如果把ChatGPT比作一个”你问它答”的助手,那dots更像是一个”你派活它自己干”的同事。OpenAI对dots的官方定义是”能力出众、全天候运作的代理”,每个dot都拥有一台独立的云端电脑和自己的浏览器,可以连接用户授权的各类应用,在你设定的目标和权限范围内主动推进工作。

通俗来说,dots不是你坐在电脑前跟它聊天的那种AI,而是你交代完任务、合上笔记本之后,它还在云端替你干活的AI。你可以在ChatGPT桌面端、网页端或手机上随时查看它的工作进度,也可以通过语音通话跟它沟通。
值得注意的是,dots不是一个单独的产品,而是ChatGPT生态里的高级功能。你要用dots,必须先有ChatGPT Pro账号。OpenAI把这个产品体系统称为”dots”,而用户拥有的单个智能体被称为”a dot”。这个命名方式意味着,你获得的不仅是一个工具,更是一个可以被命名、被培养、被赋予长期职责的数字工作伙伴。
dots的能力根基来自GPT-6 Astra,这是OpenAI目前性能最强大的模型,专为最苛刻的工作场景打造。Astra在计算机操作、网页浏览、软件工程和科学分析等领域均处于领先水平。
具体到dots的使用场景,Astra赋予了它几个关键能力:
dots区别于普通聊天AI的核心在于它拥有独立的云端电脑。每创建一个dot,OpenAI就为它在云端分配了一台虚拟计算机,包含独立的浏览器环境。这意味着dot可以像人类一样打开网页、填写表单、运行软件、处理文件——只不过这一切发生在云端,不受用户本地设备开关机状态的影响。
在应用连接方面,dots通过插件生态可以接入超过4000款应用。你可以选择将Slack、Microsoft Teams、个人邮箱、日历、CRM系统等工具与自己的dot连接,让它获取完成任务所需的信息和操作权限。
一个值得关注的设计是,dot在使用保存的密码登录网站时,凭据不会暴露给AI模型本身。你也可以选择性地将自己的本地电脑接入,让dot在特定任务中访问本地文件和应用。
dots最显著的行为特征是“主动研究”。当你不主动与dot互动时,它不会完全休眠,而是会在后台扫描已连接的应用,寻找可能需要关注的事项。
当你不主动与dot互动时,它会在后台进行所谓的”主动研究”——遍历你已连接的应用,发现你可能忽略的事项。比如,OpenAI分享过一个真实的早期测试案例:一位开发者的dot发现他忘记给一家出版方发送发票,于是自动从邮件中提取相关信息,起草了发票,在他批准后以PDF格式发送了出去。
在主动研究模式下,dot对已连接的应用只拥有只读权限——它可以查看、分析,但无法发送消息、修改内容或控制你的浏览器。想要执行操作,必须经过你的批准。
一个dot可以同时处理多个项目,你不需要为每个任务单独开一个对话线程。它可以在ChatGPT、Slack和Microsoft Teams之间保持上下文连贯——你在ChatGPT里交代的任务,可以在Slack里跟它继续讨论,它不会”断片”。
举几个具体的应用场景:
把一个有能力访问你各种应用、还能自主行动的AI放进工作环境,安全问题自然是首要顾虑。OpenAI在这方面做了几层设计:
你可以精确控制dot能访问哪些应用、能执行哪些操作。系统内置了基础规则来判断哪些操作可以自主完成、哪些必须请求审批。你也可以设置自定义规则,允许、阻止或要求特定操作必须获得授权。
对于可能影响账号状态或涉及信息共享的操作,dots会自动进行合规审查,判断是否符合你设定的安全规则,然后决定自动继续、请求批准还是交还给你手动处理。像修改密码这样的敏感操作,始终需要用户本人完成,dot不会代替你操作。
当dot登录受支持的网站时,可以使用已保存的密码,但密码本身不会暴露给AI模型。每个dot的云端电脑与你的个人电脑保持隔离,你不主动连接的话,dot无法访问本地数据。
dots目前并非面向所有ChatGPT用户开放。根据OpenAI的公告,dots首先向以下用户群体推出:
价格方面,OpenAI在DevDay上同时推出了每月500美元的Pro 500套餐,使用额度是ChatGPT Plus的25倍,并支持Astra Ultrafast高速模式。与dot的对话本身不计入ChatGPT的使用额度,但如果通过dot调用Codex或ChatGPT Work执行任务,则会消耗额度。
dots代表了一种新的AI使用方式——从”对话式AI”转向”委托式AI”。你不再需要坐在电脑前一步步指导它,而是设定目标、划定权限,让它自己去推进。
如果你符合以下情况,dots可能值得认真考虑:日常工作涉及大量跨应用的信息流转和重复性任务;有明确的目标和流程,但缺乏时间逐步执行;已经在使用ChatGPT Pro或Business Premium套餐。
如果你对数据安全有极高要求、工作流程高度依赖本地环境和专业软件,或者预算有限,那么现阶段dots可能还不是你的最佳选择。一个务实的建议是:先从低风险任务开始试用,逐步了解dot的工作方式和边界,再决定是否把更重要的任务交给它。
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