随着AI从问答工具进一步走向任务执行，研究、采访等知识型工作场景中的落地案例正在不断增多。

8月20日，OpenAI在首尔江南区的OpenAI Korea办公室举行“ChatGPT Work媒体演示”，介绍ChatGPT Work的核心功能及实际应用，并分享记者和研究人员如何将Codex纳入现有工作流。

活动现场，JoongAng Ilbo内容第一部部长Lee Gyeong-hui介绍了团队如何借助Codex改造高人力投入的内容生产流程。

据Lee Gyeong-hui介绍，其团队已将Codex引入付费订阅PDF图书的制作流程。过去，团队需要重新汇总文章和图片，完成资料集更新、设计排版和校对等多个环节，整个周期通常长达2至3个月。

为了获得可实际使用的结果，团队持续优化技能配置。Lee Gyeong-hui表示，Codex早期生成的内容距离可用于付费服务分发“还差2000%”。由于始终难以快速找到适合出版物的设计技能，团队最终仍需设计师介入，对字号、留白、图片摆放和页面结构进行细致调整。

此后，团队进一步拆分制作流程：先由Codex分别抽取并整理文稿、图片和图表，再按照预设格式完成编辑；设计师修订后的设计规则则继续沉淀为技能；在校对环节，团队使用Codex生成Q&A表单，由人工记录错误和修改项，再交由系统完成修正。

在这一流程下，原本每次需要2至3个月的制作周期显著缩短。团队最初预计最多只能做到每月发布一次，但目前已经实现周更。Lee Gyeong-hui补充称，最近两个月的发布量几乎相当于此前三年的产出。

Lee Gyeong-hui认为，在AI时代，知识工作者更需要审美和判断力。他表示，不能原样接受AI生成文本或设计的“质感”，而是要能够判断哪里“不对”，并进一步改出来；归根结底，仍然需要更高的标准、领域经验和个人风格。

Seoul National University信息化本部长、行政研究生院教授Ko Gil-gon则分享了研究报告制作中多代理与技能分工协作的案例。

Ko Gil-gon表示，在针对各国政治、行政、经济和社会结构开展的国家研究项目中，团队并未将从研究设计到报告撰写的全流程交给单一工具，而是围绕资料搜集、统计与可视化、来源核验等任务，分别配置不同代理和技能。

为提高报告质量，团队还将校对结果持续沉淀到技能中：先按章、节生成内容，再由研究者逐段核查，把错误和需要补充的部分重新写入技能。修订后的标准随后也可复用于其他国家报告。

Ko Gil-gon称，过去开展类似项目时，“每个国家约需5000万至1亿韩元”，而AI正在显著降低相关成本。不过他同时强调，与其说研究工作的核心是“堆资料”，不如说是判断该看哪些指标、该信哪些数据、该把什么定义为问题，这仍是研究者不可替代的职责。

当天，OpenAI还现场演示了ChatGPT Work在记者日常工作中的使用方式。

OpenAI Korea工程师Shim Dae-yeol表示，ChatGPT Work最大的优势在于，即使不是开发者，也可以把自己需要的工具“做出来并真正用起来”；随着已发布成果和修改记录持续回流，用户也能逐步训练出更贴近个人风格的代理。

演示内容包括，如何将采访领域和写作原则写入项目基础信息AGENTS.md，如何利用系统完成新闻简报、资料调研和事实核查，以及如何通过子代理并行处理采访任务、将重复性工作保存为技能并反复复用。对于复杂任务，用户可以拆分给多个代理处理，再把修改结果持续回写，从而逐步沉淀个人工作方式和判断标准。

OpenAI将ChatGPT Work和Codex定位为“任务完成型AI”产品，并计划借助ChatGPT Work，把更多办公人群引入此前更偏向开发者使用的Codex生态。OpenAI表示，自今年4月以来，任务完成型AI相关用户规模已由约400万增至1000万以上，其中ChatGPT Work上线后，两款产品的合计用户规模增长明显。

OpenAI Korea传播负责人Eum Seong-won表示，企业客户对“把工作完整做完”的代理需求正在升温，相比单纯问答，这类能力受到更多关注。随着产品实用性持续提升，企业端使用量也在增加，预计将对营收带来积极影响。