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进一步信息揣测

• Agent模式的实际权限范围：虽然官方宣传Agent可以访问日历、邮件等，但实际使用中可能涉及敏感权限授权（如企业邮箱/云盘），部分公司内部系统会主动屏蔽此类AI工具的API接入，需提前测试兼容性。
• 隐藏成本陷阱：Pro/Plus/Team账号虽可激活Agent，但复杂任务（如爬取大量数据或高频API调用）可能触发OpenAI的限流机制，导致任务中断且不提示具体原因，需手动拆分任务。
• 数据泄露风险点：Agent的“可视化浏览器”功能可能记录用户登录凭证或缓存敏感页面（如企业内部系统），但OpenAI的隐私协议未明确说明这类临时数据的存储时长和加密方式。
• 竞品情报收集漏洞：使用Agent分析竞争对手时，其爬取行为可能触发目标网站的反爬机制（如封IP），且生成的报告可能包含版权内容（直接截图/引用），法律风险需自行承担。
• 工具链的局限性：终端(Terminal)仅支持基础Shell命令，复杂数据分析依赖预装环境（如Python库缺失时无法自动配置），实际效果可能低于演示案例。
• 企业级部署的隐性门槛：Team版本理论上支持协作，但共享Agent任务历史可能暴露员工操作记录（如误触机密文件），需额外配置权限隔离，但官方文档未提供详细指引。
• 深度研究(Deep Research)的偏差：Agent的新闻简报功能依赖第三方信源，可能优先抓取SEO优化内容而非权威数据，且不会标注信息时效性（例如抓取过期的行业报告）。