發生了什麼事
根據 Business Insider 報導，OpenAI 的研究人員使用 AI 編碼代理的水平正在迅速提高，到 8 月中旬，該公司研究組織中的平均研究人員每天消耗價值超過 600 美元的代幣，而 7 月為 162 美元。該報告稱，以 API 標價計算，90% 的人每天的使用量超過 7,000 美元。
根據《商業內幕》報道，OpenAI 在周日發表的一篇部落格文章中描述了這些數字。根據該報告，研究人員正在更快地交付程式碼，進行更多的實驗，並將越來越高階的任務委託給編碼代理。 OpenAI 也表示，在過去三個月中，研究人員使用代理商的成長速度快於其他團隊的使用速度。
報告的代幣數字是根據公共 API 價格進行的估計，而不是 OpenAI 實際支出的揭露。該公司表示，越來越多的客服人員被用來解決技術問題，自 1 月以來，人工內部技術支援管道的每日貼文數量已減少了一半以上。 OpenAI 也表示，它已經實現了建立一名在人類指導下工作的「自動化研究實習生」的目標，並計劃在 2028 年 3 月之前成為全自動人工智慧研究人員。這些里程碑和時間表是 OpenAI 的說法，據《商業內幕》報道，在所提供的資料中並未得到獨立證實。
為什麼這很重要
這些數字顯示了人工智慧編碼代理如何深深嵌入前沿人工智慧研究工作流程，同時也凸顯了密集使用的潛在巨大成本。 OpenAI 報告的經驗提供了代理編碼如何改變研究操作的具體觀點，但證據來自《商業內幕》報導的公司自己的內部資料。
對於人工智慧公司來說，該報告對密集使用編碼代理的資源需求進行了衡量：使用率最高的研究人員可能會在一天內產生數千美元的建模推理成本。這對於組織決定代理工作流程是否真正改善研究成果足以證明昂貴的模型使用是合理的很重要。
該報告還表明，人工智慧代理的用途不僅僅是程式碼完成。 OpenAI 表示，他們正在處理故障排除、實驗和更高層級的研究任務。然而，消息來源沒有提供獨立的生產力測量、與傳統工作流程的比較，也沒有提供顯示支援工作是否消失而不是轉移到其他地方的詳細資訊。
互動機制：它實際上是如何運作的
以互動方式探索這項發展背後的基礎技術。
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接下來看什麼
關鍵問題是，更高的代幣使用率是否會帶來持久的、獨立衡量的生產力提升？在任何內部定價或基礎設施影響之後，OpenAI 實際支付了多少費用；所報告的人力技術支援請求的減少是否反映了有效的自動化或輪班工作。
進一步的報告應確定 API 價格估算如何轉化為實際基礎設施成本、使用情況是否因模型或任務而異，以及 OpenAI 使用哪些控制來防止浪費「tokenmaxshing」。公司 2028 年 3 月的自動化目標也應被視為既定目標，而不是預測或驗證的結果。原始程式碼中沒有記錄公開存取、商業定價或內部研究工作流程的可用性。