龙虾上身Codex

来源：市场资讯

（来源：字母榜）

Codex做了一次很大的更新，从一个代码编写工具变成了能操作电脑的助手。

官方用了一句很夸张的话作为宣传：“Codex for (almost) everything.”

简单地说，过去的Codex作为编码工具，边界一直还算清晰：你提出需求，它生成代码。

但这次更新之后，这个边界被狠狠扩展了。

它开始操作你的电脑，使用应用，在不同工具之间来回切换；它可以把任务留到几天之后再继续，也能根据你过去的习惯，给出下一步该做什么的建议。

这些能力拼在一起，让Codex有了龙虾（OpenClaw）的既视感。

它开始“工作”了。

01

从写代码到“动手干活”

这次更新最核心的亮点是，Codex开始直接操作电脑了。

按官方的说法，Codex现在可以通过“看到屏幕、点击鼠标、输入键盘”的方式，直接使用你电脑上的应用。它会用自己的光标，在界面上完成操作，而不是调用API接口。

可以这么理解：过去AI通常依赖API接口来完成工作，一旦遇到没有接口的工具，比如设计软件、本地应用、内部系统等等，它的能力就会受限。

但现在，它可以绕过这些限制，直接在界面上动手。

而且这种操作并不会打断你当前的工作，多个Agent可以在后台并行运行，在不同应用之间切换，用户依然可以正常使用电脑。

这个功能目前在macOS抢先上线，其它系统还需要再等待一段时间。

除此之外，这一版本的Codex开始直接接入网页。

桌面应用内置了浏览器，你可以在页面上圈出某个按钮、某一段区域，甚至直接写下评论，把“位置”本身变成指令，让它据此修改界面、调整逻辑或检查问题。

这个功能对前端设计和游戏开发非常有用，如果原本是用Codex生成的代码，在生成的界面上直接标注就好。

官方文档显示，他们计划随着时间推移扩展这一功能，使Codex能更完整地控制浏览器，不再局限于本地运行的网页应用。

同时还添加了原生的图像生成功能：Codex现在可以使用gpt-image-1.5生成和迭代图像，用于产品设计、界面草图或游戏素材，不需要额外接API。

围绕开发流程本身，这次更新把很多原本分散的环节也补上了，例如可以处理GitHub的评审评论；打开多个终端标签；通过SSH连接远程开发环境；在侧边栏直接预览PDF、表格和文档。

还有一个汇总面板，可以看到当前在做什么、用了哪些信息、产出了什么结果。

这些能力并不完全是从零开始的新功能，只是以前零散存在，现在被放进了Codex的整个开发流程里。

Codex还扩展了插件和工具集成，接入了90多个插件，包括JIRA、GitLab、Microsoft套件等等。

任务开始跨工具流动，而不是停在某一个应用里。你可以一句话让它同时查Slack、Gmail、Notion，再给你一个需要处理的事情列表。

还有一个很关键的升级是，Codex现在可以把任务“留到以后再做”。

它可以复用已有的上下文，在未来某个时间点自动继续执行任务，整个过程可以跨越几天甚至几周。

也就是说，之前已经完成的整理、讨论过的问题，以及还没做完的工作，都不会被丢掉。它们可以被带入下一步，成为后续任务的一部分。

与此同时，记忆能力也开始生效。Codex会记录你的偏好、修改习惯以及已经整理过的信息，让后续任务在不需要反复说明的情况下继续推进，并逐渐贴合你的工作方式。

当它掌握了足够的上下文之后，Codex就可以从不同工具中提取信息，识别出需要处理的评论或任务，整理出一份有优先级的行动建议，告诉你应该从哪里开始继续一个项目。

02

不只是功能升级

上面罗列的很多功能乍一看可能互不搭嘎，但它们指向了同一个变化：工作流。

过去，Codex存在于某一个具体环节里，写代码、改代码、解释代码。你需要在不同工具之间来回切换，把任务拆成一段一段再交给它完成。

但现在这些事情开始连在一起了：它可以在应用里执行操作，在网页中获取信息，在终端里运行命令，再把结果带回到代码里；它也可以把这些步骤延续下去，在几天之后继续推进同一个任务。

可以说，原本分散在不同工具、不同时间里的工作，开始被串成一条连续的流程，被收在了一个系统里。

原生的Mac集成，让Codex可以操作你的电脑，在本地环境中操作应用、协调任务，并在不同工具之间流转信息。

它没有取代原本的应用，但开始在这些应用之间流动，把任务从一个地方带到另一个地方。

这也是为什么有人会认为，Codex正在变成知识工作的”操作系统“。

另外，相比接入更多应用，有人认为记忆能力可能才是这次更新的关键。

因为一旦AI开始理解你的工作方式，并在后续任务中复用这些信息，它会逐渐贴合你的习惯，让你用得越来越顺手。

这确实指向了一个趋势：未来的AI竞争，可能不只是模型能力本身，还是谁能更深入地嵌入你的工作流程，并持续理解你是如何完成工作的。

03

“超级应用”

说到深入工作流的能力，很多人可能会觉得和OpenClaw很相似，两者的方向确实一致，都是让AI去完成任务，而不是只回答问题。

不同的地方在于，OpenClaw更偏“调用工具”，通过接口把流程串起来；而Codex这次更新把AI放进了系统内部，让它直接操作应用。

所以会说它是“龙虾”上身——把这套逻辑并入系统里，可不是上身么。

这种相似或许和Peter Steinberger（OpenClaw创始人）加入OpenAI有点关系，不过更可能的情况是OpenAI本身就想做生态整合，做一个能搞定所有事情的“超级应用”（super app）。

据OpenAI官方统计，Codex现在每周有超过300万用户，其中有近一半的使用是非编码任务。它的使用场景已经不再局限于代码，这次的更新可能就是OpenAI想做“超级应用”的第一步。

从上线节奏来看，这次更新也在分阶段推进：桌面控制的功能目前只在macOS上推出；记忆和上下文感知建议的功能先开放给美国用户，欧盟、英国、教育版、企业版稍后。

能力还在铺开，但方向已经很明确了：Codex正在从一个写代码的工具，变成一个可以跨应用、跨时间持续完成任务的系统。

这条路也不只是OpenAI在走，几乎是同一时间，Perplexity AI也发布了名为“Personal Computer”的Mac桌面应用，同样在尝试把本地文件、原生应用和浏览器操作整合在一起，让AI可以在一个统一环境中执行任务。顺便一提，最近更新的Claude Opus 4.7已成为Personal Computer的默认协作（orchestration）模型。

而Anthropic，他们的产品本身已经具备较强的Agent能力，可以调用工具、执行多步任务，但更多集中在开发环境和工具调用层面，暂时还没有形成一个直接操作桌面应用的统一系统。

国内的趋势也大致相同：几乎所有大厂都在布局类似OpenClaw的Agent体系，同时也开始尝试让AI直接操作本地环境、执行任务。

说白了，目标都是让AI不再停留在对话里，能够进入实际的工作环境。

从聊天到写代码，到操作应用，再到跨时间推进工作，当AI开始“动手”，工作方式就发生了变化。

“龙虾”上身的Codex，只是其中一步。