2026 年 9 月 29 日，OpenAI 在 DevDay 2026 发布了二十多项更新。其中有两个产品，我认为值得放在一起看：Dots 和 Decisions API。
Dots 是一种 always-on AI agent。它拥有自己的云端计算机和浏览器，可以通过插件连接超过 4,000 个应用，在用户没有持续指挥的情况下处理长期任务，并通过权限和审批机制决定哪些操作可以继续、哪些需要重新交给人。
另一边，OpenAI 发布了 Decisions API。它把 Luna 的能力集中到一组由开发者预先定义的问题和有限答案上，根据文本或图像上下文返回可以直接用于分类、路由，甚至决定 Agent 下一步行动的结果。
如果只从产品层面看，一个是更自主的 Agent，一个是面向机器工作流的决策接口。
但从我一直研究的 Decision Authority（决策权）视角来看，这两件事实际上指向同一个更大的变化：
AI 的演进正在从能力扩张，进一步走向决策权迁移。
一、类 Muse 的 Dots：Agent 可以影响现实的边界正在扩大
Meta 在 9 月推出 Muse，将其定义为 personal AI agent。Muse 拥有持续运行的虚拟环境和浏览器，可以跨网站和应用完成多步骤任务，并在后台继续运行。
OpenAI 的 Dots 现在进入了相似的产品方向。
OpenAI 对 Dots 的描述很明确：它拥有自己的 cloud computer 和 browser，可以连接外部应用、同时处理多个项目，并在用户不需要指导每一步的情况下持续工作。
这和传统 Chatbot 有一个根本区别。
传统 Chatbot 更接近：
人提出问题 → AI 回答 → 人继续决定和行动
而常驻 Agent 开始变成：
人设定目标 → Agent 持续获取信息 → 判断环境变化 → 调用工具 → 执行任务 → 在必要节点请求授权
所以，Muse、Dots 这一类 Agent 真正改变的并不只是“AI 能做多少事情”。
它们扩大的是：
AI 的判断能够影响现实世界的范围。
模型可以产生判断，但如果它没有工具、账户、应用和执行权限，这个判断仍然主要停留在信息层。
一旦 Agent 可以进入浏览器、企业软件、工作流甚至交易环境，一个模型输出就有可能进一步变成现实中的行动。
因此我更愿意把这一变化理解为：
模型能力决定 AI 能不能判断；Agent 的行动边界决定这种判断能够产生多大的现实影响。
二、权限设计，本质上已经成为 Decision Authority 的设计问题
但这里必须区分一件事情：
行动能力扩大，并不自动等于 AI 获得了完整决策权。
在我的 Decision Authority 研究中，Decision Authority 并不只是“谁最后点击确认”。
它更接近于：
谁拥有定义选项、应用判断标准、完成选择，并使选择产生现实结果的权力。
所以 Decision Authority 可以存在于整个决策过程中。
谁决定哪些选项进入候选集合？
谁决定使用什么标准进行比较？
谁可以排除某个选项？
谁完成最终选择？
谁有权把这个选择转化为行动？
这也是为什么我认为 Dots 最值得关注的地方之一，并不是“可以连接 4,000 多个应用”，而是 OpenAI 对 permissions、Custom Rules 和 approvals 的设计。
用户可以规定某些行为允许执行、某些必须审批、某些直接禁止；系统还会判断某项行动能否继续、是否需要用户审批，或者必须由用户本人完成。
从产品角度，这是一套安全和权限机制。
但从 Decision Authority 的角度，它实际上在回答一个更基础的问题：
哪些决定可以委托给 Agent，哪些决定必须继续由人掌握？
所以未来 Agent 系统之间真正重要的差异，可能不仅是模型能力，而是它们如何配置决策权。
三、类 Jev 的 Decisions API：判断和选择开始成为机器原生能力
如果说 Dots 让 AI 的判断更容易进入现实执行环境，那么近期 Jev 所代表的另一条路线，则进一步改变了“判断”本身的产品形态。
TypeSafe AI 在 9 月 15 日发布 Jev，并把它定义为面向软件自动化的 System One Model。
它与传统生成式模型一个很明显的区别是：它不是主要生成一段文字，而是接收状态和预定义问题，直接输出 choice、score 或 probability，让软件能够继续处理。
例如：
这个请求应该批准还是拒绝？
这个客户属于哪一种类型？
风险评分是多少？
下一步应该交给哪个 Agent？
传统 LLM 的核心输出通常是 strings。
而 Jev 强调的是：
decisions that software can act on。
OpenAI 这次推出 Decisions API，实际上进入了非常相近的问题空间。
OpenAI 官方给出的应用就是 classify content、route requests，以及 choose an agent’s next action。
这意味着一个很重要的变化：
过去我们主要研究 AI 能不能生成更好的答案。
现在越来越多产品开始研究：
AI 的判断能不能直接成为软件系统的一部分。
四、但“做出判断”仍然不等于拥有 Decision Authority
这也是我认为需要特别区分的地方。
Decision Intelligence 不等于 Decision Authority。
假设一个模型输出：
某客户成为有效客户的概率为 95%。
如果这个结果只是展示给销售人员，那么 AI 提供的是判断能力，最终决策权仍然在人。
但如果软件规定：
概率 > 90% → 自动进入下一阶段
或者：
风险 < 5% → Agent 自动执行交易
那么机器的判断就已经开始进入实际的 Decision Authority。
因此真正关键的问题，并不是：
AI 有没有给出判断？
而是：
这个判断之后连接了什么？
是一个人？
是一条规则？
是一个 Agent？
还是另一个 AI 系统？
最终谁能够让这个判断改变现实状态？
这决定了 Decision Authority 实际存在在哪里。
五、Dots 与 Decisions API 放在一起，变化就更清楚了
从这个角度看，Dots 和 Decisions API 不是同一个产品方向，但它们正在补齐同一套 Agentic AI 基础设施的不同部分。
Dots 扩大了：
一个 AI 判断能够被执行的范围。
Decisions API 扩大了：
判断和选择本身被嵌入机器工作流的范围。
一个系统越来越能够持续行动。
另一个能力越来越适合直接承担分类、筛选、路由和选择。
当这两种能力继续组合：
信息获取
↓
判断
↓
筛选
↓
选择
↓
行动
↓
反馈
↓
再次判断
AI 就不再只是出现在这个链条中的某一个步骤。
它开始进入整个 decision process。
真正发生变化的，也就不仅是 AI Capability，而是：
decision-making authority 如何在人、模型、规则和 Agent 之间重新分配。
六、人类没有退出，而是从“逐项决策”转向“定义决策边界”
Decision Authority 的迁移并不等于“AI 取代人类”。
Dots 本身反而很好地说明了另一种可能。
OpenAI 为 Dots 设置了应用访问权限、Custom Rules、审批机制和敏感操作限制；企业版 specialist dots 甚至会明确规定 Agent 的职责、可使用工具，以及人类如何审核和批准它的工作。
这意味着人的角色可能正在发生变化。
过去的控制方式是：
每一步由我决定。
未来越来越可能变成：
我决定你可以在什么条件、什么权限和什么范围内自己决定。
这与我此前提出 Decision Authority Economy 时讨论的核心非常接近：
Decision authority is not eliminated, but delegated.
决策权并没有消失。
它只是开始在人、规则和 AI Agent 之间重新配置。
七、从 Attention、Intent 到 Decision Authority
互联网长期围绕 Attention 展开竞争。
平台争夺的是：
谁能够获得人的注意力。
随后数字平台越来越擅长识别 Intent：
用户想搜索什么、购买什么、去哪里、下一步准备做什么。
但 Agentic AI 正在继续向决策链条的后端移动。
当 AI 开始参与：
发现选项；
筛选候选对象；
应用判断标准；
进行比较；
做出选择；
调用工具；
执行行动，
商业竞争的核心就可能再次发生变化。
重要的不再只是：
谁获得 Attention？
也不仅是：
谁理解 Intent？
而是进一步变成：
谁能够影响 Decision Authority？
这正是我提出 Decision Authority Economy 时试图描述的变化。
它关注的并不是一个宽泛的问题——“AI 是否参与决策”。
真正需要观察的是：
决策过程中的权力究竟被分配给了谁。
结语
OpenAI 在 DevDay 2026 同时发布 Dots 和 Decisions API，从产品分类上看是两件不同的事情。
但如果从 Agentic AI 的长期演进来看，它们之间存在一条很清楚的逻辑线。
一方面，AI Agent 的行动边界正在扩大。
另一方面，判断、筛选和选择正在越来越容易被嵌入机器工作流。
当判断能力和行动能力继续连接，AI 就不再只是一个生成工具，也不只是一个执行工具。
它开始成为决策结构的一部分。
因此，我对 Decision Authority 的定义也可以进一步明确为：
Decision Authority 不是 AI 有没有参与决策，而是谁拥有定义选项、应用判断标准、完成选择，并使选择产生现实结果的权力。
这可能也是 Agentic AI 下一阶段真正需要回答的问题：
Who—or what—is authorized to decide?
谁，或者什么系统，正在获得决定的权力？
参考资料
- OpenAI. DevDay 2026 Recap. September 29, 2026.
- OpenAI. Introducing dots. September 29, 2026.
- Meta AI. Introducing Muse: Your Personal AI Agent. September 8, 2026.
- TypeSafe AI. Introducing System One Models & Jev. September 15, 2026.
