从移动 Codex 到实时语音模型：AI Agent 正在进入随时协作阶段

核心观察

OpenAI 最近的两组产品更新值得放在一起看：Codex 进入 ChatGPT 移动端预览版，Realtime API 推出新一代实时语音模型。前者解决的是开发者如何在手机上介入长时间运行的编码任务，后者解决的是语音 Agent 如何在对话中理解、推理、翻译、转写并调用工具。

这说明 AI 产品的竞争焦点正在发生变化：模型能力仍然重要，但真正的产品价值正在转向持续协作能力。用户不再只是向模型提交一个问题，而是在多个设备、多个环境和更长的任务周期中，与 Agent 一起推进工作。

对产品和团队的启发

第一，Agent 产品需要设计“中途介入”的体验。长任务不会总是一次性完成，用户需要在关键节点进行审批、补充上下文、调整方向或查看 diff、日志、截图和测试结果。

第二，语音交互会成为 Agent 的重要入口。Realtime 语音模型支持实时推理、工具调用、翻译和转写，这意味着客服、差旅、医疗、销售、教育等高频沟通场景，可以从“语音助手”升级为“语音工作流”。

第三，企业落地会更关注权限、审计和运行环境。Codex 的远程环境、Hooks、访问令牌，以及 Realtime API 的安全防护与企业隐私承诺，都指向同一个方向：Agent 必须在可控边界内工作。

可以优先尝试的方向

如果你的产品已经有工作流、审批流或客服流，可以先尝试把 Agent 放在一个明确的窄任务里：例如自动整理客户问题、生成修复建议、同步会议纪要、跨语言实时支持，或者在代码仓库里完成小范围缺陷定位。

不要一开始追求全自动。更现实的路径是让 Agent 先承担信息整理、候选方案生成、实时提醒和低风险执行，再逐步增加工具调用权限。