OpenAI 测试 Codex“持久模式”：智能体开始学会“自己安排明天的工作”

一、事件梳理：一条来自《连线》的独家披露

8月27日，《连线》杂志披露，OpenAI 正在其 Codex 命令行版本中加入一项名为“持久模式”（persistent mode）的新能力。核心特征有三：

可持续工作：智能体不再受单次会话边界限制，可以在长时间内持续执行任务；
跨会话主动安排：智能体能够在会话结束后，主动规划并安排后续任务，实现“今天干完、明天接着干”的自主衔接；
算力消耗最高档：运行成本属于 OpenAI 当前最高档之一，属于典型的“高投入能力”。

OpenAI 官方对此回应确认：该功能确实在测试中，但近期没有上线计划。值得注意的是，该功能的代码位于 Codex 与多产品的共享核心中，意味着未来可能扩展至 ChatGPT Work 等更多产品——持久模式可能不止是 Codex 的专属特性，而是 OpenAI 智能体平台的基础能力层。

二、技术解读：从“响应式工具”到“主动式员工”

1. 持久模式的本质：把“会话”升级为“工作单元”

传统 AI 智能体以“会话”为生命周期单位：用户发起请求，模型执行，会话结束即遗忘。持久模式打破了这一模型，引入了两个关键机制：

长期状态持久化：任务进度、中间结论、环境状态在会话结束后被保存，新会话可无缝续接；
主动规划与调度：智能体具备“任务队列”概念，能自主判断“哪些工作留到下次”，并主动发起后续任务，而非被动等待用户指令。

这标志着智能体从“响应式工具”（你问它答）向“主动式员工”（它自己安排工作）的关键跃迁。

2. 与行业动向的呼应：持久性已成智能体竞争主战场

持久模式并非孤立事件，而是当前 AI 智能体竞争的核心方向之一：

同周，Anthropic 的 Claude Code 桌面版新增终端会话恢复功能（/resume），允许跨界面续接完整历史与工具状态；
Anthropic 同步发布 MHS 模型硬件标准，让智能体以统一接口操控物理实验设备——同样是“让智能体在更长的时间尺度和更大的行动范围内自主工作”；
更早的 Claude Code 2.1.248 还加入了 restricted 模式与同机会话互通，持续强化多会话协同能力。

多家头部厂商不约而同押注“持久性”，说明行业共识正在形成：智能体的价值密度，取决于它能在多大程度上脱离人类的逐条指令而独立推进工作。

3. 为什么算力消耗“最高档”：持久化的隐性成本

持久模式的高算力消耗并不意外：跨会话续接要求模型在每次恢复时重新加载完整上下文与任务状态；主动规划则要求模型持续“思考下一步”，这些推理开销远超单轮问答。更重要的是，如果持久模式演变为“常驻后台智能体”，其 token 消耗将从“按需触发”变为“持续燃烧”，对推理成本结构产生质变影响。

这也解释了 OpenAI 为何“近期无上线计划”——在推理成本与产品定价尚未找到平衡点之前，将最高档成本的能力直接推给用户，商业上并不成熟。

三、行业影响：持久模式将改变什么

1. 对开发者：从“陪跑”到“授权”

持久模式一旦上线，开发者的工作方式将从“与 AI 结对编程”转变为“向 AI 委派任务”：提交需求、设定目标，智能体在后台持续执行，跨天交付结果。这与 Linear 等工具观察到的“AI 提高产出但加重人类审查负担”形成对照——持久模式将审查负担从“实时盯守”变为“异步验收”，前提是验证设施足够可靠。