OpenAI于2026年2月5日推出其企业级端到端平台OpenAI Frontier，旨在帮助企业构建、部署和管理可投入生产的AI智能体（AI Agents），实现真实工作流程的自动化。该平台主要面向财富500强级别的大型企业，目前仅对有限的早期客户开放，尚未提供公开的自助注册服务。Frontier的核心能力在于打通企业内部多个系统（如CRM、ERP、数据仓库）之间的业务上下文，实现统一的知识共享与协作，并提供智能体的入职管理、权限控制、治理机制与安全执行环境。 据信，Frontier不仅支持基于OpenAI自有模型的智能体，也兼容第三方或企业自研的模型，展现出开放与集成的架构设计。这一举措标志着OpenAI正从提供基础大模型向更高层级的“智能体系统”演进，即从“模型即服务”转向“工作流即服务”。这一战略转变反映了当前主流大模型厂商——包括OpenAI、Anthropic、谷歌和微软——的共同趋势：不再仅聚焦于训练和发布通用基础模型，而是将重心转向构建可自主运行的AI智能体、工具集成、任务编排与标准化体系。 随着模型能力的提升，其作用边界不断上移。基础模型逐渐成为通用基础设施，而真正的价值正向智能体的自主规划、工具调用、持续上下文记忆与跨系统协作能力转移。Anthropic提出的“技能（Skills）”方法即强调模块化、可复用的组件设计，而非复杂的系统架构，体现了对高效、可组合智能体生态的追求。当前，模型提供商正逐步掌控任务规划、工具链整合与上下文管理等关键环节，推动形成以统一平台为核心的AI生态系统。 这一趋势也引发深刻产业变革：AI智能体正开始“吞噬”传统软件栈的多个层级。通过原生推理、工具调用、任务规划与执行能力，先进模型已能在受控环境中直接操作文件、运行代码、访问资源，无需依赖外部提示工程、链式调用或复杂的编排框架。这使得原本需要定制开发的中间件、工具链与集成层逐渐被模型自身能力所替代，威胁到传统中间件与自动化工具市场的存在基础。 然而，这一演进也带来权衡：由平台主导的路径虽能实现快速迭代与高效部署，但会增加企业对单一厂商的依赖；而自建的私有化智能体架构则保留了更高的可控性、审计能力、多模型选择权与深度系统集成能力。未来AI生态的竞争，将不仅是模型性能的比拼，更是平台生态、安全治理与系统整合能力的全面较量。