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AI 同事正式上線！ChatGPT Workspace Agents 功能解析與企業導入建議

OpenAI 宣布在 ChatGPT 中新增 Workspace Agents 功能。過往我們習慣的 AI 協作模式常是你打開它、輸入問題、拿到答案，然後繼續你的工作。Workspace Agents 改變了這個關係：它不等你開口，在雲端持續工作，跨越你的系統，成為一位真正的 AI 同事。

本篇 Aiworks 將拆解 Workspace Agents 的核心功能、企業應用場景與管控機制，並說明組織對於這個轉變的下一步建議。

文章大綱

  1. Workspace Agents 是什麼？
  2. Workspace Agents 能做什麼？
  3. 五個應用場景：Workspace Agents 的跨部門落地範例
  4. 如何開始在 ChatGPT 中使用 Workspace Agents
  5. 企業治理與安全：Workspace Agents 的組織管控機制
  6. Aiworks 觀點：AI 同事上線，管理思維也要跟著升級

Workspace Agents 是什麼？

Workspace Agents 是 OpenAI 在 ChatGPT 企業版中推出的全新 AI Agent 功能，定位為「進化版 GPTs」，並由 Codex 驅動。

如果說 GPTs 讓你客製化一個對話式助理，Workspace Agents 則是讓你建立一個能主動執行工作的 AI 同事：可在組織內共享、可設定排程、可跨系統操作，即使你不在線上，它也在持續運作。

這個轉變的意義在於，AI 不再只是回答問題的工具，而是能代表你的組織採取行動的自主執行者。

Workspace Agents 能做什麼？

雲端持續運作

Agent 在雲端執行，不需要使用者維持連線。它可以獨立完成耗時的資料彙整、報告生成或跨系統協調任務，讓工作在你下班後仍持續推進。

組織內共享

一次建立，讓整個組織在 ChatGPT 或 Slack 中共同使用，並隨團隊回饋持續改善。過去個人化的 AI 設定難以在組織內流通，Workspace Agents 讓團隊的工作知識與流程得以被封裝、共享，成為可重複使用的組織資產。

跨系統彙整脈絡

Agent 從正確的系統收集所需脈絡，遵循團隊既有流程，並在必要時主動請求核准，讓工作跨工具持續推進，不因平台切換或等待回覆而中斷。

排程執行或 Slack 觸發

可設定排程自動運行，或部署至 Slack 接收即時請求。OpenAI 產品團隊本身就建立了一個主動在 Slack 頻道回答員工問題的 agent，除了附上相關文件連結，發現新問題時還能自動開立工單，展示了 AI Agent 在企業溝通流程中的實際落地方式。

可以將 Workspace Agents 中建置的 Agent 部署至 Slack 中。Agent 除了能即時在 Slack 中進行回應，也能自主執行在 Slack 中被指派的任務。 (source: Introducing workspace agents in ChatGPT, OpenAI)
可以將 Workspace Agents 中建置的 Agent 部署至 Slack 中。Agent 除了能即時在 Slack 中進行回應，也能自主執行在 Slack 中被指派的任務。
(source: Introducing workspace agents in ChatGPT, OpenAI)

對話中引導與調整

Agent 可在對話過程中被引導與調整，幫助它隨時間更貼合團隊的工作方式。使用者能直接修正 agent 的行為，而無需重新設定整個流程，降低了維護門檻。

與 Skills 搭配運作

Skills 將指令、資源與腳本打包，協助 agent 每次都依循相同流程產出一致結果。Skills 採用開源 agent skills 標準，可跨 AI 產品使用，不受限於單一平台，有利於企業在不同 AI 工具間維持一致的工作流程。

延伸閱讀 ▷ 什麼是 Agent Skills？為 AI 打造一本企業級任務攻略

五個應用場景：Workspace Agents 的跨部門落地範例

OpenAI 提供了多個內建範本，反映出 Workspace Agents 最可能被應用的企業工作類型，例如：

  • 幕僚長（Chief of Staff）：每日從行事曆、收件匣與團隊對話中彙整重點，產出高訊號量的工作摘要，涵蓋優先事項排序、會議準備、待辦事項，以及需要跟進的行動建議，協助主管掌握全局而不陷入資訊超載。
  • 業務助理（Sales Assistant）：涵蓋客戶情報調查、競品研究、會議準備與會後跟進，協助業務團隊在整個成交週期中維持更清晰的策略判斷與更一致的執行品質。
  • 財務月結報告（Finance Month-End Close Reporting）：從結帳檔案、連結文件與對話紀錄中提取資料，分析差異支撐、起草財務敘述、追蹤資料缺口，協助財務團隊準備可直接進入審查的月結報告，縮短結帳週期。
  • 知識搜尋（Knowledge Search）：跨對話紀錄、文件、工單與 email 統一搜尋答案，減少員工重複挖掘資料的時間，並提供附來源的摘要式回覆，讓內部知識更容易被找到與使用。
  • 行銷策略（Marketing Strategy）：將行銷需求轉化為工作簡報、內容草稿與評審意見，協助行銷團隊在策略規劃、內容產出與決策分析上提升效率，縮短從需求到執行的週期。

如何開始在 ChatGPT 中使用 Workspace Agents

介面與範本

Workspace Agents 提供圖形化建立介面，並附有上述應用場景的內建範本。企業可以直接從範本出發，依照自身需求調整指令、連結工具與設定存取權限，不需要從零開始設計 agent 架構。

在側邊欄中選擇「代理程式」（Agents）或就可以進入 Agent 管理頁面。 -Aiworks
在側邊欄中選擇「代理程式」（Agents）或就可以進入 Agent 管理頁面。
在 Agent 的管理頁面中，可以查看並管理已建立的 Agent，也可以透過「範本」或「建立」來建立 Agent。 -Aiworks
在 Agent 的管理頁面中，可以查看並管理已建立的 Agent，也可以透過「範本」或「建立」來建立 Agent。
Workspace Agents 已內建許多不同任務類別的 Agent 範本，可以作為參考來建立並使用。 -Aiworks
Workspace Agents 已內建許多不同任務類別的 Agent 範本，可以作為參考來建立並使用。
Workspace Agents 也可以選擇以對話方式，從頭建立符合組織工作流程的 Agent。 -Aiworks
Workspace Agents 也可以選擇以對話方式，從頭建立符合組織工作流程的 Agent。
除了透過自然對話建立，也可以進一步設定是否要將 Agent 串接至 Slack，或連接至其他應用程式、載入特定 Skill 或知識庫。 -Aiworks
除了透過自然對話建立，也可以進一步設定是否要將 Agent 串接至 Slack，或連接至其他應用程式、載入特定 Skill 或知識庫。

適用方案

目前 Workspace Agents 以預覽形式開放，適用於 ChatGPT Business、Enterprise、Edu 與 Teachers 方案。免費使用期至 2026 年 5 月 6 日，此後改為依用量計費。

Enterprise 與 Edu 方案的管理員可透過後台「角色控制」決定哪些使用者能存取此功能。

企業治理與安全：Workspace Agents 的組織管控機制

權限與管控

Agent 在組織設定的權限框架下運作。Enterprise 和 Edu 方案的管理員可透過角色型控制，精確決定誰能建立、分享 agent，以及各 agent 能使用哪些工具和連結哪些資料來源，確保 AI 的行動範圍與組織政策一致。

敏感動作需人工核准

使用者可針對每個 agent 設定工具存取範圍，並決定哪些操作需要人工確認才能執行。對於涉及外部行動的敏感操作，啟用核准機制可確保關鍵決策仍由人來把關，在自動化效率與風險控管之間取得平衡。

連結器的帳號權限設計

連結外部服務時有兩種帳號模式需要事先決定：

  • End-user account 模式下，每位使用者以自己的帳號登入，存取權限依個人身份決定，資料治理較為清晰。
  • Agent-owned account 模式下，所有被共享者都能透過 agent 存取該連結器的資源（例如 SharePoint）。

兩種模式對資料安全與合規的影響截然不同，是導入前不可跳過的決策點。

資安防護與可視性

OpenAI 提供多層資安保護機制，包含限制 agent 可存取的資料與工具範圍、要求敏感動作的人工核准，以及針對提示詞注入攻擊（prompt injection）的監控。Compliance API 則讓管理員對每個 agent 的設定、更新與執行記錄保有完整可視性，滿足企業在合規與稽核上的基本需求。

Aiworks 觀點：AI 同事上線，管理思維也要跟著升級

Workspace Agents 讓企業可以把工作流程打包成一個能被整個組織共用的 agent。這件事看起來是效率工具，但它指向一個問題：你的工作知識，現在散落在哪裡？

大多數企業的關鍵流程存在於人為判斷習慣裡，並沒有被清楚說明或結構化。建立 Workspace Agent 的過程正是一次知識盤點，你必須把「什麼情況下做什麼、需要哪些資料、哪個步驟需要人來確認」說得足夠具體，agent 才能接手執行。

但釐清流程只是第一步。Workspace Agents 會主動跨系統行動、在 Slack 代表你的團隊回應，這已經不是「你使用 AI」，而是「AI 在替你的組織工作」。這個轉變要求企業建立人與 AI 協作邊界的判斷框架：哪些工作可以授權給 agent 直接執行，哪些步驟仍然需要人來確認與負責。

這個邊界不會自動浮現。具體的起點是：選一個最想交給 AI 自動化的工作流程，把它的執行步驟、決策節點，以及哪些環節仍需要人工判斷逐一說清楚。因此 Workspace Agents 是否能真正落地，取決於組織在導入前願意投入多少心力去定義它。

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參考來源