Warp 押注 GPT-5.5 构建开源未来
Warp 借助 GPT-5.5 和 OpenAI 模型，在本地、云端和开源开发工作流之间协调编码智能体。
Warp(opens in a new window) 最初是一款现代化终端，凭借其速度、协作功能、命令工作流和 AI 原生界面，早期就赢得了开发者们的喜爱。随着编码智能体从实验性项目逐步进入日常工程工作流，Warp 敏锐地意识到终端是开发者与智能体协同工作的天然场所——在这里，命令、上下文、协作和审查已经汇聚在一起。
今年 Warp 开源了(opens in a new window) 其终端客户端，OpenAI 作为该代码仓库的创始赞助商。与此同时，公司还提出了开放智能体开发（Open Agentic Development）：一种在开放环境下构建软件的模式。人类负责定义目标、监督结果，而智能体负责规划工作、编写代码、测试变更并提交 Pull Request。
前沿 AI 模型的最新进展，使得这种规模的智能体编排变得切实可行。对于 Warp 的开源工作流，GPT‑5.5 帮助智能体在更大的问题空间中进行推理，并为人工审查做好准备。在内部基准测试中，GPT‑5.5 在每个智能体编码任务上比 GPT‑5.4 少消耗 30% 的 token，帮助 Warp 在扩展长期运行的智能体工作流时提升了效率。
如今，Warp 拥有近 100 万开发者，财富 500 强中超过 56% 的企业都在使用它。在 Warp 自身的工程组织中，智能体现在共同创建了公司约 90% 的 Pull Request，这让团队对长期运行的智能体工作流规模化所需的要素有了第一手了解：可观测性、协调能力、记忆机制和人工审查。
“我们认为，通过与社区合作来监督一群智能体，我们能够更快地交付更好的 Warp。OpenAI 模型使得这些系统所需的长周期编码工作变得可持续。”
— Zach Lloyd，CEO
开放智能体开发是 Warp 对软件开发未来方向的押注。智能体将负责编写代码，而开发者则负责明确意图、验证输出，并决定最终发布什么。这些决策会成为可复用的上下文，供未来的智能体使用，使系统能够随时间不断改进。
如果编排足够好，Warp 认为智能体可以产生比松散协调的人类团队更一致的代码。开源因此不再主要依赖于人类直接贡献实现工作，而是贡献只有人类才能提供的产品判断力和共同愿景。
持久化、并行化的智能体需要共享内存、可复现环境、评估系统、权限管理以及工作协调机制等组件。Warp 构建了 Oz，这是一个云端编排平台，用于管理跨本地和云端环境的智能体。
据该公司称，在开放智能体开发工作流中，Warp 使用 GPT‑5.5 来驱动协助管理开源贡献的智能体。OpenAI 模型在 Warp 内部针对涉及推理、规划、代码生成和代码审查的长周期工程任务评估中也有出色表现。
Oz(opens in a new window) 充当控制平面，用于跨本地和云端环境部署和协调智能体。开发者可以通过 Web 界面启动智能体，选择预定义的技能和环境，选择模型和托管配置，并在工作流执行过程中集中监控长期运行的任务。
启动后，智能体可以继续远程运行，开发者可检查实时会话、监控执行状态、审查生成的产物，并在云端和本地环境之间来回切换工作流，而不会丢失上下文。Oz 还支持周期性工作流，允许智能体像定时 cron 任务一样运行。
随着智能体在时间推移中积累更多状态，保持专注和保存重要决策变得愈发困难。Oz 采用上下文压缩、持久记忆以及专用子智能体等技术（如代码搜索和文件分析任务），帮助智能体在扩展工作流中保持可靠性。
OpenAI 模型在 Oz 内部扮演多个角色。对于 Warp 智能体，任务按类型和难度分类，复杂程度更高的编码和推理工作会被路由到更强的模型配置。GPT‑5.5 是 Warp 用于高要求智能体编码工作流的 OpenAI 模型组合的一部分。Warp 还使用 OpenAI 模型作为 LLM-as-a-judge 系统，嵌入其评估流程中。
“我们发现，OpenAI 模型经常提供前沿级别的智能，同时在完成相同任务时消耗更少的 token 和更少的交互轮次。对于需要在更大问题空间中进行推理的编码任务，这些模型尤其强大。”
— Zach Lloyd，CEO
对 Warp 而言，开放智能体开发和 Oz 编排平台最终是同一个长期押注的两个方面：软件开发正在从与编码助手的个体交互，进化为协调大量持久智能体随时间运转的系统。
到目前为止，这一押注似乎正在得到回报。Warp 去年的 ARR 增长了 35 倍，企业收入自 2025 年第四季度以来增长了超过 500%。该公司表示，这一增长很大程度上来自寻求更灵活的方式来扩展智能体工作流的组织。
围绕智能体开发的底层工作流仍处于早期阶段，且高度实验性。通过开源终端客户端并在开放智能体开发工作流中公开构建，Warp 希望开发者能够参与塑造编排、监督和验证系统的演进方向，因为智能体正变得越来越自主。
“没有人确切知道智能体开发的未来会是什么样子，”Lloyd 说。“我们认为社区应该能够参与塑造它。”