過去幾年，我們已經習慣將 ChatGPT 視為一個強大的問答機器、一個無所不知的聊天對象。但如果，這只是個開始呢？如果 ChatGPT 不再只是一個對話框，而是像 iPhone 一樣，成為一個可以安裝各種應用的平台？OpenAI 在 2025 年 10 月 6 日 DevDay 發布的一系列更新，包含 Apps in ChatGPT、AgentKit 工具組，以及 Codex 正式版，正宣告一個全新的「AI 原生應用」生態系正加速到來。
發布會懶人包
OpenAI 這次同步釋出了多項重大更新，核心目標相當一致：讓 AI 走出聊天室，真正進入到我們的工作與生活流程中。以下是三大重點摘要：
- Apps in ChatGPT：這可以理解為 ChatGPT 的 App Store。現在，你可以在對話中直接呼叫像是 Spotify、Canva、Zillow 等第三方應用，讓 AI 幫你製作簡報、規劃旅遊行程或尋找房源，並在對話窗中直接看到互動式的結果。
- AgentKit：這是一套為開發者量身打造的「AI 代理人」開發工具。它提供視覺化的流程建立工具 (Agent Builder)、可嵌入的聊天介面 (ChatKit) 等，大幅降低了開發者打造客製化 AI 應用的門檻。
- Codex 全面開放 (General Availability)：OpenAI 旗下的 AI 程式碼助理 Codex 正式上線，並帶來了更強大的 GPT-5-Codex 模型、全新的軟體開發套件 (SDK) 與 Slack 整合，讓 AI 更深入地融入開發團隊的日常協作。
Codex is now generally available
主要亮點剖析
Apps in ChatGPT vs. MCP：應用程式與底層協定的關係
這次更新後，有些人可能會有個疑問：新的「Apps in ChatGPT」以及「Apps SDK」，跟前陣子用來與外部 App 溝通的「MCP (Model Context Protocol)」，究竟差在哪裡？
簡單來說，這兩者並非互相競爭或擇一的關係，而是一個「上層建築」與「底層基礎」的關係。
- MCP (Model Context Protocol)：可以把它想像成「AI 應用的 USB-C」。它是一個開放的、標準化的通訊協定，是底層的「水管」，專門解決 AI 模型如何安全、有效地與外部世界（如 API、資料庫、檔案系統）溝通的問題。它處理的是結構化資料交換、身份驗證、工具呼叫等基礎工程。
- Apps in ChatGPT & Apps SDK：這則是建立在 MCP 這個「水管」之上的「使用者體驗與開發工具」。Apps 是使用者在 ChatGPT 中實際看到、互動的成品（例如 Canva 的設計介面）；而 Apps SDK 則是 OpenAI 提供給開發者的一整套工具箱，讓他們可以更輕鬆地打造出符合規範、介面友好、能夠在 ChatGPT 生態系中發布的應用程式。
MCP 是「AI 如何與外界溝通」的技術標準，而 Apps SDK 則是「開發者如何打造一個在 ChatGPT 內運行的應用程式」的解決方案。開發者使用 Apps SDK 來設計應用的外觀與邏輯，而這個應用在執行時，則是透過 MCP 協定來與後端服務進行資料交換。
AgentKit vs. Make/n8n：AI Agent 與 Workflow 的不同
看到 AgentKit 的視覺化、拖拉式介面，很多人立刻聯想到 Make 或 n8n 這類的自動化工具。但它們雖然看起來很像，但出發點還是有所不同。這個不同，源自於「AI 代理人 (Agent)」與「自動化流程 (Workflow)」。
什麼是 Workflow (自動化流程)？
以 Make 和 n8n 為代表的工具，核心是基於規則的、可預測的自動化。它們的邏輯是「如果 A 發生，就執行 B，然後執行 C」。整個流程是預先設定好的、線性的、確定性的。例如，設定一個「每當我的 RSS 訂閱有新文章時，就自動發布一則推文」的流程。它非常擅長處理重複、有明確規則的任務，但缺乏彈性。
什麼是 Agent (AI 代理人)？
AgentKit 打造的，則是基於目標的、動態的自主系統。你給 Agent 的不是一步步的指令，而是一個目標。例如，你對 Agent 說：「幫我研究一下最近 AI 手機的市場趨勢，並寫一份摘要報告寄給我」。這個 Agent 會自主地進行以下思考與行動：
- 規劃：它會自己決定要去哪些網站搜尋資訊。
- 執行：它會使用搜尋工具來收集資料。
- 推理：它會判斷哪些資料是相關的、重要的。
- 動態調整：如果在某個網站找不到好資料，它會自主決定換另一個網站，而不是卡住不動。
- 完成任務：最後，它會整理資訊、撰寫報告，並透過郵件工具寄出。
所以，AgentKit 並非要完全取代 Make 或 n8n。對於已經定義清楚的自動化需求，Make/n8n 對於不太會設計程式語言的人來說，依然是高效的選擇。但對於需要 AI 進行自主判斷和執行的複雜任務，這次 AgentKit 則提供了一個「具備 AI 超能力的 n8n」方便使用者串接。
TN科技筆記的觀點
- OpenAI 正在做的，是在建立一個作業系統級別的 AI 生態系。過去，開發者圍繞著 Windows、iOS 或 Android 開發應用程式。現在，OpenAI 正在提供一套完整的工具鏈（Apps SDK、AgentKit、Codex SDK），鼓勵開發者圍繞著大型語言模型來打造新一代的「AI 原生應用」。從底層的通訊協定 (MCP) 到上層的開發工具 (AgentKit) 與應用商店 (Apps in ChatGPT)，OpenAI 包辦了開發者可能需要的一切，潛在的網路效應與商業價值極大。
- 與此同時，當開發者越來越依賴 AgentKit 的視覺化介面、版本控制以及與 OpenAI 模型的深度整合時，他們的應用也會與 OpenAI 平台深度綁定。未來若想遷移到其他模型或平台，轉換成本將會非常高昂。對開發者來說，是一項需要審慎評估的策略。
- 雖然理念不同，但像 Make、n8n 這類的無程式碼/低程式碼自動化平台想必也不會坐以待斃。它們擁有龐大的既有客戶群與成熟的 workflow 生態系，也在持續整合 AI 功能。不曉得未來究竟是 AgentKit 這種「AI-first」的模式能吸引更多開發者，還是 Make/n8n 這種從「Workflow-first」逐步演進的模式更能滿足需求？
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