OpenAI AI电脑使用产品进展

OpenAI正在赌一件听起来近乎失控的事：让AI像人一样使用电脑，然后比人更快。在a16z播客的一场深度对谈中，OpenAI Computer Use产品负责人Ari Weinstein与James Sun首次系统拆解了这条产品线的现状与野心。两人的判断毫不含糊——自Astra出现之后，Computer Use Agent已能完成一个人用电脑能做的任何事情；速度上已超过普通人，正逼近"超人类"水平，也就是比一位电脑使用专家更快。

访谈里真正值得细看的，是那些"难以察觉"的增量：Astra在99%与97%可靠性之间那点微小却关键的差别，它在抵抗prompt injection上的对齐提升，以及dots如何主动发现你漏掉的外部会议邀请、登录Sentry提取日志再给出分析。企业端的落地同样朴素得近乎无聊——ERP、采购、财务对账、市场调研，全是没人愿意亲手做的苦差事，却正是机会所在。历史软件不会一夜消失，新软件也在同时生长。他们给创业者的提醒反而克制：护城河仍在速度、执行节奏与行业纵深。

Ari Weinstein与James Sun都在OpenAI负责Computer Use产品，前者偏消费端，后者偏企业端，两人此前都创办过公司。 Seema Amble与Fabrizio Serafini是a16z投资人，此前合写过一篇Computer Use Agent的文章。本期访谈于2026年10月发布。我们给Computer Use的理解，并不是说你拿起一个单独的工具，然后说“我想用它做点什么”。它更像是模型为了完成任何任务所需的通用API。

任务越复杂，它在推进过程中某个阶段接触到Computer Use的可能性就越高。采购是我们看到的一个重要方向。财务也是另一个很有意思的类别。很多美国的财务软件没有能快速提取数据的API。因此，财务团队可以让Computer Use查看这些账簿，进行对账，把值得关注的内容标记出来，交给某个人处理，或者继续展开调查。如果你看看如今正在生产环境中运行的软件，很多都是10年、20年、30年、40年前写的，我不认为它们会在一夜之间消失。我觉得我们将进入一个时代，任何软件都可以为一百个人，甚至一个人设计。

今天仍然存在的护城河之一，就在于速度与执行节奏。在我看来，仍然有很多垂直行业对AI的扩散要慢得多。如果存在需要大量彼此割裂的软件的复杂工作流，Computer Use就是把它们连接起来、完成整个端到端工作流的好方法。现在用Computer Use，你还得花心思考虑怎么用它、记得去用它；我非常期待一个世界： Agent能够适应你，而不是让你去适应它。 Astra的增量在“难以察觉”的细节里。 Astra是一个很惊艳的模型，很多事情都做得很好。

在Astra之前，我们的Computer Use模型其实已经非常出色了。就我个人的零散经验而言，Astra真正带来的帮助主要体现在一些细节上。第一，它平均来说快了一点，因为完成同一个任务所需的思考Token更少。它在某些类型的创造性工作上更出色。比如，我们在发布视频里做过一个演示：你可以和它对话，而它会在Microsoft Paint上画东西。它在这类事情上好得多，我觉得这大概也能迁移到其他类型的创造性任务上。最后一点是，我发现它在一些细节上就是更可靠。我觉得自己对它更信任了一点。

Astra也是我们目前对齐程度最高的模型。所以，回到信任这个话题。如果你看看它的系统卡，就会发现它在抵抗prompt injection方面好得多，在避免采取任何非预期行动方面也好得多。创造性方面也有一些有趣的表现。我们内部让Astra跟5.6打游戏，它每次都赢。网上还有一些很酷的推文，说Astra大概30小时左右就能打通Fallout之类的。所以，它在玩电子游戏方面也确实非常厉害。 dots特别酷，有几个原因。

首先，它非常主动，所以无论在生活还是工作中，当dots提醒我一些完全被我遗漏的事情时，我常常感到很惊讶。就在前几天，我们内部的邮件系统收到外部会议邀请时，邀请实际上不会出现在日历里，所以我漏掉了不少外部会议。现在dots会帮我发现这些事情。它会说：“你的收件箱里有一封邀请，但日历上没有。让我在你的Gmail里接受它，让它显示出来？ ”这简直帮了大忙。虽然只是件小事，但影响很大。我还让它主动查看一些事情。我觉得它特别擅长主动寻找那些每次形式都不那么明确的任务。

举个我也设置过的例子：我们内部用Slack，任何时候都有大量消息。以前我用Codex的自动化功能设置了一个Slack任务，每隔一小时或30分钟拉取信息。结果我对很多通知都视而不见了，因为它们有时候有用，有时候没用。有了dots，我可以给它一个高层目标，比如：“如果我汇报链上的任何人说了什么，提醒我。如果有人对某些产品提出关键反馈，你自己判断一下，也帮我处理。 ”因为它有一台云电脑，我还建立了一个挺酷的工作流：有人报告情况时，通常会附上Sentry日志。我可以让它使用云电脑，实际操作我本地的浏览器。

dots会同时控制你的本地电脑和云电脑，登录Sentry、提取并分析日志，再给我反馈。这样就省掉了整个流程，不用我先判断哪条反馈重要，查看之后再去Sentry下载日志，把日志交给Codex并询问它的看法。现在这一切都可以自动化。速度才是产品问题：从“比普通人快”到“比专家快”。 OpenAI对Computer Use非常看好。我们在这个领域投入了很多，我认为我们已经做出了速度最快、价格最低、可靠性最高的Computer Use产品。