從 ChatGPT 到 Operator — 讓 AI 從思考走向行動

OpenAI 今年推出的 Operator 標誌著生成式 AI （Generative AI）在自動化應用上的重大突破。不同於傳統 AI 以回答問題、整理資料為主，Operator 能透過簡單的指令自動在瀏覽器上執行操作，真正讓 AI 從思考走向行動。

Operator 究竟能做什麼？又是如何運作的？

文章大綱

什麼是 Operator
應用實測：用 Operator 完成資料擷取與表單填寫
Operator 基礎操作與功能介紹
實測心得：易上手、安全性高，但仍具技術挑戰
Aiworks 觀點
FAQ 常見問答

什麼是 Operator？

Operator 是 OpenAI 推出的首款 AI Agent（AI 代理），如同一位智能虛擬助手，能夠根據使用者的指令在網頁瀏覽器上執行各種操作，例如點擊、輸入、切換頁面、滾動瀏覽等。目前（截至 2025 年 3 月）僅開放給 ChatGPT 的 Pro 用戶。

▶︎ 延伸閱讀：什麼是 AI Agent？一窺 2025 最重要企業 AI 應用趨勢

Operator 的三大核心特色

1. 自主操作任務：高效執行多重指令

使用者只需輸入簡單指令，Operator 即可自動執行網頁操作，並且同時處理多項任務，實現高效的工作流程。

2. 多重安全防護：確保隱私與操作安全

Operator 內建安全機制，在偵測到敏感操作（如帳號輸入）時，會自動暫停並交由使用者確認。同時，內建的惡意網站偵測功能可以防止誤觸風險連結，保障使用者的安全。

3. 彈性接管模式：隨時掌控自動化流程

使用者可隨時暫停或接管 Operator 的操作，根據需求靈活調整自動化流程，確保操作符合期望。

Operator 如何運作：從理解內容到執行操作

Operator 透過 OpenAI 最新的 CUA（Computer-Using Agent）架構，整合 GPT 模型與推理模型，讓 AI 具備理解網頁結構與行為邏輯的能力，能像人類一樣操作網頁。

Operator 三大運作步驟

應用實測：用 Operator 完成資料擷取與表單填寫

我們實際操作 Operator 進行資訊擷取任務，範例如下：

Operator 應用範例：網路資訊爬蟲、分析與整理

測試場景

任務目標：自動搜尋 Aiworks 官網課程資訊，擷取開課時間、價格、課程摘要等重點，填入 Google Sheets。
實際表現：Operator 能正確辨識網頁內容，擷取關鍵資訊並自動填入欄位中，流程順暢，精準度高。

Operator 實測步驟說明

自動辨識網頁並擷取正確內容

Operator 成功搜尋與識別網頁上的課程資訊，並且解析不同格式的文字與圖標，以準確擷取關鍵資訊與生成課程摘要。

自動填入資訊至對應表格

Operator 正確分類擷取的內容，並自動填入 Google Sheets 中的對應欄位，確保格式符合要求。

Operator 基礎操作與功能介紹

Operator 基礎操作

1. 文字指令輸入：視覺化界面操作

Operator 的介面與 ChatGPT 相似，使用者只需在欄位中輸入文字指令（prompt），即可啟動自動化流程。此外，可以透過左下角的檔案符號，上傳個人檔案並且導入自動化任務中。

2. 啟動接管模式：靈活掌控自動化流程

使用者可透過雙擊獨立瀏覽器或點擊右下角「掌控」按鈕啟動接管模式。在此模式下，Operator 不會錄製螢幕，確保隱私安全。

3. 記錄回放功能：快速檢視自動化歷程

使用者可透過拖拉瀏覽器下方時間軸，回放自動化操作過程，以檢查 Operator 的執行細節。

Operator 功能介紹

1. 客製化設定：打造專屬自動化助手

在「自訂指令」中輸入個人偏好，讓 Operator 每次執行任務時參考客製化設定，提升任務精準度。

2. 安全性設定：防止隱私資料洩漏

透過關閉 ChatGPT 的「為所有人改善模型」功能，防止 Operator 將個人資訊與對話內容用於模型訓練。

3. 儲存常用任務：快速啟動常用自動化流程

使用「儲存任務」功能，將常用自動化流程儲存至 Operator 首頁，方便日後快速啟動常用自動化流程。

實測心得：易上手、安全性高，但仍具技術挑戰

Aiworks 經過多次測試 Operator，除了應用於網路資料爬取與整理外，更進一步測試其在檔案讀取、表單填寫及郵件寄送等自動化操作上的效能，發現 Operator 具有以下優勢及限制（截至 2025 年 3 月）：

優勢

1. 簡單好上手

Operator 採用視覺化的介面系統及簡單的操作方式，讓非技術背景的使用者也能快速操作。介面友善，非技術背景者也能快速操作。

2. 隱私保護強

Operator 在安全性相當注重數據隱私與資訊保護。當中內建的安全機制具備中斷保護與敏感動作確認機制。

限制

1. 複雜任務仍需大量「人機協作」

雖然 Operator 可處理基礎自動化任務，但當面對較為複雜的流程時仍需要使用者持續監控與操作。

2. 中文辨識仍有待強化

在解析與讀取中文內容時仍有機會出現錯誤，建議使用者在任務完成後，還是要進行人工校對。

何時適合使用 Operator？

1. 非高度敏感的資訊處理任務

Operator 在處理敏感資訊或重要操作時，會主動請求使用者確認以降低風險。然而，這一設計也導致使用者需持續監控操作流程，以防止因安全驗證而中斷自動化執行，進而降低整體工作效率。

2. 操作簡單且容錯率較高的日常任務

由於 Operator 目前的技術仍處於發展階段，對於過於複雜的流程，可能需要較多人工監督與調整，導致整體人力成本增加。因此，更適合用於容錯率較高、簡單重複的日常任務。

3. 較少涉及中文文字辨識的操作

實測中發現，Operator 在處理中文文字辨識方面仍可能產生錯誤，影響自動化準確性。因此，如果工作中需要大量精確的中文識別，可能會增加人工校對與修正的負擔。

Aiworks 觀點：結合 AI Agent 與 RPA 工具，實現企業運營效率最大化

AI Agent vs. RPA

Operator 作為 OpenAI 推出的首款 AI Agent（AI 代理），為自動化應用帶來更多可能性。那麼，AI Agent 與企業中常見的自動化工具 RPA（機器人流程自動化）之間有什麼差異？哪種技術更適合企業導入？

若將 RPA 比喻為一位依循作業流程、穩定執行任務的員工，AI Agent 則更像是一位具備規劃與應變能力，能靈活處理複雜情境的資深主管。兩者各有適用情境，而企業可依實際需求選擇合適的技術。

以下是 AI Agent 與 RPA 在特性與應用場景的詳細比較：

AI Agent + RPA：打造智慧自動化生態

Aiworks 認為，AI Agent 與 RPA 各有優勢，若能整合兩者，企業將能建立更彈性、智慧的自動化生態系。

RPA：穩定執行制式任務，是自動化流程中的主力工人。
AI Agent（如 Operator）：可處理非結構化資訊、支援即時互動與任務判斷，協助企業在面對變動環境下快速調整，提升決策的速度與品質。

RPA 具備高度穩定性，可作為自動化流程的中介橋樑，穩定串聯並觸發 AI Agent，在擴展自動化應用場景的同時，提升決策的精準度

企業的下一步：為企業高效自動化做足準備

OpenAI Operator 的問世，進一步展現了 AI Agent 的發展進程正在加速。NVIDIA 共同創辦人暨執行長黃仁勳在 Dreamforce 2024 與 Salesforce CEO Marc Benioff 的對談中更預測，未來將有數千億個 AI Agent 投入各類應用場景，並且將進一步發展出專精於特定領域的 AI Agent，屆時每個人都將擁有自己專屬的 AI Agent，徹底改變現有的工作模式。

為了迎接這場技術變革，無論是企業或人才都應積極準備，理解 AI 自動化的運作機制，並制定最適化的應用策略，更可透過 AI 應用培訓與 RPA 自動化工具導入，進一步提升企業整體營運效率及市場競爭力，為智能自動化佈局奠定堅實基礎。

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