周活跃用户数。

不是企业采购金额，也不是总 API 请求量。

第二，8.1 倍是相对增长指标。

如果不知道最初的绝对用户数量，就不能根据这一数据推断整个欧盟已经有多少万人在使用这些工具。

不过，8.1 倍的增长仍然说明：

在 OpenAI 所覆盖的中小企业客户中，Agent 产品正在快速获得更多使用者。

而且 OpenAI 表示，这种增长出现在欧盟所有成员国。

这可能与 Coding Agent 和工作型 Agent 的使用门槛逐渐降低有关。

例如，企业可以从一个具体任务入手，让 AI 参与代码测试、资料整理或者重复性业务流程。

相比一次性部署大型 AI 平台，这种逐步引入方式更容易进行内部试验。

五、第三项关键数据：不同国家的 Agent 使用强度差异很大

OpenAI 报告还发现，不同欧盟国家的企业样本之间存在明显差异。

在样本中的 ChatGPT Enterprise 账户里，Codex 和 ChatGPT Work 产生的输出 Token 占比：

斯洛文尼亚约为 22%。

立陶宛约为 85%。

这是一个很大的差距。

但不能直接把它解读成：

立陶宛企业的 AI 技术能力一定比斯洛文尼亚强很多。

因为不同国家在样本企业类型、客户结构、行业分布和使用任务方面可能存在差异。

例如，一个样本中如果有较多软件开发企业，Coding Agent 的使用比例可能自然更高。

而另一个样本如果更多依赖聊天问答和内容处理，Agent 输出占比就可能较低。

因此，这项数据更适合说明：

即使企业已经采用 AI，不同组织将 AI 用于任务执行的程度也存在明显差异。

六、第四项关键数据：高强度 AI 企业使用量超过普通企业四倍

OpenAI 还按照每名活跃用户的输出 Token 数量，对企业使用强度进行了比较。

研究将这一指标排名前 10% 的企业定义为 Frontier Firms，也就是高使用强度企业。

在 2026 年 9 月的样本中：

欧盟高使用强度企业的人均输出 Token 超过普通欧盟企业的四倍。

同时，欧盟以外的全球高使用强度企业，人均输出 Token 又超过欧盟高使用强度企业的两倍。

这表明，在 OpenAI 样本内，企业之间存在明显的 AI 使用深度差异。

但这仍然是基于 Token 使用量的比较。

不能因此直接认定，使用量排名前 10% 的企业就拥有更高利润、更高劳动生产率或者更成功的业务成果。

因为 Token 使用强度只是一项投入和活动指标。

真正的经济价值还需要通过任务完成质量、工作时间节约、成本变化和业务结果判断。

七、为什么 Codex 和 ChatGPT Work 值得关注？

理解这份报告，需要先了解这两类工具的共同方向。

Codex：从代码辅助走向完整开发任务

Codex 不只是给开发者生成一段代码。

在获得相应权限和执行环境后，它可以参与：

代码仓库分析、文件修改、测试执行、Bug 排查和软件工程任务。

例如：

“检查这次版本升级导致的测试失败，修复相关问题，并总结改动。”

这样的任务可能需要多个执行步骤。

ChatGPT Work：从单次回答走向实际工作流

ChatGPT Work 则更加侧重多步骤工作。

例如：

整合资料、分析多个文档、操作支持的工作工具，并将任务推进到形成最终结果。

与普通聊天相比，工作型 Agent 更关注：

用户提出的目标是否真正完成。

二者的重要共同点是：

模型不仅负责生成内容，还要在受控环境中参与任务执行。

八、普通聊天与 Agent 执行有什么区别？

例如：

普通聊天：

“帮我解释什么是 API 限流。”

Agent 工作流：

“分析当前 API 服务的请求日志，找出限流异常，并生成可审核的配置修改建议。”

第二类任务显然需要更强的工具协作与权限管理。

九、企业为什么开始转向 Agent？

企业采用 Agent，通常希望改善某些重复性或流程性工作。

例如：

软件开发中的自动测试。

客户服务中的工单整理。

运营中的数据收集和报告。

销售中的资料准备。

知识工作中的多文档分析。

但 Agent 并不适合无差别替代所有业务流程。

如果某个任务没有明确的完成标准，也缺乏可靠的数据源和操作权限设计，Agent 可能无法稳定执行。

因此，企业最合理的起点，往往是：

选择边界清晰、结果可验证、风险相对较低的任务进行试点。

例如先让 Agent 生成测试报告，而不是直接授予生产数据库管理员权限。

十、AI Agent 真正的成本不只是 Token

这份报告使用输出 Token 衡量部分使用强度。

但对于正在开发 Agent 产品的企业来说，仅统计 Token 已经不够。

一个真实的 Agent 任务可能产生：

模型调用费用。

外部搜索与数据服务费用。

代码执行环境费用。

存储与日志费用。

失败重试费用。

人工审批与检查成本。

因此，企业应该把成本统计从单次模型调用提升到任务层级。

例如某个 Coding Agent 的任务是：

修复一次接口错误。

那么成本不只是本次消耗了多少 Token。

还应该包括：

执行了多少次测试。

是否发生多次失败。

用了多长时间。

最终是否正确修复问题。

更重要的是：

每成功完成一次任务，实际消耗了多少资源。

这比单纯比较模型的每百万 Token 价格更具有经营意义。

十一、AI API 平台将受到什么影响？

对于模型 API 聚合服务，Agent 普及可能改变客户的请求模式。

传统 API 使用场景往往是：

客户端发送一个请求，模型返回结果。

Agent 的使用场景则可能变成：

一个用户任务触发多次模型调用。

每一步还可能调用工具、读取外部结果，并再次发起请求。

这种模式对 API 基础设施提出了新的要求。

1. 更复杂的并发管理

单个用户任务可能在不同阶段产生多次请求。

平台需要区分用户请求数量和真实上游调用数量。

2. 任务级费用统计

同一个任务可能跨越多个模型。

平台需要记录总体成本，而不是只看某条 API 请求。

3. 缓存与上下文管理

长任务可能重复使用大量历史信息。

在服务商支持的情况下，可以通过合理缓存降低成本。

4. 故障恢复

如果某次模型请求失败，Agent 可能自动重试。

平台需要避免无控制的连续请求消耗额度。

5. 多模型路由

简单任务可以使用成本较低的模型。

复杂任务则可能需要更强的推理模型。

但路由决策不能只看 Token 单价，还应考虑任务成功率与实际延迟。

这些是结合 Agent 技术特点提出的工程推论，并不是 OpenAI 报告已经直接证明所有 API 平台都会发生相同变化。

十二、企业应该如何建立 Agent 成效评估体系？

建议不要只衡量使用量。

更合理的指标可以分为四类。

第一类：采用情况。

例如实际活跃用户数、持续使用率，以及有多少团队将 Agent 纳入工作流程。

第二类：任务效果。

例如成功任务比例、测试通过率、人工返工次数。

第三类：成本效率。

例如每成功任务的模型调用费用、计算资源和人工处理时间。

第四类：安全与可靠性。

例如异常工具调用、权限拒绝、任务失败与敏感数据处理情况。

不同企业应该根据真实业务目标确定指标，而不是一味追求更多 Token 消耗。

十三、一个企业 Agent 试点方案

假设一家软件公司希望正式引入 AI Coding Agent。

可以按以下阶段推进。

第一阶段：建立基准

先记录当前人工开发流程。

例如：

常见 Bug 的修复时间、回归测试数量，以及代码审查耗时。

第二阶段：选择低风险任务

例如：

单元测试生成、文档完善、依赖升级分析和可复现 Bug 修复。

第三阶段：使用 Agent 执行

在独立测试环境中，让 Agent 完成任务。

限制生产权限和敏感数据访问。

第四阶段：比较真实效果

统计：

完成时间、修改准确率、测试结果和人工返工量。

第五阶段：扩大使用范围

只有经过验证的任务，才逐步扩大到更多业务流程。

这样才能避免只因为行业报告显示 Agent 增长很快，就仓促在全部部门部署自动化。

十四、OpenAI 的数据有哪些局限性？

阅读企业 AI 报告时，需要保持基本的数据判断。

首先，报告主要反映 OpenAI 自身客户生态。

其次，Token 数量不是任务数量。

再次，使用强度不等于工作质量。

另外，各国家、企业和行业的样本结构可能不同。

最后，8.1 倍的相对增长，并不能在缺少绝对基数时直接转换成市场总用户规模。

这并不会削弱报告的参考价值。

相反，正确理解统计范围，才能避免得出夸张结论。

例如：

合理的结论是：

“在 OpenAI 的欧盟企业客户样本中，Agent 产品已经成为重要使用场景。”

不合理的结论则是：

“欧洲一半的工作已经交给 AI。”

这两个判断完全不同。

十五、2027 年企业 AI Agent 值得关注哪些趋势？

根据当前产品能力与企业采用情况，可以关注几个发展方向。

从单模型应用走向多模型协作

不同模型可能承担任务规划、代码生成、验证和总结等不同角色。

从对话系统走向工作流系统

企业更加重视任务状态、工具执行与可验证结果。

从 API 成本管理走向任务成本管理

单独比较 Token 价格已经无法全面反映 Agent 经济性。

从模型安全走向完整执行安全

企业需要把身份认证、最小权限、日志、沙箱和审批整合起来。

从演示效果走向真实业务效果

评估重点逐渐转向任务是否真正成功，以及是否减少人工重复工作。

这些属于基于当前技术和使用趋势的前瞻判断，并不是 OpenAI 对 2027 年市场的确定预测。

十六、常见问题

Codex 和 ChatGPT Work 已占欧洲 AI 市场一半了吗？

不能这样理解。报告统计的是 OpenAI 特定欧盟企业客户样本中的输出 Token 占比，不是整个欧洲 AI 市场份额。

8.1 倍增长指什么？

指报告定义的欧盟中小企业中，Codex 和 ChatGPT Work 周活跃用户数相对于 2026 年 5 月的变化。

输出 Token 越多代表效率越高吗？

不一定。Token 使用量不能直接衡量任务成功率、人工时间节约或企业利润。

企业 Agent 是否一定比普通聊天更贵？

不一定。要比较完整任务的调用次数、工具费用、成功率与人工返工成本。

所有企业都适合立刻大规模部署 Agent 吗？

不一定。建议先选择边界明确、风险可控且结果能够验证的任务开展试点。

十七、总结：AI 的下一阶段竞争，是能否真正完成任务

OpenAI 2026 年 10 月 14 日发布的欧盟 AI Agent 使用报告，提供了一个值得关注的行业信号：

在其企业客户生态中，AI 正在从回答问题，转向参与完成实际工作。

Codex 和 ChatGPT Work 输出 Token 占比过半，以及中小企业周活跃用户数增长至 8.1 倍，都表明 Agent 产品正在快速发展。

但真正重要的，并不是使用量本身。

对于企业来说，判断 Agent 价值仍然要回到三个基本问题：

它是否真正完成任务？

它是否减少了整体成本和重复工作？

它是否在安全、可靠、可审计的边界内运行？

未来 AI Agent 能否持续创造价值，将取决于这些问题能否得到实际解决。

官方参考资料

OpenAI 官方研究：The EU’s next chapter in AI is agentic https://openai.com/index/the-eus-next-chapter-in-ai-is-agentic/

OpenAI 官方中文版：欧盟 AI 的下一篇章是智能体 https://openai.com/zh-Hans-CN/index/the-eus-next-chapter-in-ai-is-agentic/

OpenAI 经济研究： https://openai.com/research/