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OpenAI 客户案例：Third Moment Research 同时运行 1 万个 agent，连续工作超 36 小时
OpenAI 在官网发布客户案例，介绍研究机构 Third Moment Research 同时运行 1 万个 agent、连续工作 36 小时以上的做法，所用模型包括 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol，并配合 Codex 和面向网络安全的 Daybreak。案例强调 agent 可以长时间保持专注并随使用不断改进，把难点从单次推理推向编排、可靠性与成本控制。
OpenAI 在官网发布了一篇客户案例，介绍 AI 研究机构 Third Moment Research 的智能体实践：该团队同时运行 1 万个 agent，并让它们连续工作 36 小时以上。
案例中提到，这套体系建立在 GPT-6 Astra 与 GPT-6.1 Sol 之上，并配合 Codex 以及面向网络安全的 Daybreak 一起使用。
更值得注意的是描述里的两个行为特征：agent 能够长时间保持专注，并且在被反复使用的过程中持续改进。
1 万个 agent 连续运行超过 36 小时，意味着真正的瓶颈已经从单次推理速度，转移到任务编排、状态管理、失败恢复和成本控制上。
网络安全被单独点名。Daybreak 出现在案例的工具清单里，说明长时间运行的智能体正在被用于需要持续值守的防御类任务，而不是一问一答的问答场景。
对行业来说，变化在于工作单元：过去 agent 的寿命是一次对话或一个任务，现在被拉长到以天计。这会直接改变评测方式、算力预算和运维流程。
接下来要看的是这种长时智能体能否在更多行业复制，以及 36 小时连续运行背后的成本、可靠性和人工介入比例是否会公开。
为什么重要
这条案例把智能体的竞争焦点从模型能力推向了工程耐力：谁能稳定地把上万 agent 跑上几天，谁就更有机会拿下需要持续值守的行业场景。
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