ChatGPT Agent 正式誕生：AI 進化成真正的虛擬助理
- 奇軒 李
- 7月22日
- 讀畢需時 7 分鐘
OpenAI 執行長 Sam Altman 在美國時間周四 (17 日) 親自登台揭開 ChatGPT Agent 的神秘面紗。他強調這項 AI Agent 技術相較於傳統聊天機器人有了重大突破。不僅能理解指令並進行規劃，更具備實際執行任務的能力。其展現出前所未有的自主性與生產力潛力。那究竟 ChatGPT Agent 到底強在哪裡？現在就跟著Newspiggy 一同探索吧！ 本文將從基本介紹開始，透過說明他的特色為何、性能有哪些、能帶給人類哪些改變等等議題，帶你了解這位改變 AI 時代的新星。
文章導覽：
一、ChatGPT Agent 是什麼 ？
ChatGPT Agent 是一套能夠執行複雜、多步驟、多工具整合任務的 AI 系統。它不只是「會回答問題」，而是能夠自己完成工作流程的「任務代理（Agent）」。
（一）整合多種工具能力
Agent 統一整合了以下四大工具存取能力：
文字瀏覽器：能夠解析網站中的文字內容
GUI 圖形瀏覽器：可模擬點擊、輸入、表單填寫等操作
終端機（Terminal）：執行程式碼與命令列任務
圖像生成工具：產生視覺化內容，如簡報圖片、海報草圖等
這些工具使其具備橫跨辦公、工程、創作等多場景的任務執行力。
（二）支援多輪互動，動態調整任務
ChatGPT Agent 採用互動式任務流程設計：
支援多輪對話，能主動澄清任務細節
任務進行中允許使用者打斷、修改、重新指令
提高準確率與使用者控制感，減少錯誤執行風險
這種「人機協作流程」特別適合需要多步決策或高彈性調整的任務場景。
（三）安全性設計全面升級
為因應 Agent 自主操作帶來的新風險，OpenAI 強化了安全防護，包括：
防禦惡意提示（Prompt Injection）：避免執行不當指令。
高風險任務預設拒絕：如涉及財務、法律、付款等行為，它會停止行動，並徵詢用戶同意後再次執行。
生物與化學領域操作的最高安全級別處理：防止濫用可能性。
這些機制讓 Agent 雖強大，仍不脫離使用者的監督範圍。
（四）成效驗證
ChatGPT Agent 已在多個現實世界應用場景與標準化基準任務中測試，表現優於同類 AI 系統，具體成果包括：
複雜網站操作任務完成率
資料彙整、報告生成的邏輯性與效率
跨工具串接後的結果正確率與穩定性
這些都顯示 ChatGPT Agent 並非原型，而是一個已具備高度實用性與可靠性的任務代理平台。
二、ChatGPT Agent 可以做到什麼事 ？
根據 OpenAI 於官網所釋出的3個影片中，我們可以從中看到他不管是運用於日常生活中，又或者是於工作中，都能大幅提高我們的效率。
（一）訂位餐廳幫手
在影片中我們看到一個引人注目的場景：當用戶向 ChatGPT Agent 提問：「幫我依我的行事曆安排一天晚上去吃日式料理」，Agent 並不是只單純給出建議，而是實際動手完成整個流程。
它的操作流程如下：
搜尋高評價日式餐廳：先上網爬取目前熱門或好評的餐廳資訊。
查詢可預約時段：主動點開網站上的預約頁面，查看哪幾天、哪幾個時段尚有空位。
同步使用者行事曆（Google Calendar）：檢查用戶晚上有哪些時段是空閒的。
比對結果，進行預約：雙相比對能配合的時段後，主動替你預約。
整個過程不需要使用者持續盯著畫面，ChatGPT Agent 能獨立執行任務，等任務完成後再將結果回報。
💡 驚艷之處：
傳統的 GPT 雖然可以「看見網頁內容」，但僅止於抓取表層文字。而 ChatGPT Agent 不同在於：「 它不只讀取首頁，而是會主動點擊頁面內的超連結，例如進入預約系統、開啟日期選單、選取時段，整個過程幾乎就像人類在操作電腦。 」
這代表一個質變：AI 不只是讀資料，它開始「探索」資訊。
這也讓我們重新思考：當 AI 能主動搜尋、判斷、比對、決策時，我們是不是已經站在了「自主任務型 AI」真正啟動的門檻？
（二）工作效率的快速提升
影片中的另一個示範場景更進一步展現了 ChatGPT Agent 的專業應用潛力：
當使用者提出：「幫我統整 2020 到 2024 年舊金山的政府花費」，Agent 並不是單靠單一資料來源，而是啟動多階段、跨資料源的任務流程，包括：
搜尋與抓取資料：自動從各大政府官網、新聞資料庫、PDF 報告等數十至上百份來源中擷取所需資訊。
資料整理與比對：將來自不同年份與來源的預算、實支數據進行清洗與統整。
視覺化輸出：自動生成包含趨勢、類別分類與年度比較的試算表（Spreadsheet），讓使用者可直接查看或進行後續策略分析。
💡 效能突破
這個過去需要資深分析師投入一整天的繁瑣任務，透過 ChatGPT Agent 的自動化流程，最快可在 30 分鐘到 1 小時內完成。而且整個過程中，你不需要守在電腦前──Agent 可在虛擬沙盒中自主運作，完成後再回報你結果。
這不只是節省時間，更是生產力結構性的升級：你能把原本「被資料綁住的一整天」，轉為專注在策略、判斷與創意上。
（三）旅遊行程規劃助理
在影片中我們看到一個實用且令人驚豔的示範：當使用者請求「幫我安排一趟旅行」，並提供旅遊預算與偏好（例如：要搭飛機、想安排 SPA、也想看一場球賽），ChatGPT Agent 不再只是提供旅遊建議，而是實際研究分析並著手規劃完整流程。
讀取使用者行事曆：先確認使用者在未來幾週的空檔，避免與既有行程衝突。
搜尋航班與飯店選項：根據預算與偏好，上網查詢符合條件的航班、住宿與可預約的 SPA、球賽活動。
比對時間與路線安排：針對不同活動與交通時間進行排列組合，排出合理又順暢的每日行程。
控制整體預算：在搜尋與選擇過程中優先考量價格、可替代選項，避免超出使用者設定的預算上限。
整理並回傳結果：完成任務後，自動產出一份完整的行程表與費用總結（如試算表格式），並主動通知使用者查看。
💡 驚艷之處：
過去規劃一趟像樣的旅行，可能要花數小時比價、確認空位、查詢行程細節，還要自己動手排時間。而現在，ChatGPT Agent 不但能主動讀懂需求、查找資訊，還會自動比對可行時間、篩選選項並安排整體流程。更重要的是，整個過程你可以放心離開電腦，讓它在背景中自動完成任務，完成後再通知你檢查。這樣的操作讓 ChatGPT Agent 不只是資訊提供者，而是真正具備行動力的旅行代理人。
三、ChatGPT Agent 的核心技術有哪些 ？
ChatGPT Agent 是 OpenAI 推出的全新任務型 AI 助理，其設計理念其實與 Manus 等現有工具相似，但背後運作的是一個更為深層的核心架構：統一代理系統（Unified Agentic System）。
（一）系統整合能力
ChatGPT Agent 並非從零開始，而是建立在 OpenAI 過去兩個研究項目之上：
Operator：專注網站互動操作，如模擬點擊、登入帳號、提交表單等
Deep Research：聚焦於資訊彙整與推理，能讀懂網頁、抓取重點並形成觀點
這兩項技術如今被整合成單一核心，讓 Agent 能在單一對話流程中動態切換：當使用者下達需求，它可以先進行推理與分析，再自動進入操作執行階段。這意味著，ChatGPT 不只是腦袋會思考，還能自己動手。
（二）虛擬電腦：任務沙盒與上下文記憶空間
為了安全與可控性，所有任務都在一台「專屬虛擬電腦（sandboxed virtual machine）」中執行。這個環境具備三項關鍵特性：
沙盒隔離：與使用者本地系統完全分離，避免資安風險
上下文持續性：任務執行期間可保留狀態，即使中斷也能從斷點繼續
多步流程追蹤：支援跨步驟作業，例如先登入網站，再下載資料、再轉存雲端
這套環境使 Agent 能完成複雜流程任務，類似「一人 IT 助理」全天候執行命令。
（三）自動選擇最適工具
ChatGPT Agent 配備四種可即時調用的智慧工具，會依據任務需求自動決定使用哪一種，形成一種真正的「多模態操作引擎」。
工具 | 功能說明 |
視覺化瀏覽器 (Visual Browser) | 可互動操作 GUI 網頁，進行點擊、表單填寫、模擬瀏覽 |
文字瀏覽器 (Text-based Browser) | 適合進行大量文字處理、邏輯推理與內容抽取 |
終端機 (Terminal) | 可執行程式碼、使用 CLI 工具、下載檔案、分析資料 |
API 存取 (API Access) | 可透過連接器串接 Gmail、Google Drive、GitHub 等第三方平台 |
這就像是 AI 隨時帶著一個工具箱，能在有需要時立刻抽出適用的功能元件。
四、什麼時候可以開始使用 ChatGPT Agent ?
（一）上線時間
自 2025 年 7 月 17 日起，ChatGPT Agent 已正式上線。目前 Pro 用戶（含台灣地區）已可立即使用，而 Plus 與 Team 用戶將於數日內陸續開通；Enterprise 與 Education 用戶則預計在數週後開放接入。
（二）使用配額
在使用配額方面，Pro 用戶每月擁有 400 則 Agent 指令額度，其他付費用戶（如 Plus、Team）則為 每月 40 則，並可透過按量付費的方式額外擴充。
（三）如何啟用與操作
在 ChatGPT 對話介面中，切換至「Agent 模式」
描述你的任務需求，例如：「製作一份產品簡報」、「幫我整理競品分析」或「報銷本月出差費用」
Agent 會啟動虛擬電腦，在螢幕左側顯示實際操作流程
若遇需登入第三方帳號（如 Gmail、Google Drive）等私人訊息，系統會自動切換至「接管模式」，讓你安全輸入憑證
任務完成後，結果會以文件、表格、簡報等形式回傳，並可下載使用
完成後的任務可設為 週期性執行，例如：「每週一早上自動產出 KPI 報告」
五、結論
ChatGPT Agent 的誕生，標誌著生成式 AI 正式邁入「能夠執行任務」的階段。它不再只是輸出答案的工具，而是一位能夠主動理解需求、動手執行並回報成果的數位工作夥伴。從日常生活中的餐廳訂位與旅遊規劃，到專業場景下的資料分析與簡報產出，它都展現了令人驚豔的靈活性與效率。
在這個轉變的起點，我們不禁開始思考：當 AI 不只是幫你「想」，而開始替你「做」，我們該如何重新定義工作與創造力的價值呢 ？
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