Agent 元年的发令枪：OpenAI 连发 Operator 与 Deep Research

2025 年开年，OpenAI 连发两个 Agent 产品：1 月 23 日推出 Operator（研究预览），可接管浏览器自主完成订餐、购票等网页任务；2 月推出 Deep Research，可自主完成多步骤网络研究并产出专家级报告，面向金融、科研与政策专业用户。

据 TechCrunch 与 Business Insider 报道，两者均首发于每月 200 美元的 Pro 订阅，随后逐步下放。Deep Research 尤其引发行业跟风：Google、Perplexity、xAI 等在数月内全部推出同名或同类功能。

回看全年，这两款产品是 Agent 元年的发令枪：AI 从“回答问题”转向“完成工作”的范式切换自此开始。

两条路线，两种命运

Operator 与 Deep Research 代表了 Agent 的两种形态，后续际遇却大不相同。Deep Research 路线迅速成为行业标配——多步检索、交叉求证、长报告输出的能力被各家内置进旗舰产品，成为知识工作者的日常工具（参见本站 Gemini Deep Research 报道）；而 Operator 式的“接管浏览器点击”路线走得更曲折，通用网页操作的可靠性门槛远高于预期，最终演化为 ChatGPT Atlas 这样把 Agent 能力内置进浏览器本体的形态（参见本站报道）。这个分化给行业的启示是：Agent 的可用性取决于环境的结构化程度——搜索与文档是结构化的，而为人类设计的网页不是。

本站解读

两款产品首发于 200 美元月费的 Pro 档，这个定价策略本身就是信号：OpenAI 在用高价筛选愿意为“完成工作”付费的专业用户，验证 Agent 的真实商业价值，再逐步下放。后续一年的行业演进验证了这一判断：从工具入思维链的 o3（参见本站报道）到各家的 Agent 能力竞赛，“完成工作”成为旗舰模型的主战场，而定价也沿着同样路径分化出专业档与大众档。发令枪之后，赛道的竞争维度已经从“谁先发”切换到“谁的任务完成率更高、单位成本更低”。