AI 让团队能够完成过去只会讨论却难以落地的事情。事实上，75% 的企业员工表示，AI 帮助他们完成了以前做不到的任务。我们从每个部门都听到这样的反馈，而不只是技术团队。工作的完成方式已经改变，企业正在以非常显著的方式感受到这种变化。过去几年里，我们在超过 100 万家企业客户中看到了这种变化的真实发生。
在一家大型制造商那里，智能体把生产优化工作从六周缩短到一天。在一家全球投资公司，智能体贯穿销售流程的端到端部署，为销售人员腾出了超过 90% 的时间，让他们能更多地与客户交流。而在一家大型能源生产商那里，智能体帮助将产量提高了最多 5%，这意味着额外增加超过 10 亿美元的收入。
这一切正在各行各业的 AI 领导者中发生，追赶的压力也在增加。真正拖慢他们的不是模型的智能水平，而是组织内部智能体是如何被构建和运行的。
今天，我们推出 Frontier——一个新的平台，帮助企业构建、部署与管理能够做“真实工作”的 AI 智能体。Frontier 让智能体具备人类在工作中成功所需的同类能力：共享上下文、入职培训、带反馈的实践学习，以及清晰的权限与边界。这样，团队才能从孤立的单点用例，迈向能跨业务协同的 AI 同事。
HP、Intuit、Oracle、State Farm、Thermo Fisher 和 Uber 是最早采用 Frontier 的企业之一；而包括 BBVA、Cisco 和 T-Mobile 在内的数十家现有客户，已经试点了 Frontier 的方法，用来驱动他们最复杂、最有价值的一些 AI 工作。
（引言） “与 OpenAI 合作能帮助我们为成千上万的 State Farm 代理人与员工提供更好的工具来服务客户。把 OpenAI 的 Frontier 平台与部署专长同我们的团队结合起来，我们正在加速 AI 能力建设，并找到新的方式，帮助数百万人提前规划、守护重要事物，并在意外发生时更快恢复。” —— Joe Park，State Farm 执行副总裁兼首席数字与信息官
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AI 机会鸿沟
企业已经被分散在不同云、数据平台与应用中的割裂系统与治理框架压得喘不过气。AI 让这种碎片化更明显，在很多情况下也更严重。
智能体正在被部署到各处，但每个智能体能够看到和能够做的事情都是孤立的。每新增一个智能体，可能不是在降低复杂度，反而在增加复杂度——因为它缺乏做好工作所需的上下文。
随着智能体能力提升，“模型能做什么”与“团队实际上能部署什么”之间的机会鸿沟正在扩大。这个鸿沟不仅由技术驱动。团队仍在建立把智能体从早期试点推进到真实工作的知识体系，而 AI 的进步速度更快。仅在 OpenAI 内部，几乎每三天就会发布一次新东西，而且节奏还在加快。要跟上，就必须在控制与实验之间取得平衡，而这很难把握。
企业现在感到必须立刻解决这个问题，因为早期领跑者与其他企业之间的差距正在迅速拉大。
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OpenAI Frontier
我们发现，团队不只是需要“能解决拼图某一块”的更好工具。他们需要一个端到端的方法，来把智能体真正带入生产环境：构建、部署与管理。
我们从企业如何扩展“人”的方式开始思考：他们会建立入职流程；教授制度性知识与内部语言；允许通过实践学习，并通过反馈提升表现；授予对正确系统的访问权，同时设定边界。AI 同事也需要同样的东西。
要让 AI 同事真正工作，有几件事很关键：
- 他们必须理解跨系统的实际工作流程是如何运转的；
- 他们需要访问电脑与工具来规划、行动并解决现实问题；
- 他们需要理解“什么是好”，从而随着工作变化而持续提升质量；
- 他们需要一个可被信任的身份、权限与边界。
而这一切必须能在分布于多云环境的众多系统中运作。
Frontier 与团队已有的系统协同工作，而不是强迫他们重新平台化。你可以在数据与 AI 所在之处直接接入它们，并使用开放标准集成你已经在用的应用——不需要新格式，也不需要放弃你已经部署的智能体或应用。
这种方法的“超能力”在于：AI 同事可以通过任何界面被访问并发挥作用，而不是被困在单一 UI 或单一应用背后。他们可以在工作的任何地方与人合作：无论是通过 ChatGPT 交互、通过 Atlas 的工作流，还是嵌入到既有的业务应用中。无论智能体是由企业内部开发、从 OpenAI 获得，还是由你已在用的其他供应商集成而来，都是如此。
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理解工作（Understand the work）
每位高效员工都了解业务如何运作、信息在哪里、以及什么样的决策是好的。Frontier 连接彼此孤立的数据仓库、CRM 系统、工单工具与内部应用，为 AI 同事提供同样的共享业务上下文。
他们理解信息如何流动、决策在哪里发生、以及哪些结果最重要。它成为企业的语义层，所有 AI 同事都能引用它来有效运作并沟通。
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规划、行动与解决问题（Plan, act, and solve problems）
有了共享上下文之后，智能体必须能够真正把工作做出来。组织内的技术与非技术团队都可以使用 Frontier 来“雇用”AI 同事，让他们承担许多人类在电脑上完成的任务。
Frontier 赋予 AI 同事在一个可靠、开放的智能体执行环境中推理数据并完成复杂任务的能力，例如：处理文件、运行代码、使用工具等。
随着 AI 同事运行，他们会建立记忆，把过去的交互转化为有用的上下文，从而随时间推移持续提升表现。部署后，AI 同事可以在本地环境、企业云基础设施与 OpenAI 托管运行时之间运行，而无需团队重造工作方式。对于时间敏感的工作，Frontier 优先提供对 OpenAI 模型的低延迟访问，以保持响应快速且一致。
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在真实工作上提升质量（Improve quality on real work）
智能体要长期有用，就必须像人一样从经验中学习。内置的评估与优化方式，能让人类管理者与 AI 同事清晰看到哪些有效、哪些无效，从而让良好行为随时间不断强化。
随着时间推移，AI 同事会学习“好”是什么样子，并在最重要的工作上变得更好。这就是智能体从惊艳的演示走向可靠队友的路径。
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身份、权限与边界（Identity, permissions, and boundaries）
Frontier 确保 AI 同事在清晰边界内运行。每个 AI 同事都有自己的身份，并具备明确的权限与护栏。这使得它们能够在敏感且受监管的环境中被放心使用。企业级安全与治理能力内置其中，帮助团队在扩展规模时不失控。
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将技术与方法论结合（Combining technology with know-how）
弥合机会鸿沟不仅是技术问题。多年来，我们与大型企业在复杂 AI 部署上紧密合作，见证了哪些有效、哪些无效。现在，我们正在帮助团队把这些经验用于最棘手的问题。
我们把 OpenAI 的 Forward Deployed Engineers（FDE，前线部署工程师）与客户团队配对，肩并肩工作，帮助你制定在生产环境中构建与运行智能体的最佳实践。FDE 也让团队与 OpenAI Research 建立直接连接。
当你部署智能体时，我们不仅学习如何改进围绕模型的系统，也学习模型本身需要如何演进，才能对你的工作更有用。这条从业务问题→部署→研究→再反馈回来的闭环，让双方都能更快前进。
（示例/案例：根因分析、数字零售助手、设备维护、用户个性化、营销活动等） 业务问题：数以百万计的硬件测试失败，工程师每年花费数千小时（几乎一半时间）通过翻日志、文档与代码来人工定位原因。 我们解决了什么：把每次失败的根因定位从约 4 小时缩短到几分钟，加速故障排查。 如何实现：AI 同事汇总仿真日志、内部文档、工作流与代码，运行端到端调查，找出最可能的根因以及下一步措施。 结果：调试从小时级降到分钟级，每年节省数千工程小时，并加快开发进度。
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打开 AI 生态（Opening the AI ecosystem）
在企业里，AI 要发挥最佳效果，平台与应用需要协同工作。由于 Frontier 基于开放标准，软件团队可以接入并构建智能体应用，使其受益于同一套共享上下文。
这很重要，因为许多智能体应用失败的原因很简单：缺少所需的上下文。数据分散在各个系统中，权限复杂，每次集成都可能变成一次性项目。Frontier 让应用更容易（在正确的控制下）访问业务上下文，因此从第一天起就能融入真实工作流。
对企业而言，这意味着更快的上线速度，而不必每次都经历漫长的集成周期。
我们也在与一小部分 Frontier Partners 合作——一些 AI 原生的构建者（例如 Abridge、Clay、Ambience、Decagon、Harvey、Sierra）——他们承诺与 Frontier 深度协作。他们将与 OpenAI 紧密合作，学习客户需求、设计解决方案并支持部署。随着时间推移，我们会扩大该计划，欢迎更多专注企业 AI 的构建者加入。
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一起构建（Let’s build）
现在的问题不再是 AI 是否会改变工作方式，而是你的组织能多快把智能体变成真正的优势。Frontier 目前已向一部分客户开放，未来几个月将更广泛可用。
如果你想探索与我们合作，请联系你的 OpenAI 团队。
