OpenAI 于 2026 年 9 月 29 日的 DevDay 更新中介绍 Dots，一种可以在对话之间继续工作的常驻 AI 代理。用户可以为 dot 设定一个目标，选择它可以连接的应用程序，并定义它可以自行处理的范围；代理会在自己的云端电脑及浏览器上运行，之后把结果或需要判断的决定带回给用户。
这与一般聊天视窗或一次性的 agent task 有明显分别。Dot 接手的是一项持续责任，例如跟进项目更新、整理会议简报、追踪代码迁移，或者定期把新数据与既有文件对照。它可以在用户离开对话后继续工作，再通过支持的联络方式通知用户，而不是每一步都等候下一句 prompt。
OpenAI 的说明把 Dots 放在 ChatGPT、连接应用程序和 Codex／Work 工作流之间。Dot 可以使用相关对话和偏好作为上下文，建立文件，处理数据，并把部分工作交给 ChatGPT Work 或 Codex。这个设计让代理更像一个长期协调者，但同时也令权限、上下文准确度和工作状态保存变得比普通问答更重要。
控制方式是产品设计的核心。用户可以选择连接哪些应用程序、管理权限、指定自定义规则，并决定哪些操作需要批准或应该直接被阻止。涉及账户或分享数据的操作会先经过自动检查，部分行动仍需要人批准；例如改变密码等高影响操作会保留在人手之内。这种分层批准是常驻代理能否实际使用的关键，而不只是模型本身有多强。
Dots 目前是逐步推出的功能，适用计划、地区、年龄和工作区设置都会影响可用性。企业使用需要管理员启用，部分企业访问仍属 beta。这代表官方展示的工作流不等于所有用户现在都能获得相同能力，也不代表每一种应用程序连接都具备同等的操作深度。
从工作流角度看，Dots 把 AI 代理由「收到指令才行动」推向「持续留意目标并在需要时回报」。好处是长期项目不用每次重新交代背景；代价是用户要更仔细设计权限、停止条件、数据范围和审批点。当代理能够在云端电脑上使用浏览器和工具，错误不再只是一段不准确文字，而可能是错误地修改文件、传出数据或推进一个不应继续的流程。
因此，Dots 的真正新意不只在于「AI 可以自己工作」，而是把持续性、工具使用和责任边界放在同一个产品模型中。早期采用者应把它当成有明确边界的协作代理，从低风险、可审阅的任务开始，保留操作记录及人工批准，并在代理的上下文或权限不足时让它停下来，而不是把常驻等同于完全自主。
