TiboSottiaux把方向押在持续工作的个人智能体：记得目标和偏好，跨应用推进任务，ChatGPT、Codex与Dots因此走向合流。他判断一年后能力若提升约10倍，今天的产品设计都得重做。

用AI做事时，费心的往往不只是描述需求：还要选模型、调推理强度、安排多个Agent，再不断补充上下文。如果这些配置逐渐退到后台，你每天的工作会变成什么样？

这篇访谈里，TiboSottiaux把方向放在了持续工作的个人智能体上。它记得目标和偏好，跨应用推进任务，需要时出现，其他时候在后台工作。ChatGPT、Codex和Dots的关系，也因此成为访谈的主线。

下面按原文六个主题整理问答，保留案例、数字和不同观点。涉及未来整合、开放范围和性能的说法，均按受访者在访谈时的表述理解，不能直接视作今天所有账号都已具备的功能；“程序员可能消失”等判断同样属于受访者观点。

访谈中的四个判断

如果按一年后能力提升约10倍来设想，今天的产品设计就会很不一样。

程序员的角色可能改变，但能够把想法做出来的人会比过去更多。

Tibo认为，市场还没有充分考虑三种变化：Agent将承担互联网上的大部分行为，模型会迅速降价、提速，而不同模态将逐渐融为一体。

面向Agent做产品，需要提前考虑大量自动化请求带来的流量压力。

受访者与访谈背景

TiboSottiaux是OpenAIChatGPT与Codex负责人，工程师出身，曾任职于GoogleMaps与GoogleDeepMind，现主导OpenAI的Agent产品与消费者AI产品。2026年10月4日，TiboSottiaux在OpenAIDevDay2026现场接受Lenny’sPodcast主持人LennyRachitsky采访，双方围绕Dots、Codex、Agent生态与“后App时代”展开对话。

“什么是写代码？”——代码正由Agent代写

Lenny：你当了很久的工程师，现在还在写代码吗？还在发PR吗？还是主要在文档和会议里？

Tibo：这得看怎么定义“写代码”。我偶尔仍会整合代码，但用于分析趋势、业务、下一项功能和上次发布效果的大量代码，已经交给Codex生成。周末我倒会留一点放松时间，自己做几道LeetCode。

Lenny：你每天会并行运行多少个Agent？

Tibo：过去我同时运行的Agent更多。后来Ultra-Fast的速度有了突破，更快的Agent让我重新找回了心流。这其实是动态变化的：随着我推动不同的前沿，我会组建越来越大的Agent团队；然后当模型实现下一次突破时，突然就是——哦，一个更大的Agent就能包办一切，它把所有东西记在记忆里，还能学习。于是我又把团队缩小。就是这样一个扩张、收缩、再扩张的过程。

Lenny：能展开说说吗？这让我想到Loops和Graphs，这是它们的某种演化吗？

Tibo：我觉得，要设置和摆弄Loops、琢磨清楚怎么配置，这件事也许曾让大家兴奋——但这不是未来的工作方式。未来的工作方式是我们在Dots里所做的：一个极其聪明的Agent，7×24小时工作，理解你的目标、理解你的偏好，从反馈中学习。你不会想去思考“我要精确地用这种方式循环才能得到好结果”。你想要的只是一个会学习的系统。

Lenny：现在有Codex、ChatGPTWork、ChatGPT消费者版、还有Dots。我听到的是，你觉得Dots会成为你和AI对话的主要方式，然后带动其他一切？

Tibo：是的。根本上说，无论是不是Dots，都是同一件事——打破技术的束缚，拥有一种永久的、主动的智能：它知道自己需要做的一切，通过任何客户端、任何屏幕为你可用。也许你走进会议室，它出现在会议里做笔记；你在邮件里接着它；你需要时发条短信。你不必被绑在笔记本或手机上，它在你需要时出现，在你不需要时退到一边。我等不及看到这一天成真，因为背着笔记本电脑这块砖到处跑，意味着你被技术绑住，而不是技术为你工作。

工作方式仍将剧烈改变，直到它不再笨拙

Lenny：过去两年工作方式变化巨大，尤其对工程师，但很多角色也是。你觉得我们会在未来五年里安定下来吗？还是会有更剧烈的变化？

Tibo：不会，会继续剧烈改变。即便今天，技术终于把语音、多模态输入输出结合起来了，但它依然笨拙——直到它不再笨拙的那一天。到那时你会惊叹：我可以像我们现在这样直接和它说话，它完美地记住一切。我想头脑风暴时，随手涂鸦几下，就有一块协作面。这就是我们发布的ChatGPTSpace：一个共享白板，人类之间、Agent之间都可以协作。它会超越对话，超越今天你拥有的许多客户端。而这一切今天还没真正运转起来，所以我们正走向一场巨大的新变革。

Lenny：我听到的是，Dots是那个未来很大的一部分——一个什么都替你做的AI助手，你不需要再想Codex还是ChatGPT。

Tibo：是的。Codex和ChatGPT会合并——我们现在有Chat和Work的切换。用户的反馈很清楚：他们喜欢Work的能力，也想保留Chat更快、更轻松的体验。合并的目的就是减少这种复杂度。最终，Dots的全部能力也会直接融入ChatGPT，为我们的12亿用户抬高下限。Dots没有模型选择器，没有配置，你直接跟它说话。你唯一要配置的，是想在哪些渠道上跟它对话。

Lenny：这很像《她》的世界观。你常想那部电影吗？

Tibo：我看过一次。我觉得它很有趣，但我更多想到的是三四十年前的科幻，以及它有多超前。

Lenny：有具体的科幻作品对你影响最深吗？

Tibo：比如《神经漫游者》，还有原版《星际迷航》。《星际迷航》里有一种技术非常非常有用：你直接和计算机说话，它就替你做事。你可以和你的宇宙飞船说话，它就会移动。这正在变成现实——我们正在进入这个时代。

Lenny：我们在现场观众面前录制，门外排着长队，就为听你说话。你怎么看这个角色，以及你要构建的东西对人们生活的影响？

Tibo：我觉得成为社区的一部分、和大家一起构建，非常重要。我们正在共同发现这项技术。每次和人们交谈，我都被提醒：你在做一件我没想到的事，它影响了你的生活，也影响了另一个人的生活。这既让人谦卑，也令人鼓舞，而且对造出真正对人类有用的东西来说非常必要。没有社区，我不知道我们该怎么做。

Lenny：你Twitter玩得很好，有时有点攻击性。你哪来的时间？

Tibo：我每天大概花半小时，滚动浏览，灵感来了就发一条。今天我们还没发布teamDots，但发布了primaryDots——你可以配置它、熟悉它能做什么、连接你的应用。很快我们会开放创建多个Dots。我有一个负责Twitter的Dots。监控Twitter这件事工作量太大，大到值得一个完整的Dots来做。

Lenny：所以现在每人一个Dots，暂时不能添加更多？

Tibo：对。我们想先从一个开始——primaryDots，那个你可能会发短信、最深入学习你偏好的Dots——看看人们怎么用它，看看系统要怎么调，和社区一起学习。然后很快，你就能加第二个、第三个、第四个——想加多少都行，来组建你的虚拟团队，给它们特定角色。我并不是说这绝对必要，但有时候某件事需要大量工作，比如帮我监控Twitter，它达到一个完整Dots的工作量。

被低估的黑马：开放生态

Lenny：今天发布的所有东西里，Dots感觉最性感。有没有什么你认为没得到应有关注、但未来会变得非常重要的东西？

Tibo：有。被忽视的黑马是生态——把一切开放出来的深度承诺。SigninwithChatGPT已经拥有16家合作伙伴，我对此非常自豪。这个想法始于去年：我和Pi、OpenCode的创始人对谈，想着，你当然应该能用这个登录、用这个用量。我们几乎就是虚拟握手：“用吧，我们相信你不会做坏事。”后来它越来越受欢迎，现在我们把它做成了一个正式支持的东西。另一边是开放全部基础设施，以及我们如何为ChatGPT构建：插件扩展、插件发现，让每个人都能通过约12亿用户分发自己的产品，并从中受益。还有共享经济机制，这是keynote里没讲到的：受欢迎的插件会获得收入分成。

Lenny：太棒了。比如有人在ChatGPTWork里用Notion插件或Figma插件，Notion和Figma就能从中赚钱？

Tibo：是的。我们有所有这些使用ChatGPT的订阅用户，他们获得一定的用量。当用户把这个用量花在插件上，或者在使用SigninwithChatGPT的其他产品里，我们和他们共享经济，他们会得到报酬。

Lenny：有没有关于让插件冒出来、被发现的建议？

Tibo：做一个好插件。运作方式——我们显然会持续调优系统——我们会看留存率、看插件多成功、质量如何，然后开始在对话里把它推荐给用户。你的插件可以触达相当大一部分用户。显然，如果你的插件不够好，它就不会再被推荐。

Lenny：你们看插件留存很有意思。你们看的是插件有没有真正增加用途、让ChatGPT完成更多事情，也就是用户会不会留下来持续使用，而非靠堆关键词一类SEO手法获得曝光。

Tibo：对。是这样。

Dots是如何炼成的

Lenny：这是第二次尝试（你们之前有Appmarketplace）。这次是对的？回到Dots——你们什么时候开始做的？显然有个OpenClaw大时刻，Peter加入并打下基础，然后GrokBot、Muse、Instinct这些东西。为什么花了这么久才做出来？

Tibo：你记得CodexCloud吗？那是一年前。如果你回头看CodexCloud当时用的那个小动画，我觉得那就是GrokBot的灵感，非常非常相似。但说回研究：长期、持久、长时程的任务，我们做了两年多；记忆系统、连贯记忆，也差不多这么久。我们把很多成果直接放进了ChatGPT，人们真的很喜欢ChatGPT能记住那么多关于你的信息。很多人跟我讲过类似的故事：“我生病了，ChatGPT记得我办过烧烤、喝过青柠调的酒，它猜我手上的烫伤来自青柠——它怎么知道的？”记忆在ChatGPT里运转得非常好。所有这些，叠加在Codexharness之上，加上7×24高效运转的能力，就是Dots。这是很多很多个月的成果。还有一件重要的事是把安全做对，这也是为什么我们和Astra一起发布——它是我们最安全、最对齐的模型。

Lenny：一个我想问所有嘉宾的问题：你觉得人脑会在哪里持续有价值？在哪些工作上你发现自己是必要的，而AI承担得越来越多？

Tibo：这在很大程度上取决于我们如何构建技术。OpenAI设计一切的方式都是把人放在中心，把它建造成人的延伸——你的意志、你的品味。只要继续这样，它就会赋能你：把你想做的任何事——你的创造力、你的品味——放大到当下感觉非常棒的程度。它真的是艺术工具。我们可能不再有程序员，但我们将拥有比以往更多的建设者。而且我觉得有些东西会一直保留人性：人们想学习，想看看其他人在构建什么。我在这里，不是和Dots说话，而是和你说话。这在很长很长时间里都会成立。

Lenny：工程师们生活中浮现的一件事是，上下文切换变多了，还有一种孤独感——他们整天和Agent说话，而不是和真人。你想过这部分影响吗？有解吗？

Tibo：想过，一直在想。减少配置疲劳是其中之一。减少“和Agent说话像独自冒险”的感觉——你和你的一个Agent对话，然后你有许多Agent，你委派那么多事情。很多东西会汇合在一起，让体验变得愉快得多，这是我和团队花大量时间思考的。对我来说，理想的工作方式是让它出现在你的物理空间里：像我们现在这样对话，它能观察、能听到我们的想法；我们在纸上随手写点什么，它可以拿去在后台开始构建；然后你又有新想法，它又开始构建另一个东西。你可以把它投影到屏幕上，直接跟它说话，它就在和人类的对话中自然演化——你不再有必须盯着屏幕、琢磨怎么prompt的疲劳感。它变得超级自然。这是我们在趋近的方向。今天我们还没完全做到，但未来会。

Lenny：另一个随之而来的负面影响是：因为能做更多，所以有压力做得更多。每个人都像在说，“快，同时跑30个Agent。你怎么还不发更多？”你觉得能解决吗？还是这就是人性——能做更多就做更多？

Tibo：我们听到Sam也讲过这个承诺：减少噪音，让你把注意力花在你想花的地方。所有这些事情——也许重要，也许不重要——都在争夺你的注意力，而AI就是把它调低一点，让你专注。我发现一件很了不起的事：每次我度假一周、彻底断联，我开始用不同、更有创意的方式思考。我非常期待——我们能把它带进日常吗？也许你需要更少的会议，也许你不必做那么多，休息得更好反而更高效。作为行业，我们得摸索出来。但那就是AI的承诺——它不是每秒多一个prompt。

Lenny：你最近有什么特别酷的AI用法吗？那种“哇，太神奇了”的？或者你听说的？

Tibo：我可以讲个酷的，因为刚才直播demo刚好失败了。其实，我的Dot检测到ChatGPT生产环境宕机了，于是在demo开始前5分钟ping我。这其实相当紧张，因为它说：“嘿，生产宕机了。你想让我试着修一下吗？”我说：“我觉得你还没到那一步，小Dot——但谢谢你尝试。”然后我联系了工程团队，我们开始排查，现在已修好了。但这个东西能理解：有件非常重要的事，叫DevDay；有一个生产系统；有一场直播demo；它大概会用到这个生产系统。所以这两件事是关联的，而这发生在5分钟后。所以我应该ping他，因为他大概想知道。我觉得这相当了不起。

Lenny：它有权访问生产代码库？

Tibo：它可以访问一些生产系统，带护栏。我们聊过专家型Dot——专家型Dot用额外护栏、额外监控来运行，跑在独立硬件上，我们有些就跑在Macmini上。我们构建Dots一个根本差异是：harness并不运行在你的机器上。这也许是人们没有意识到的——它可以连接任意多的设备，它有自己的计算机，你甚至可以把自己的笔记本连上去。未来你可能连接10台设备，它能控制全部。有点像章鱼。

Lenny：所以你在和你的Dot说话，它住在某个VM里，它可以——

Tibo：对。可能是VM，也可能不是。它就是这样一个东西，能连接许多设备。

招聘趋势：品味上升，打字下降

Lenny：你们招了很多人。面试时你看到什么技能在上升，对现在成功的人来说越来越重要？什么技能在下降？

Tibo：快速打字的价值在下降。越来越重要的是判断什么才是好的产品、理解用户，以及和目标受众建立联系。很多前创始人现在极其成功——连续创业者。我们在OpenAI招聘时也发现了：我们有120多位YC创始人。它就像一个巨型创业公司。那种想构建重要东西的热情和渴望，加上知道“好”长什么样，比以往任何时候都重要。我一直认为PM会在这种时代繁荣，因为那基本上就是PM的工作：我们该在哪里构建？帮人把它建起来。然后：这正确吗？够好吗？迭代。还有，角色在模糊化。你可能以前只做设计，或者只做工程师，总有点不自在——但现在是你的高光时刻了。

Lenny：你怀念工程那部分吗？我以前也是工程师，当了10年。那种心流、构建然后看它成不成的美感。你怀念吗？

Tibo：我怀念过一阵，但现在有了超快速度，我找回来了。我很兴奋要尽可能普及它。它需要时间才能真正无处不在——覆盖超过10亿用户。但有了Ultra-Fast的速度，我们能做到，而且成本大约和Astra一样。内部的进展相当惊人，连我们自己都感叹“哇，我们能做这些”。因为我们在用Astra，发现能把它推得很远。当你有这样的速度，尤其是能语音控制它时，你会重新进入那种非常有创造力的状态，无尽的心流。它和过去的心流不同，但我不怀念过去了。

Lenny：给刚起步的年轻人什么建议？很多人仰望你，想成为下一个Tibo。

Tibo：下一个Tibo已经在OpenAI了——他叫AhmedIbrahim。我很喜欢和他共事。他被录用时是应届生，现在负责OpenAI所有的计算集群和应用，这是非常非常大的责任。他构建了大量Codexharness。让他脱颖而出的原因是：他极其善良，极其协作，总在解决真正重要的问题——而且不以自我为中心。他是一块海绵，学得飞快，用所有最新技术，以我前所未见的速度学习。几个月到一年间，他在公司的成长绝对令人惊叹。现在我把OpenAI最棘手的发布都交给他，非常信任他。

Lenny：在OpenAI工作有什么会让人惊讶的？从外面看感觉就是不断发布、代码、有点混乱但很棒。

Tibo：不知道这算不算惊讶，但就像我说的：很多前创始人在做大量自下而上的、非常激动人心的事。比如DecisionsAPI，很快就成型了。我们发现Luna这个模型真的很好，我们做了一些约束采样，然后以不同形态发布到ResponsesAPI，在某些场景下更快、相当好用。如果你掀开引擎盖，你会发现是一个Slack频道凑起来的——最初大概四个人在周末hack——随后它作为内部试用工具向全公司开放，人们兴奋起来，开始构建：“哦，我们能支持视觉输入，这比外面现有的更好。”然后人们越来越兴奋，开始加入进来。感觉完全非结构化，然后你一路把它做出来发布。我们尽量把质量门槛抬高，在它们发布前拦下——或者也许还需要再沉淀一下。有些我们本来打算在DevDay发布的东西，最后决定再等等、拉开节奏，下周、下下周还有更多发布。就是这种不可思议的自下而上的能量，然后人们自发承担角色，把它引导到有产出的方向。

Lenny：OpenAI非常独特的一点：你们有大量自主权。你想按reset就按reset，在Twitter上想说什么就说什么。这种文化优势在哪里？它让你们更快吗？

Tibo：你得到很多自主权，然后你必须为之负责。我们就是信任人们做出好的选择。然后，当事情出错时，快速修复或从错误中学习。到目前为止都很好，它真的成了一个非常赋能的环境。确实，我可以在必要或感觉对的时候按reset按钮，这是一种特权。它让我能以其他方式不可能做到的程度贴近社区——我不必通过层层审批。

Lenny：你说有时人们会搞砸。以你拥有的自主权和信任，你搞砸过什么吗？

Tibo：有。有时候我本可以让团队更有灵感地去构建不那么复杂的东西，继续追求简单。Codex早期，我造成过几次宕机——非常早期，我入职OpenAI的第三天，就把生产搞宕机了。我之后还是被雇用了。我吸取了教训。

Lenny：人们要我问你：未来一个月或一周，我们该期待多少次reset？

Tibo：取决于你弄坏多少次。

Lenny：所以哲学是：弄坏东西，就reset。

Tibo：对——弄坏东西，庆祝。

未被定价的三件事与OpenAI的安全责任

Lenny：你觉得人们对未来还有什么没有定价？什么会改变，而他们看得不够清楚？

Tibo：有很多我觉得还没被定价的事。第一，互联网上的大多数行为将由Agent完成。第二，模型会以令人难以置信的速度变得更便宜、更快。第三，我们终于能把所有模态无缝地集成在一起。就这三件。我经常看到外面的人在构建的东西，心里就想：你还差点意思。你几乎到了，但如果你推自己一把，想象这一切在一年内比现在好大约10倍，你会用完全不同的方式去构建。

Lenny：在那个大多数流量来自Agent的世界里，你看到什么二阶效应吗？

Tibo：有很多。首先，如果你想让产品在Agent时代成功，你必须为一定规模的流量而构建。比如我们和Notion合作得很紧密，当他们建好MCP，突然它就可供所有能真正干活的Agent使用了，他们看到大量流量涌入。这显然给系统带来很大压力，你得想清楚其中的经济学。所以做产品时有个张力：做不做界面？你可以暂时搁置，但这是不可避免的——大多数东西会被Agent使用，为那个未来构建非常重要。另一面：为人类打造绝对令人愉悦、真正受益于所有模态的新体验，我觉得这方面投资不足。

Lenny：过去一年你改变过什么想法吗？有什么你以前相信、现在看法不同的？

Tibo：我原本预计我们要花一两年才能达到今天的模型能力——比如Astra这种水平。所以我不得不修正我的先验。另外，我没想到自己会这么依赖语音。我通过口述、直接打电话给我的Agent做那么多事，我没想到那种感觉会这么好。我不得不改变看法。还有招聘：我没想到年轻一代有如此惊人的才华和能量，以及他们会最先拥抱这一切变化、学会驾驭它。所以我也改变了对招聘和策略的看法。

Lenny：再确认一下：新进入职场的人有优势，因为他们没有按某种既定方式工作过，可以全力投入AI。

Tibo：对。还有吸收和超快学习的能力。

Lenny：你们放慢了一些训练，每个人都在调整前沿节奏。你怎么看AI世界和它对人类的潜在风险？

Tibo：对我来说，PacingtheFrontier就是真正提前投入——而且投入比我们认为应该的还多：投入模型的对齐和安全、投入安全防护、投入护栏。我们正把越来越多算力用于二级监控：所有算力给主系统——做事的Agent——然后还有一堆算力监控主Agent，确保它不采取过高风险的动作，或者当它看起来可能被prompt注入时打断它。我们API栈上最大头的投资，其实进了安全栈。所以对我来说，那就是pacing：你要确保自己极其坚固。这就是我们在做的。我们还没有发布Astra之外的下一个能力台阶，我们发布了一个水平相近——接近Astra的智能——但高效得多的版本。我们对此非常安心。而且我们会在那里持续投入很多。媒体也报道过：我们做了6.1-Astra，然后没有发布它——这是我很自豪的事。

Lenny：我听到的是，你乐观地认为我们能解决对齐、AI做坏事这些问题。AI最近做了不少不太好的事——HuggingFace那些——但我听到的是：乐观我们能解决，会没事的。

Tibo：是的。这显然是一份深重的责任。而且想想OpenAI的激励：我们为12亿人构建产品，我们不能搞砸。我们非常非常认真地对待交到这么多人手里的东西，包括那些自己不懂技术的人。你必须做对。所以我们不在那里赌博。

Lenny：最后一个问题：当前App有什么让你烦恼的？就是那种“天哪，我们必须修好它”。

Tibo：当前App的状态……我觉得模型几乎到位了，但还不够——不足以让App几乎完全消失。我等不及到达那种超级本质的简单。连我自己都被模型选择器和reasoningeffort搞得疲惫：该用多Agent还是Ultra，每个选项究竟做什么，弄清这些几乎像要读个博士。我只想尽快消灭这一切。

Lenny：太棒了。Tibo，谢谢你。

Tibo：感谢邀请。

开发者怎样把这些变化用到工作中

结合这次访谈，可以从一个小任务开始：把分析、修改或验证交给Agent，自己负责说明目标、检查结果和决定是否继续。Codex在文中承担代码生成、分析和执行支撑的角色；Dots则被描述为结合记忆和长期目标、持续推进工作的个人智能体。模型调用、执行环境与完整产品资格应分别核对。

原文谈到订阅用量可以用于插件或支持登录的合作产品，也介绍了收入分成，但没有列出官方套餐价格、具体分成比例或所有功能的开放时间。选择接入方式时，应以对应产品的当前说明为准。有其他AI工具接入需求的读者，可以查看Code80官网的当前服务信息；本文不据此推断它提供Dots资格或文中全部产品能力。

常见问题

Q：ChatGPT和Codex已经彻底合并了吗？

A：受访者说团队正在降低Chat与Work的切换复杂度，并描述了后续合流方向。访谈没有提供统一完成日期，不能据此认定所有入口都已完成合并。

Q：Dots的核心与普通聊天有什么不同？

A：按受访者描述，它结合长期记忆、偏好学习和主动工作能力，在自己的计算环境中持续执行任务，还能连接不同客户端和设备。

Q：是否必须同时运行很多Agent？

A：Tibo的经验恰好是动态调整。任务前沿推动他扩大团队，模型变快、变强或记忆改善后，一个Agent又可能承接更多工作，团队随之缩小。

Q：插件怎样获得更多曝光？

A：访谈强调留存、完成效果和质量。系统会据此调整推荐，而不是保证插件上线后就获得固定流量或收入。

Q：Agent能自主修复生产故障吗？

A：访谈案例中，Dots发现故障并询问是否尝试修复，但Tibo没有授权它修复，而是联系工程团队处理。该案例体现了关联信息与主动提醒，不等于通用生产修复能力已得到验证。

Q：原文说的10倍提升是正式性能承诺吗？

A：不是。这里是受访者建议开发者设想一年后能力大幅改善时的产品设计思路，不能当作具体型号的测评结果或交付承诺。