# Amp 重构 deep 与 rush 模式（GPT-5.5），通过 durable execution 和长连接 OpenAI WebSocket 将任务完成速度提升最高 40%

- 来源：OpenAI Developers
- 发布时间：2026-06-06 05:26
- AIWatch 分数：69
- AIWatch 标记：当日精选
- AIWatch 链接：https://aiwatch.icu/events/evt_01ktwssr7r3e5ya0bsdrvxky9j
- 原文链接：https://x.com/OpenAIDevs/status/2063027330927493438

## 精选理由

高信息密度，值得细读

## AI 摘要

Amp 上月重构架构，其 deep 与 rush 模式（GPT-5.5）通过 durable execution 与长连接 OpenAI WebSocket 削减用户与 GPU 间的通信跳转，在 durable execution 中运行 agent loops 以充分利用长连接优势，任务完成速度最高提升 40%，为开发者提供更高效的 AI 智能体响应体验。
核心观点：
1. Amp 上月重构架构，通过削减用户与 GPU 间跳转并在 durable execution 中运行 agent loops，以最大化利用长连接 OpenAI WebSocket。
2. 重构后的 deep 与 rush 模式（GPT-5.5）将任务完成速度最高提升 40%。

## 正文

Amp 上月重构架构，其 deep 与 rush 模式（GPT-5.5）通过 durable execution 与长连接 OpenAI WebSocket 削减用户与 GPU 间的通信跳转，在 durable execution 中运行 agent loops 以充分利用长连接优势，任务完成速度最高提升 40%，为开发者提供更高效的 AI 智能体响应体验。
核心观点：
1. Amp 上月重构架构，通过削减用户与 GPU 间跳转并在 durable execution 中运行 agent loops，以最大化利用长连接 OpenAI WebSocket。
2. 重构后的 deep 与 rush 模式（GPT-5.5）将任务完成速度最高提升 40%。