OpenAI использовала keynote на DevDay, чтобы перевести Computer Use из исследовательских демо в инфраструктуру для разработчиков, добавив технологию в Agents API вместе с персональными ассистентами Dots, моделью GPT-6.1 Sol и Decisions API. Ари Вайнштейн, который руководит продуктом и разработкой Computer Use, сказал, что GPT-6.1 Sol стоит одну пятую цены Astra, а для задач Computer Use — одну седьмую. Сдвиг важен для бизнеса, потому что агенты теперь работают в тех же программах, что и сотрудники, внутри продуктов и инструментов разработчиков, а не в отдельных экспериментах.
Что OpenAI показала на DevDay
Dots дают каждому ассистенту собственный виртуальный Linux-компьютер в облаке, способный запускать полноценные десктопные приложения и браузер. Это отличается от прежних схем, где агенты получали только облачный браузер или доступ к Mac пользователя, включая нативный Computer Use на Mac и App Shots для переноса экранного контекста в Codex и ChatGPT. Разработчики теперь могут строить продукты на том же стеке Computer Use, что используется в Codex и ChatGPT, через Agents API. В пакет также входят асинхронные вызовы инструментов, управление по ходу ответа, WebSockets, UltraFast-инференс, увеличенное кэширование промптов, предпрогрев и компактификация для долгих сессий.
Техническое изменение связано с тем, как агенты видят программы и действуют в них. Система сочетает скриншоты с деревьями доступности, данными DOM, автоматизацией Playwright и генерируемым JavaScript, а не опирается только на пиксели. App Shots добавляют более богатый контекст того, что делает пользователь, для быстрой передачи задачи агенту. По словам участников обсуждения, такая комбинация меняет уравнение скорости и помогает восстанавливаться после сбоев: агенты замечают неудачный клик, форму или шаг скрипта, затем отлаживают процесс и пробуют другой путь. Тот же цикл связывает написание программ с их тестированием, что подходит для разработки, QA и браузерных процессов.
Момент выбран после нескольких месяцев работы вслед за покупкой OpenAI компании Sky Software, сооснователем которой является Вайнштейн. Команда описывает нынешний Computer Use как изменившийся на 180 градусов по сравнению с ранними версиями, причем часть задач теперь выполняется быстрее, чем это делает средний человек-оператор. Ведущие подкаста подают фон как спор вокруг комментариев Двакеша о RLVR и прогрессе computer use, а также прежние материалы про Anthropic Computer Use и Claude Cowork. OpenAI описывает Decisions API как меньшую модель без рассуждений, которая выполняет инференс параллельно, оставляя задачи с длинным горизонтом крупным моделям Computer Use, а объединение подходов пока остается направлением исследований.
Что это меняет для автоматизации
Для компаний практический эффект — более широкий круг задач, которые можно делегировать без заказных интеграций. Бронирование, покупки, исправления в клиентском сервисе, проблемы со входом и рутинная работа на компьютере назывались точками старта, поскольку агенты используют существующие интерфейсы, созданные для людей. Небольшие команды получают доступ к десктопной автоматизации, которая раньше требовала инженерных усилий, а крупные фирмы могут стандартизировать один стек Computer Use в Codex, ChatGPT и внутренних инструментах через Agents API. GPT-6.1 Sol снижает порог затрат для массовых браузерных и десктопных операций.
Ограничения касаются доверия, прав доступа и соответствия каждой задачи. Агентам, способным проводить платежи и управлять сайтами, нужны четкие правила подтверждений, журнал действий и границы для чувствительных операций. Decisions API пока описывается как быстрая обертка над Luna, подходящая для классификации обращений и внутренних процессов, а не для сложного многошагового управления. Покупателям стоит спросить поставщиков, какая модель отвечает за каждый шаг, как хранятся скриншоты и доступ к DOM, как управление по ходу ответа прерывает ошибки и как компактификация и память сохраняют контекст в длинных цепочках.
Полезным маркером станет то, выпустят ли разработчики промышленные проекты на Agents API, где Decisions API отвечает за быструю классификацию, а Computer Use — за исполнение. OpenAI уже сообщает о внутреннем использовании Decisions API для поддержки и рабочих процессов, наряду с Dots на постоянных облачных компьютерах. Если сторонние кейсы покажут стабильные затраты на GPT-6.1 Sol и меньше неудачных запусков, стек перейдет из функций keynote в надежную бизнес-автоматизацию.
