OpenAI 發布內部數據顯示，截至 2026 年 8 月中旬，其 AI 代理在公司自身的研究部門中，每個人類工作日可完成 3.1 個代理工作日。

數據背後的意義

3.1 倍的數字相較 2026 年初大幅加速，當時 AI 輔助在 OpenAI 研究流程中的普及度仍被描述為低得多。2025 年秋季，該公司設下目標，要部署所謂的「自動化研究實習生」——一套能夠處理以往需要資深人類研究員才能完成的複雜任務的系統。OpenAI 表示，已於 2026 年 9 月達成該目標。

2026 年 8 月也創下每位活躍實驗者所執行實驗數量的紀錄，為 2025 年 1 月開始追蹤以來最高。此指標反映了各 AI 實驗室的更廣泛趨勢：在競相改進前沿模型的過程中，加速研究產出已成為關鍵的競爭指標。

運行這些代理的成本相當可觀。OpenAI 的中位數研究人員目前每日推論成本超過 600 美元，而前 10% 的用戶每日運算成本超過 7,000 美元。這些數字凸顯了支撐 AI 輔助研究的運算投資規模，在這一領域，競爭對手實驗室也回報基礎設施需求快速上升。

代理實際上做什麼

這些 AI 代理所處理的任務範圍已大幅擴大。代理目前負責故障排除、監控實驗運行，並執行更複雜的研究專案。高層級規劃與複雜的策略決策仍需要人類監督——OpenAI 將此分工視為其安全部署代理的核心。

OpenAI 宣布的下一個里程碑，是在 2028 年 3 月前實現全自動化 AI 研究員。

遞迴自我改進成為現實

OpenAI 直接承認了遞迴自我改進的動態——即 AI 系統對 AI 研究流程本身的改進作出貢獻——並強調安全性與透明度是其核心優先事項。該公司還揭露，曾因遭遇基礎設施問題而一度暫停強化學習訓練。隨著各實驗室追求日益自主的系統，此類自動化研究流程的治理方式，很可能仍是監管機構與安全研究人員關注的焦點。