在 OpenAI 与 Anthropic 对轰 AI Coding 新产品，争夺编程王座之际，Open AI 偷偷放大招，又推出智能体中枢平台 Frontier。
简单来说，Frontier 就是一个把智能体当成 AI 员工来管理的企业级平台。
过去几年，智能体开始从“陪聊工具”走向企业一线业务，但一个关键问题成为不少企业的烦恼，即智能体越多，系统反而越复杂。
在不少企业内部，云平台、数据系统和应用长期割裂，智能体被零散地塞进各个业务场景。每一个智能体都像一座信息孤岛，权限受限、上下文缺失。伴随智能体数量的暴增，带来的往往不是效率提升，而是运维、治理和协同成本的持续叠加。
正是在这一背景下，Frontier 应运而生。它将企业内部分散的系统与数据整合在一起，通过构建统一的业务上下文，提供一套端到端的方法，覆盖智能体的构建、部署与管理流程，让智能体能够真正进入生产环境稳定运行。
在 2 月 4 日思科 AI 峰会上，Open AI CEO 奥特曼曾激进发言，不能快速用上 AI 员工的公司，会被甩在后面。他甚至提出“全 AI 公司”的概念，未来或许每个流程、每个环节，AI 都能真正参与进来。
Frontier，正是 OpenAI 对企业级市场的提前卡位。
据最新数据显示，Anthropic 在企业级大模型市场占据了 40%的惊人份额，稳坐第一把交椅，远超 OpenAI 的 27%和谷歌的 21%。随着大模型逐步进入真实业务流程，企业级场景正成为决定长期竞争格局的关键阵地，OpenAI 显然不希望在这一入口层面处于被动。
OpenAI 的目标已不再局限于打造“更聪明的模型”，而是试图通过基础设施，让各种智能体优先部署在自家平台之上，包括竞争对手的产品，从而将更多企业用户纳入其整体 AI 生态。
据 OpenAI 官方披露，过去几年，已有超过 100 万家企业在使用 AI 提升效率。比如一家大型制造企业借助智能体，将原本需要六周完成的工作压缩到一天；另一家全球投资公司通过智能体优化销售流程，为销售人员释放出 90% 以上 的时间；还有一家大型能源生产商利用智能体提升 5% 的产量，额外创造了 超过 10 亿美元的收入。
可以说，能否在组织内部高效使用智能体，正在成为企业之间拉开差距的关键变量。
目前，从制造业到互联网、从金融到生命科学，已有多家行业巨头率先试用 Frontier，包括 惠普、Intuit、甲骨文、州立农业保险、赛默飞世尔和优步。此外，BBVA、Cisco、T-Mobile 等数十家现有客户也已参与试点。
该平台仍处于有限开放阶段，仅向少量客户开放体验，预计将在未来几个月逐步扩大范围，具体定价方案尚未披露。
Frontier 平台的四大板块：上下文、执行环境、评估学习与安全管理
为了更好地理解 Frontier，可以把它类比为一家公司的 “AI 员工管理体系”。
Frontier 的作用不仅是要让 AI 员工了解公司是如何运作的，还要为其提供跨部门协作的能力、必要的资源支持，以及清晰的权限边界。
围绕这一目标，Frontier 将企业级 AI 智能体的运行拆解为四个关键模块。
（1）共享业务上下文：让 AI “知道公司怎么运作”
要让 AI 真正参与企业工作，第一步不是分配任务，而是让它理解企业本身的运作逻辑。
Frontier 做的第一件事，就是构建一个共享的业务上下文环境。通过打通企业内部长期割裂的系统，包括 CRM、数据仓库、工单系统以及各类内部应用，将原本分散在不同系统中的业务信息连接起来，形成一个统一的“语义层”。
这样，智能体就能理解信息如何在企业内部流动、关键决策发生在什么环节、哪些指标才是真正重要的结果。
（2）提供执行环境：让 AI 不只会想，还能真的“干活”
在理解业务之上，Frontier 为 AI 员工提供了一个开放且可靠的执行环境。
它可以打开和使用企业内部的各种工具，自己写代码处理数据，整理和生成文件，并在不同系统之间来回切换，把一整套原本需要人反复操作的流程跑完。
对企业来说，这相当于把 AI 从“问答工具”，升级成了能独立完成任务的 AI 同事。
（3）学习与评估：让 AI 在“反思”中不断优化
为了让 AI 像人一样能不断优化，自我迭代，Frontier 内置了绩效评估和优化机制。
这套机制能够持续监控 AI 代理在实际任务中的表现，包括任务完成情况、错误率、资源消耗等关键指标，而人变成了监督者，可以清楚地看到哪些行为有效、哪些无效，并据此调整规则和流程。
随着运行时间的增长，AI 智能体会逐步积累“记忆”，将过往交互转化为有用的上下文信息，从而不断优化自身表现。
（4）安全保障：让 AI 在清晰边界内工作
为了防止 AI 乱操作，Frontier 为每一个 AI 员工设立严格工作边界。
智能体能进哪些系统、能做哪些操作、权限到哪一步，都提前规定好。这样一来，AI 就只能在允许的范围内工作，不会乱动数据、越权操作，也不会给公司带来额外风险。
在这样一整套系统化设计下，Frontier 补齐了 AI 进入公司所需的基础设施。既给予足够的灵活性，又保留必要的安全和控制，使智能体能够真正融入企业的日常工作流程。
在 Frontier 平台上，公司可以创建多个 AI 员工，也可以混合其他厂商的智能体或自行开发的 AI 服务。Frontier 的核心作用是公司可以通过统一的仪表盘，查看每个 AI 员工的任务完成情况、资源消耗和错误率等关键指标。
这意味着企业部署 AI 的方式，正在从过去的“定制化开发”，转向“标准化配置”，让部署智能体更便捷易操作。
Frontier 已经在不少关键行业发挥价值。比如银行用它做 AI 后台，处理每年数亿的需求事件；制造业公司，靠它模拟生产流程、规划产能布局，节省了数十亿美元成本；在生命科学领域，这套系统用来优化全球监管流程，给药品审批这类关键环节兜底。
正如 OpenAI 应用业务首席执行官 Fidji Simo 所言：“到今年年底，领先企业中的大多数数字化工作，都将由人类进行决策和指挥，并由成群的 AI 代理来执行。这种模式已经在编程领域成立，并且很快会扩展到更多业务场景。”
AI 的上限，或许是全 AI 公司
Frontier 的推出，其实早就埋在奥特曼对人工智能未来走向的一系列判断之中。
在今年的思科 AI 峰会上，奥特曼认为 Codex 的诞生，是又一个 “ChatGPT 时刻”。那是他第一次真切地意识到，AI 可以被当作一名同事，而不只是工具。
他讲了一个细节，刚安装 Codex 时，他绝不会在不检查的情况下，让它完全控制自己的电脑。但这个坚持只维持了两个小时，因为 Codex 实在太好用了，而且这种“好用”已经不再局限于写代码本身，而是扩展到了整个工作的执行过程。
在奥特曼看来，让智能体能 “像人一样用电脑”，真正接管电脑和浏览器，才能把生产力彻底解放出来。
代码能力加上通用电脑操作能力，这种结合的趋势几乎挡不住。他甚至想得更远：AI 的终极形态，说不定是 “全 AI 公司”，让智能体直接对接现实系统，从头到尾把一家企业跑起来。
虽然目前 AI 可以做的事已经很多，但真正被组织吸收和使用的比例依然很低。技术的演进速度，远远快于企业部署和消化的能力。这背后的原因是企业部署 AI 成本高，缺乏系统化能力。
AI 最强大的地方之一，是“始终在线”的计算能力。但现有的硬件、权限系统、法律体系，都不是为这种情况设计的。
奥特曼曾将企业真正需要的形态概括为一种“AI 云平台”：它负责处理安全问题，管理业务上下文，协调和运行大量智能体，支持多模型协作，并提供完整的企业级授权与接口体系。
企业级应用已经成为了 OpenAI 在 2026 年明确的重点方向之一，而 Frontier，正是 OpenAI 交出来的企业级解决方案。
这种判断并非 OpenAI 一家的独断。去年 12 月，全球研究与咨询公司 Gartner 在一份报告中指出，代理管理平台既可能成为“人工智能领域最有价值的资产”，也是企业大规模采用 AI 所必需的基础设施。
Frontier，或许正在拉开 “AI 全面扎根企业核心业务” 时代的序幕。
参考链接：
https://openai.com/index/introducing-openai-frontier/
