本文整理自B站「ChatGPT 和 Codex 合体！「Add to Task」才是最大更新 | GPT5.6深度解读」，通过音视频转笔记工具Ai好记转录整理，以下为精炼整理后的内容。

GPT-5.6这次更新，我个人认为是又一次真正意义上的产品形态升级。OpenAI没有发布什么炫酷的新模型，而是做了一件更底层的事——把ChatGPT和Codex合体了。这不只是两个产品合并，而是AI Agent工作流的一次完整重构。

合体后的三模式架构：Chat、Work、Codex

这次更新最大的变化，是ChatGPT变成了一个统一的平台入口，下面挂着三个模式：

Chat模式：传统的聊天对话，负责开放性思考和讨论。

Work模式：面向知识工作者，处理研究分析、文档撰写、报告生成等任务。

Codex模式：面向开发者，负责代码编写、调试、测试和仓库操作。

你可以在左上角根据任务类型切换。选Work还是Codex，不是看你的任务有没有代码，而是看你的任务最终交付对象是谁——交付给人看的选Work，交付给机器执行的选Codex。

Work和Codex的底层差异：不只是「有代码」和「没代码」

很多人以为Work模式就是处理非代码任务，Codex模式就是写代码。其实没这么简单。

两者的底层思维逻辑完全不同。Work围绕「成果」组织环境，它的逻辑更像项目经理——明确目标、拆解步骤、收集资料、形成交付物、等待审批。而Codex围绕「工程状态」组织环境，它关注的是代码仓库、测试状态、沙箱权限这些工程化要素。

还有一个关键区别：Work的成功标准是「人觉得好不好」——语义和业务层面的验收；Codex的成功标准是「机器能不能跑通」——执行和测试层面的验收。

「Add to Task」才是这次更新的灵魂

如果说三模式架构是骨架，那Add to Task就是这次更新的灵魂。

以前你用ChatGPT和Codex配合，流程大概是这样的：先在Chat里把需求聊清楚，形成方案，然后复制粘贴到Codex里执行。任务跑完了，这个对话的生命周期也就结束了。如果你想继续迭代，得重新开一个对话，重新构建上下文，重新描述背景。

这个体验说实话挺割裂的。Chat里的上下文和Codex里的执行上下文是断裂的，要靠人工去缝合。

现在有了Add to Task，你可以在Chat模式下随时把当前对话的上下文，一键合并到正在执行的Codex任务中。反过来，Codex的执行结果也能同步回Chat窗口。这意味着什么？

意味着一次对话不再是一个「一次性函数」，而是一个持续运行、持续生长的「对象」。

从Function到Object：被低估的范式转变

以前，Prompt本质上是一个函数——你给一个input，它返回一个output。对话结束，函数生命周期结束。

现在，Prompt变成了一个对象——它拥有生命周期、状态、上下文和历史。你可以不断地给它加新的信息，修正方向，延续它的生命力。这个转变在软件工程里意义重大，但可能很多人还没意识到它的价值。

举个例子：你让Codex帮你搭建一个项目，跑着跑着发现方向需要调整。以前你得重新描述需求，重新开始。现在你只需要在Chat里讨论出新的方向，点一下Add to Task，新思路就无缝融入正在执行的任务里。

你会感觉到你的Agent在这个过程中一直在成长，而不是每次都从零开始。

为什么OpenAI能做这件事？

灵姐在视频里提到一个观点：OpenAI之所以能做出这次更新，靠的是Codex过去几个月高频迭代积累的大量工程数据。正是这些数据，让OpenAI的工程师摸清了Agent的工作细节和交互细节。

回顾OpenAI这两年的产品演进：Memory让用户成为持续存在的对象，Project让项目成为持续存在的对象，Codex让工程环境成为持续存在的对象，Work让工作空间成为持续存在的对象。而Add to Task，把一次聊天变成了一个持续存在的执行对象。

这些功能看似独立，但串起来看，OpenAI的目标很清晰：把ChatGPT变成一个拥有长期持续执行和可演化工作流的系统。

未来走向：国内大厂会跟进吗？

灵姐在视频里做了一个预测：未来一两个月内，国内所有大厂的AI App都会跟进这种模式。把Chat并入Agent，实现人类对齐、人类审核、Agent执行者和Agent Loop的完整形态升级。

All-in-One这件事，大家都知道应该做，但怎么做一直没人给出答案。GPT-5.6这次算是给出了一个相对完整的参考答案。

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