OpenAI发布的内部数据显示，截至2026年8月中旬，在公司自身的研究业务中，其AI智能体每对应一个人类工作日可完成3.1个智能体工作日。

数字背后的真相

3.1倍这一数字标志着相较2026年年初的显著加速，当时AI辅助在OpenAI研究工作流程中的应用被描述为远不如今日普遍。2025年秋季，公司设定了部署其所谓的“自动化研究实习生”的目标——一个能够处理此前需要熟练人类研究员完成的复杂任务的系统。OpenAI表示，该目标已在2026年9月达成。

2026年8月还创下了每位活跃实验者所做实验数量的纪录，为2025年1月开始追踪以来的最高水平。这一指标反映出各大AI实验室的更广泛转变：在竞相改进前沿模型的背景下，加快研究吞吐量已成为关键的竞争指标。

运行这些智能体的成本相当可观。OpenAI的中位数研究员如今每日推理成本超过600美元，而前10%的用户每日算力支出超过7000美元。这些数字凸显了支撑AI辅助研究的算力投资规模，在这一领域，竞争对手实验室同样报告了快速攀升的基础设施需求。

智能体实际在做什么

这些AI智能体所承担的任务范围已大幅拓宽。智能体现在负责故障排查、监控实验运行，并执行更复杂的研究项目。高层规划和复杂的战略决策仍需人类监督——OpenAI将这种分工视为其安全部署智能体的核心。

OpenAI宣布的下一个里程碑是在2028年3月前实现完全自动化的AI研究员。

递归自我改进成为现实

OpenAI直接承认了递归自我改进的动态——即AI系统参与改进AI研究流程本身——并强调安全性与透明度是核心优先事项。公司还披露，曾因遇到基础设施问题而一度暂停强化学习训练。随着各实验室追求日益自主的系统，此类自动化研究流程的治理方式很可能仍是监管机构和安全研究人员的关注焦点。