Exa 插件接入 ChatGPT Work 与 Codex，OpenAI 称可访问 100B+ 网站论文

北京时间 8 月 21 日凌晨 0 时 46 分（UTC 8 月 20 日 16:46），OpenAI 官方开发者账号 @OpenAIDevs 发推宣布：ChatGPT Work 与 Codex 现在可以通过新的 Exa 插件访问 100B+ 网站、论文、文档等更多内容。该账号是 OpenAI 面向 Codex 与 OpenAI 平台开发者的官方更新渠道，粉丝约 39.6 万；截至北京时间 8 月 21 日中午，这条推文已获得 2,779 次点赞、165 次转发和约 31.4 万次浏览。

31 分钟前，Exa 官方账号已经先行发布了同一消息，并给出了安装路径：打开 Codex → Plugins → 搜索 "Exa" → Install。插件作者、Exa 团队工程师 Ishan Goswami 在 OpenAI 推文发出 9 分钟后发推："guyssss, OpenAI tweeted something i built!"（"兄弟们，OpenAI 转发了我做的东西！"）。

先发 31 分钟，Exa 自己官宣了插件

Exa 的公告推文发布于 16:15 UTC："Introducing Exa in Codex & ChatGPT: Give Codex access to 100B+ websites, docs, papers, people, companies, and more."（在 Codex 与 ChatGPT 中引入 Exa：让 Codex 访问 100B+ 网站、文档、论文、人物、公司等更多内容。）这条推文目前有 1,096 次点赞、42.7 万次浏览。

OpenAI 的版本更短，只保留了产品名与数量。Exa 官方账号随后在 OpenAI 的公告下回复了一个蓝色爱心表情。

发推的 Ishan Goswami 是 Exa 团队成员，其账号简介显示他此前创办过 edden、在 rephrase ai 任工程师（该公司被 Adobe 收购），还做过拥有 200 万用户的 twitterwrapped。他也在回复里写道："it was so fun working with you guys on this!"（和你们一起做这个太开心了）。

从插件目录到 @ 提及：Exa 怎么被装进 Codex

安装只需四步：Codex → Plugins → 搜索 "Exa" → Install。装好后，在对话里用 @ 提及即可调用。

这套插件机制本身是新的。OpenAI 帮助中心文档显示，2026 年 7 月 9 日起，App 目录已迁移为插件目录，插件成为在 ChatGPT 与 Codex 中发现工作流能力的首要方式；一个插件可以打包 skills（可复用的指令与工作流模式）、apps（连接外部系统与数据的应用）和 app templates（应用模板）。

插件目录在 ChatGPT web、桌面端、ChatGPT Work 与 ChatGPT Codex 中均可访问；能否安装取决于套餐、工作区设置、角色与区域，企业工作区管理员可以在 Workspace settings > Plugins 里控制安装范围与权限。

插件生态同一天还在扩张：8 月 20 日的 ChatGPT 更新日志显示，macOS 桌面端上线了 Apple Messages 插件，可供 Codex 与 ChatGPT Work 读取 iMessage、短信和 RCS 会话并代发消息。

一家 22 亿美元估值的搜索公司，等来了官方点名

Exa 是旧金山的一家 AI 研究实验室，账号简介自称"为未来构建搜索引擎"。其官网称，向量数据库里服务着 1000 亿个文档，是"全球最大的独立索引"，并跟踪 1.4 万亿个 URL。

官网称已有 50 万开发者在用，"100B+"的说法即来自这套自述数据。

这家公司与 OpenAI 生态的往来已有三个多月。5 月 6 日，Exa MCP 正式上线 ChatGPT，官方称在 Apps 里搜索 "Exa" 即可安装，在 Deep Research 中尤其有用。

5 月 20 日，Exa 宣布完成 a16z 领投的 2.5 亿美元 C 轮融资，估值 22 亿美元； 7 月 22 日又上线了对 3 亿+ 篇论文的语义检索，自称评测中准确率远高于 Google Scholar 等传统工具。以上均为公司自述。

这次插件的主角之一 ChatGPT Work 也很年轻。OpenAI 在 7 月 9 日的博客中发布 ChatGPT Work，定位是"能在你的应用和文件中采取行动、可为一个项目持续工作数小时、把目标变成成品的 agent"，内置 Codex 技术，由 GPT-5.6 驱动。

当时公布的数据是每周有 500 多万人使用 Codex，其中 100 多万人用于软件开发之外的工作。从 ChatGPT Work 发布到 Exa 插件上架，正好约六周。

"OpenAI 转发了我做的东西"

官方账号的推文发出后，评论区很快热闹起来。中文开发者 lifcc（6,400 粉丝，自称"每天用 AI 写代码的工程师"）发推说："Codex 现在能直接装 Exa 了。以前自带搜索总觉得差点意思，现在官方接了这个专门给 AI 优化的搜索引擎，能一次挖出高质量网页、论文、文档、公司信息。"

他接着说，这类检索"特别适合让 agent 做深度研究、找真实案例、分析竞品这种活"。这条推文获得 71 次点赞、98 次收藏。

土耳其开发者 Rise-Raise 形容，以后 Codex 再自信地编造一个不存在的库时，"至少能花 0.3 秒搜到最接近的真实版本，而不是对我 gaslight 20 分钟"；他在推文末尾写道："安装按钮已经被我按烂了。"

已经在两个产品间分工的用户则看到另一个好处。Florin Iluta 写道："我本来就把研究和仓库工作分给 ChatGPT Work 和 Codex，两边共用同一层搜索，切换起来干净多了。"

质疑同样不少。回复区获赞靠前的问题来自 Hypha 的工程负责人 Serhii Shchoholiev："为什么不能用 Codex 自带的网页搜索？" 一位署名 Sean 的用户说得更不客气："把原生搜索做好，别让我们依赖第三方工具，尴尬。"

对成本的担心集中在 token 消耗上。@ChuckShots 嘲讽"用这个新插件一次搜索就能烧光你所有的 token"，@RocketmanSh 提醒"它会一天之内吃光你的用量上限"。

边界问题也有人提。VisiveAI 指出："检索量是 100B+ URL，但旁边的问题是新鲜度和登录：看不到已登录文档的插件，只是另一个过期索引。"

开发 LambdaDB 的 Steven Kim 则呼吁 agent 级评测："同样的任务、模型和上下文预算，对比内置搜索与 Exa 的新鲜度、引用正确性、任务成功率、延迟和成本，才能看出插件到底改变什么。"

竞品在评论区抢生意，官方还没给出评测数据

这条公告的评论区，第三方搜索的竞争直接开打。Codex Ambassador、p0 公司 DevRel 工程师 George Pickett 在回复里推销竞品 Parallel："Parallel loves Codex / codex mcp add parallel-search"，并转述称 Parallel 在成本、速度、延迟上占优。

另一条线索指向企业内部的检索管线。工程师 Manpreet Singh 自嘲："过去两年我花了不少时间搭 RAG 管线，眼看他变成一个 agent 直接调用的插件，有点痛。"

韩国 AI 新闻终端 promppy 在报道中写道，Codex 现在能接入实时外部知识，认为"值得评估能否替代公司内部 RAG 管线"。

官方这边，两条推文只给了安装路径和一句能力描述，没有附带任何对比评测数据。

插件目录里的 Exa 已经可以安装。但它和内置搜索到底差多少、一次检索烧多少 token、登录墙后的文档能不能看到，这些决定"值得装"的问题，在两条公告推文里都没有数据。Steven Kim 把 agent 级评测列为"能看出插件到底改变什么"的前提，官方公告里没有这类内容。