OpenAI DevDay 2025：Apps击败Assistant竞赛
Source: Dev.to
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TL;DR
- DevDay 2025 推出了 Agent Kit（可视化多代理构建器）和 Apps SDK（ChatGPT 内的原生应用）。
- 热议集中在 Agent Kit 与自动化平台（Zapier、Make、n8n、Lindy）的对比上。
- 更深层的颠覆来自 Apps：一种可能将用户锁定在 ChatGPT 中的新交互范式。
- 对企业领袖而言：要了解分发与灵活性的权衡，并决定是采用 “OpenAI‑first” 技术栈，还是保持模型中立。
我是谁？
我是 Dr. Hernani Costa，First AI Movers 的创始人。
- Newsletter: > 5 000 AI‑focused professionals.
- Consulting: dozens of companies on AI transformation.
我见证了平台变革重塑整个行业——而 DevDay 2025 正是其中的一个时刻。
数字讲述了故事
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 每周 ChatGPT 用户 | 800 million |
| 使用 OpenAI 构建的开发者 | 4 million |
| 每分钟处理的令牌数（API） | 6 billion |
这些并非虚荣的统计数据；它们体现了 OpenAI 能够引入新交互范式的规模。
OpenAI的原话
“我们从未打算构建聊天机器人；我们打算构建一个超级助理，结果有点偏离了。”
此承认表明了战略转向：回归 AI 作为终极生产力层的最初愿景。
DevDay的四大战略类别
| 类别 | 它是什么 | 关键亮点 |
|---|---|---|
| Agent Kit | 多代理工作流的可视化画布（面向开发者）。 | • 8 分钟的构建与交付演示。 • 集成的评估工具和部署基础设施。 |
| Apps SDK | 原生应用通过 模型上下文协议（MCP） 在 ChatGPT 内部 运行。 | • 保持服务器、模型和 UI 的同步。 • 早期合作伙伴：Coursera、Canva、Zillow、Spotify、Figma 以及主要的预订平台。 |
| （隐含）模型灵活性 | 能够切换基础模型。 | • 防止企业锁定单一供应商。 |
| （隐含）分发能力 | OpenAI 巨大的用户基础和品牌。 | • 通过无处不在的 ChatGPT 存在可能导致锁定。 |
Agent Kit vs. Existing Automation Platforms
| 平台 | 集成广度 | 典型用户 | 锁定风险 |
|---|---|---|---|
| Zapier | 8 000 个应用，30 000 项操作 | 业务用户，无代码 | 低（多模型，多应用） |
| Make / n8n | 开源，可扩展 | 技术与运维人员 | 低‑中 |
| Lindy | AI‑优先自动化 | 熟悉 AI 的团队 | 中等 |
| OpenAI Agent Kit | 原生集成有限（仍在增长） | 构建代理的开发者 | 高（以分发为中心） |
关键要点
- 模型灵活性仍是关键 – 需要切换基础模型的企业仍会倾向于支持多供应商的平台。
- 用户体验的门槛仍在 – 可视化工作流设计器仍属小众；OpenAI 可能会让其普及，从而扩大整体市场，而不仅仅是重新分配用户。
- 分发与灵活性的权衡 – OpenAI 的庞大覆盖带来锁定风险；重视供应商独立性的公司可能会保持距离。
我对 Agent‑Builder 生态的看法
- 历史模式：企业软件往往会碎片化为多个可行的解决方案，以服务不同的细分市场。
- OpenAI 的定位：吸引 “OpenAI‑first” 开发者社区。
- 已建立的平台：保留那些重视广度、灵活性和多模型支持的客户。
真正的游戏改变者：ChatGPT 中的应用
为什么重要
- 深度集成：与以往的 AI 应用商店概念不同，Apps SDK 让 “与应用对话” 成为可能——ChatGPT 能够保留你在每个应用内部的上下文，并基于该上下文执行操作。
- 潜在锁定：如果关键工作流迁移到 ChatGPT 内部，切换供应商将变得非常痛苦。
演示亮点 – Coursera
用户观看教育视频，暂停后向 ChatGPT 提问：
Can you give me a summary of the last 5 minutes and suggest a practice problem?ChatGPT 通过 Coursera 应用获取精确的视频时间戳，生成简洁的摘要，并呈现相关的练习题——全部在 ChatGPT UI 中完成，无需离开界面。
其他早期合作伙伴
- Canva – 根据自然语言提示生成设计，直接在界面内编辑。
- Zillow – 搜索房源，提供价格趋势分析，安排看房。
- Spotify – 根据对话中描述的情绪创建播放列表。
- Figma – 修改组件，获取设计建议，导出资产。
战略意义
| 含义 | 对你的影响 |
|---|---|
| 上下文连续性 | 用户不再需要在应用之间复制粘贴数据；ChatGPT 成为 唯一 的交互界面。 |
| 网络效应 | 集成的应用越多，ChatGPT 的价值越高——加速“赢者通吃”的动态。 |
| 供应商锁定 | 一旦核心工作流驻留在 ChatGPT 内部，迁移到其他助手的成本将很高。 |
| 竞争对策 | 现有平台要么构建类似的深度集成 SDK，要么加大开放性和多助手支持的力度。 |
领导者现在应该做什么？
- 审计关键工作流 – 确定哪些流程可以迁移到以 ChatGPT 为中心的模型中。
- 试点 Apps 集成 – 从低风险合作伙伴（例如内部知识库）开始，以评估保持上下文的体验。
- 保持模型无关的路径 – 保留切换基础模型或助手的能力，以实现战略灵活性。
- 关注生态系统 – 监控哪些应用获得早期 SDK 支持；优先考虑与业务重点相符的应用。
结束思考
当业界争论 Agent Kit 是否会取代 Zapier 或 n8n 时，真正的颠覆可能来自 ChatGPT 内的应用——一种可能让助手本身成为数字工作 操作系统 的范式。
如果你的工作流还没有在 ChatGPT 中运行，你可能很快就会发现自己在追赶。
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ChatGPT 中应用的集成上下文能力
为了阐释一个复杂概念，ChatGPT 能完整获取视频内容的上下文，从而提供相关的说明。这不仅是便利——它是一种 质的不同的学习体验，无法通过在 Coursera 与 ChatGPT 之间来回切换的方式复制。
Zillow 的集成展示了类似的上下文能力：在浏览房源列表后，用户可以向 ChatGPT 提出 Zillow 应用本身无法直接回答的问题——例如离狗公园的距离或学区质量——同时保持对所考虑的具体房产的完整上下文。
这些例子说明了 Apps in ChatGPT 为什么属于不同于传统应用商店或插件生态系统的集成类别。Model Context Protocol 实现了 双向上下文共享，从而提供真正全新的用户体验，而不仅仅是对已有功能的便捷访问。
上下文黑洞策略：为何切换成本骤然升高
以下是大多数分析忽视的战略洞见：ChatGPT 中的应用可能充当 上下文黑洞——一旦用户体验到与工作流无缝融合的 AI 助手，转向竞争平台的切换成本将变得极其高昂。
具体情景
- 学习工作流 – 想象在 Coursera 的教育内容中使用 ChatGPT 的辅导功能数周。
- 你的学习对话、进度洞察和个性化解释全部保存在 ChatGPT 的上下文中。
- 尝试切换 – 现在设想转向 Claude 或 Gemini 作为学习助理。
- 你会失去一切：对你学习风格的上下文理解、之前的问题、困难点以及累计的学习旅程知识。
切换成本不仅仅是选择不同的 AI 模型，而是放弃数周甚至数月的个性化上下文，这正是让助理真正有用的关键。
动态扩展
- 房地产搜索 – 使用 ChatGPT 辅助的找房过程会累计关于你的偏好、预算限制、地点优先级和决策模式的上下文。切换到其他 AI 助手意味着必须从头重新建立整个上下文。
从竞争战略的角度来看，这代表了 通过累计上下文实现的可防御差异化，而非单纯的技术优势。即便 Anthropic 或 Google 开发出更强大的基础模型，重新在新平台上构建已建立的工作流和上下文的摩擦也会产生显著的用户留存。
我的预测： 在未来 12 个月内，我们将看到技术上了解竞争模型在特定任务上可能表现更佳的用户，却因其集成工作流和累计上下文而被锁定在 ChatGPT，切换成本高得难以承受。
人工智能战略的影响
对开发者
- 问题不再仅仅是“哪个模型最好？”，而是“哪个平台提供最全面的开发和部署基础设施？”
- OpenAI 的 Agent Kit 与其 API 生态系统相结合，为不需要多模型灵活性的团队提供了有吸引力的解决方案。
对企业
- 评估标准已从模型性能扩展到包括 集成深度、上下文持久性和工作流连续性。
- 公司需要评估 OpenAI 平台的优势是否超过单一供应商依赖的风险。
- 对欧盟中小企业的 AI 准备度评估现在应在能力需求的同时评估 平台锁定风险。
对竞争者
- 战略响应不能仅仅聚焦于模型能力的提升。
- Anthropic、Google 以及其他基础模型公司需要提供可比工作流集成和上下文持久性的 平台战略——否则它们可能沦为 OpenAI 平台的基础设施提供商。
- 数字化转型战略日益需要 平台层面的思考，而不仅仅是模型选择。
历史类比
在移动平台战争期间，仅拥有更强大的移动操作系统（例如 Windows Mobile 的功能）并不足以与 iOS 和 Android 的 ecosystem advantages 以及开发者关注度竞争。类似的动态可能正在 AI 平台中出现。
OpenAI DevDay 2025 不仅仅是产品发布——它是后‑ChatGPT 时代对 platform strategy 的首次明确阐述。当开发者社区争论 Agent Kit 是否会威胁现有的自动化平台时，更重要的颠覆可能来自 Apps in ChatGPT，它们创造了新的交互范式并产生切换成本。
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对商业领袖的战略要点
我们正进入一个阶段，AI 的竞争优势不仅来自 模型能力，更来自 平台集成深度 和 累计上下文。制定 AI 战略的组织必须评估即时功能和平台锁定的长期影响。这需要 高层 AI 咨询，其范围超越工具选择，涉及平台架构决策。
- 开发者与创始人： 代理构建领域仍然竞争激烈且具备可行性，尤其是对那些重视模型灵活性并避免供应商锁定的团队。然而，用户体验和集成深度的门槛已显著提升。工作流自动化设计现在需要 平台级思考。
- 更广泛的行业趋势： 我们正从把 AI 视为一种能力转向把 AI 视为 接口层。最终获胜的公司不一定拥有最好的模型——而是拥有 AI 智能与日常工作流之间最无缝的集成。这一转变要求 AI 自动化咨询，以平台战略为核心。
，而不仅仅是实施策略。
作者：Dr. Hernani Costa，原文发布于 First AI Movers。
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