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OpenAI 常驻助手 Dots 先算成本账：谁决策、谁执行、谁兜底
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常驻式 Agent 真正落地时，卡点不是能不能对话，而是算力账单和隐私授权谁来兜。这篇把 Dots 的成本分流和知情同意争议摆上台面，正好对照我们做交付时的分工设计。
核心发现
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Dots 主打主动执行任务，但运行成本偏高，OpenAI 把部分任务分流到更小的 Terra 模型以压价。
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Dots 优先开放给美国企业和最贵 Pro 订阅用户，欧洲尚未上线，说明交付范围先按付费能力和合规节奏切。
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批评者警告深度访问用户数据的常驻智能体带来隐私与知情同意风险，兜底责任还没落到明确角色上。
Ruby 怎么看
Dots 这件事，我的判断很直接：决策权得留在人手里，执行可以交给 Agent，兜底必须有人签字。OpenAI 现在做的是把贵任务分流给 Terra，这是成本上的执行分工，不是责任分工。企业用常驻助手，第一步不是问它多能干，而是问谁授权它读数据、谁在它主动执行后复核、出事谁兜。这三件事没落到具体角色，交付就不算完成。我的做法是：人定边界和验收标准，Agent 跑重复执行，异常和人审由明确 owner 兜底。算力成本可以靠小模型分流，信任成本只能靠分工兜住。
若我在业务里怎么验证
选一个常驻助手场景，记录三件事：哪些任务由人决策、哪些由 Agent 自动执行、异常时谁复核并签字；同时对比大模型与小模型分流的单任务成本和错误率，看交付是否闭环。
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