OpenAI 测试 Codex 锁屏运行功能 突破 AI 智能体系统权限瓶颈
许多开发者都曾遇到过这样的困扰:下班前给 Codex 安排了一个需要运行数小时的测试任务,合上电脑离开后,第二天回到工位却发现任务早已中断。这并非 Codex 运行出错,而是在电脑锁屏的瞬间,操作系统切断了计算机操控功能与屏幕之间的所有反馈通道,导致 AI 瞬间失去工作能力。
如今,OpenAI 正致力于解决这个所有桌面级 AI 智能体都无法回避的行业痛点。据海外科技媒体 TestingCatalog 最新报道,Codex 目前正在测试一项全新的 "锁屏使用" 能力,目标是让 AI 在电脑锁屏甚至深度休眠后,依然能在后台持续运行任务。这不是一次普通的功能迭代,而是对操作系统底层权限的一次重要技术突破。
一、行业共性难题:AI 智能体 "一锁屏就瘫痪"
要理解这项技术突破的意义,首先需要了解当前桌面 AI 智能体的技术现状。2026 年 4 月中旬,OpenAI 对 Codex 进行了重大更新,核心推出了 "后端计算机控制" 功能。通过这一功能,Codex 获得了直接操控任意 macOS 应用的能力:它拥有独立的光标,能够识别屏幕内容、模拟鼠标点击和键盘输入,且全程在后台静默运行,不会干扰用户的正常操作。配套还推出了超时自动执行、跨会话上下文记忆以及多智能体并行协作等能力。
然而,这些强大功能的背后,隐藏着一个致命的隐性瓶颈:一旦电脑合上盖子或手动触发锁屏,Codex 就会立即停止工作。这是因为 macOS 的屏幕录制框架会直接中断视频流回调,辅助功能通道也会在锁屏后被系统切断。锁屏就像一道无形的屏障,没收了 AI 的 "眼睛" 和 "手脚"。这并非某一家公司的技术缺陷,而是操作系统出于安全考虑设置的通用限制,目前市面上所有具备计算机操控能力的桌面 AI 智能体,都无法突破这一限制。
二、技术突破:实现锁屏状态下的持续运行
突破发生在 2026 年 5 月中旬。据 TestingCatalog 创始人阿列克谢・沙巴诺夫(Alexey Shabanov)透露,OpenAI 正在为 Codex 开发的 "锁屏使用" 功能,旨在让 AI 即便在电脑锁屏的情况下,依然能在后台保持活跃,持续调用计算机操控权限完成任务。
如果这项技术最终落地,将彻底改变开发者的工作模式:下班前将需要长时间运行的数据爬取任务交给 Codex,合上电脑即可离开,途中可以通过手机随时查看任务进度;回到家后,还能通过手机补充新的指令,要求 Codex 将处理好的数据转换格式并发送到工作平台;第二天到工位时,所有任务已经全部完成。电脑将不再是 "必须有人坐在前面才能工作" 的传统设备,而是变成一个随时可以远程调度的算力节点。
要实现这一目标,OpenAI 必须获得更高的系统级权限。根据目前披露的技术信息,Codex 可能通过修改部分系统级守护进程的唤醒策略,或是申请类似苹果移动设备管理(MDM)级别的高级 API 权限,来实现锁屏状态下的持续运行。这在技术层面,确实对 macOS 默认的安全防御架构提出了新的挑战。
三、安全与便利的博弈:技术落地的现实考量
走到这一步,OpenAI 必然要面对与操作系统安全机制的平衡问题。macOS 的核心安全基石是系统完整性保护(SIP),自 2015 年推出以来,一直负责拦截非授权的系统级代码执行。SIP 的存在意味着,即使用户主动为 Codex 开放了屏幕录制和辅助功能权限,苹果依然会在系统层面限制其锁屏后的持续运行。
业内普遍认为,最终正式落地的 "锁屏使用" 功能大概率会是一种技术妥协方案:可能限定仅在电脑接通电源的非完全休眠模式下可用,或是依托新款 Mac 芯片中独立的神经网络引擎进行低功耗常驻推理,通过 "硬件级授权" 的方式实现安全与便利的平衡。
除了系统层面的博弈,安全合规也是不可忽视的问题。目前测试版本中,同一账号下的多台设备之间存在权限管理漏洞:主设备完成授权后,备用设备可以直接接管电脑上的 Codex 服务而无需二次验证。这种 "静默连接" 机制如果被恶意利用,将带来严重的安全风险。因此,在正式发布前,OpenAI 还需要进一步完善权限管理体系。
四、生产力质变:构建 24 小时在线的个人算力集群
对于 AI 智能体的发展而言,真正的进化方向不仅在于模型有多聪明,更在于开发者能多省心地使用它。OpenAI 正致力于将 Codex 从一个 "需要用户坐在电脑前配合" 的工具,变成一个 "能够全天候自主工作" 的生产力引擎。
一旦系统权限问题得到彻底解决,用户身边所有闲置的设备 —— 旧迷你主机、淘汰的笔记本电脑、家中的高性能台式机 —— 都将被聚合成一个 24 小时待命的个人分布式算力集群。早上出门前用手机下达指令,晚上回家时,所有任务已经全部完成。
这正是 OpenAI 的深层战略意图:在 AI 智能体的竞争中,Codex 不仅要在模型推理精度上保持领先,更要在使用便利性和持续工作能力上,建立起难以逾越的竞争优势。
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