OpenAI 產品工程負責人 Akshay Nathan 在播客中披露，ChatGPT Work 與 Codex 的合計使用者數已突破 1000 萬，這一里程碑發生在 7 月 9 日釋出後不到兩週。Nathan 表示，Codex 目前已成為 ChatGPT Work 的底層代理引擎，所有 ChatGPT Work 使用者實際上都在使用 Codex 的代理框架，即使他們並非傳統意義上的工程師。
Nathan 指出，Codex 的使用者結構正在發生顯著變化：知識工作者目前約佔 Codex 使用者群的 20%，但其增長速度是開發者的 3 倍以上。這一趨勢促使 OpenAI 從 Codex 團隊中拆分出專門面向知識工作者的產品線。與程式設計場景不同，知識工作涉及文件撰寫、電子表格分析、幻燈片製作等多種分散的原始工具，ChatGPT Work 的目標是通過代理將所有這些工作流整合到一個統一介面中。
在產品架構上，Codex 與 ChatGPT Work 共享同一個代理框架，但兩者在使用者體驗上有所區分：Codex 保留了對 Git 可見性、沙盒環境和工件的深度控制，而 ChatGPT Work 則更強調無程式碼互動和即時產出。OpenAI 選擇將兩個代理體驗合併而非構建獨立產品，以降低使用者在不同工具間的切換成本。
Nathan 還介紹了 ChatGPT Work 的幾項關鍵功能：Sites 允許使用者將代理輸出直接釋出為互動式網站，部分團隊已用其替代傳統的幻燈片和電子表格；Memory 和 Chronicle 提供長期上下文記憶，使代理能跨會話保持對使用者偏好的理解；子代理機制允許使用者將複雜任務拆解為多個並行代理協作完成。此外，OpenAI 從內部實驗產品 OpenClaw 中汲取了靈感，將其中的持久環境、定時任務和個人代理功能整合進 ChatGPT Work。
在組織層面，OpenAI 上個月進行了重大重組，Codex 的兩位核心負責人 Greg 和 Tibo 被任命為產品與 ChatGPT 的負責人，完成了自 3 月首次討論的“超級應用”整合週期。Nathan 認為，AI 正在模糊工程、設計、戰略和運營之間的邊界，未來更多人將成為“有專長的通才”，而創意和品味將成為稀缺資源——當幾乎所有人都能通過 AI 構建時，真正的瓶頸在於“該構建什麼”。
Nathan 也坦承了當前挑戰：大語言模型在生成“真正新穎的想法”方面仍顯吃力，團隊需要區分“AI 產生的動作”與“有意義的進展”。他建議使用者定期重試那些模型在 3 到 6 個月前無法處理的任務，因為能力邊界正在快速擴充套件。