夜雨聆风
最近几个月，OpenClaw在开发者社区迅速走红。并在GitHub上迅速收获大量Star，相关教程、视频和实战案例在社区持续刷屏。
之所以受到关注，是因为它改变了AI的工作方式。在一问一答之外，AI还可以调用工具、执行任务、持续工作。从自动整理信息、运营内容，到参与开发流程，大量新的玩法开始出现，也让此前更多停留在研究讨论中的Agent（智能体）概念，被更大范围内感知到。
过去两年，从OpenAI到国内的大模型公司，大部分注意力都集中在两件事上：算力和模型。但从去年开始，一个新的问题逐渐走到台前：如果最大的断点，在于模型输出之后就结束，那么AI到底能如何真正进入生产生活？
也正是在这样的背景下，Agent（智能体）开始成为全球范围内讨论的热点。
今年，这一趋势进一步加速。越来越多公司开始推出自己的智能体产品。MiniMax、Kimi、智谱等厂商都在发布新的Agent能力，希望让AI不仅能对话，还能执行任务、调用工具并完成复杂流程。但随之而来的问题是，如果没有真实的工作环境，Agent就很难真正进入组织的日常协作。
因此，在这一轮Agent探索中，能够承载智能体运行的平台开始登场，并且发挥着越来越重要的作用。
在全球范围内，一些生产力平台已经成为智能体实验的重要场景。例如以文档和数据库为核心的协作工具Notion；连接Gmail、Docs和Sheets的企业办公套件Google Workspace；以及企业团队沟通的核心入口Slack。类似的还有Airtable、Microsoft 365等办公平台。这些系统本身就连接了团队沟通、文档和数据，因此天然具备让Agent参与工作的环境。
在国内，这样的趋势同样开始出现。一些生产力平台在开发者实践中逐渐成为智能体运行的常见环境。很多团队在部署Agent时，会选择把智能体接入飞书机器人，让它直接运行在团队协作系统中。一些模型厂商推出的Claw产品，在实际配置时也往往默认接入飞书。
可飞书也没有止步于此，就在3月19日，飞书也发布了“飞书版龙虾”及多维表格agent等多款企业级产品。
从面向普通用户的飞书aily，到承载复杂任务的aily专业版，再到能够搭应用、搭智能体的妙搭Agent，以及多维表格的AI搭建能力，飞书这次带来了一整套面向个人和组织落地的Agent产品组合。
在这轮Agent的热潮中，一个核心的思路是：如果AI只能回答问题，它仍然只是工具；只有当AI能够参与任务流程，它才可能成为生产力。
从这个角度看，飞书发布的这一系列产品，某种程度上正是在回答这个问题。
生产力场景
终于等来了适合的AI
微软CEO Satya Nadella曾多次提到，未来企业的资源配置将发生变化：算力和智能体将逐渐成为与人力同等重要的生产资源。而AI研究者Andrew Ng也提出了“Agentic Workflow”的概念——与其依赖单一模型，不如让多个智能体在工作流中协作完成任务。
这些判断正在逐渐成为现实。
一个很直观的变化是，主流大模型厂商开始越来越重视Token消耗量和由此带来的使用时长、任务深度与用户黏性。
Kimi、智谱等国内厂商相继推出各自的Claw类产品，把OpenClaw代表的“调用工具、持续工作、长链路执行”能力往自家生态里收；海外的Anthropic也在持续强化Claude在复杂任务、多步执行和工作流中的使用场景。
表面上看，大家在抢的是Token，背后真正争夺的则是用户的真实工作。Agent因而跳出技术概念的限制，开始成为大模型公司争夺下一阶段使用强度和产品形态的核心抓手。
这股变化也很快蔓延到了平台层。3月18日，腾讯控股业绩沟通会上，腾讯高层公开谈到对“养虾”的看法——“龙虾”类应用让AI的落地场景不再局限于ChatBot，而有机会进入更丰富的办公与业务场景；对腾讯来说，这也给正在规划中的微信Agent带来了启发，而微信生态内长期存在的小程序式去中心化思路，也可能被带入未来的Agent设计。
与腾讯更多从微信生态思考Agent落地不同，飞书在这一轮变化中最开始的角色更偏向协作平台：随着OpenClaw热度升高，越来越多开发者会把智能体接入飞书机器人；到3月19日，火山引擎、阶跃星辰、Kimi、扣子、MiniMax、智谱等平台都已完成与飞书OpenClaw官方插件的对接。
为什么一个OpenClaw，会在行业里激起这么大的连锁反应？
过去几年，大模型已经证明了自己在文本生成和知识问答上的能力。但在真正的工作场景中，这种能力仍然停留在辅助的角色：AI可以给出答案，却很难继续往下执行任务。人类往往需要把AI的结果复制、整理，再手动放入实际的工作流程中。
OpenClaw的出现让这种情况发生了变化。通过智能体框架，AI不仅能够理解用户的需求，还可以调用工具、触发流程并持续运行任务。从整理资料、生成报告，到自动处理数据、更新文档，这些原本需要人工反复操作的步骤，可以由Agent自动完成。
Agent要发挥执行的能力，进入生产流程，至少得接住三样东西：上下文、工作流和数据结构。
上下文，是需要AI理解团队的文档、历史沟通、项目背景以及组织信息，否则它很难判断任务的真实需求；工作流，要求Agent进入工作流程，如审批、数据处理、项目管理等多个环节；结构化数据，需要AI对表格、数据库和知识库等稳定的数据结构，来存储和读取信息，进一步完成复杂任务。
而OpenClaw相对于其他Agent不同的点在于，其他Agent的交互复杂，体验和使用门槛极高，而OpenClaw把这些能力封装成了一种非常简单的交互方式——对话。
用户不再需要理解复杂的技术逻辑，也不需要编写脚本或配置系统，只需要像和同事聊天一样提出需求，智能体就可以在后台完成一系列操作。
这种“用聊天驱动任务”的模式，也进一步解释了为什么飞书进一步降低Agent门槛的产品发布，在Agent生态中显得更加重要。
接住Agent后，飞书还想做更多
当大模型厂商开始围绕Agent争夺下一阶段的使用场景时，飞书也顺势承接住了这波趋势，并逐渐成为国内Agent产品默认适配的重要协作环境。
无论是模型厂商、创业者还是普通开发者，很多人最后都会把智能体接到飞书里。
这并非偶然。对Agent来说，聊天窗口比比皆是，但一整套已经长出来的协作土壤却并不多——上下文、数据结构、权限系统和开放接口，而这些恰好是飞书过去几年一直在做的事。这些动作不断降低了企业把Agent放进真实协作系统的门槛。
企业协作系统最重要的价值之一，是沉淀真实的工作信息。团队每天产生的大量消息记录、项目文档、会议纪要和任务进度，本身就是组织运行的历史轨迹。对于Agent来说，这些内容构成了理解工作的关键背景。如果缺乏这些上下文，AI往往只能给出通用答案，很难真正参与具体任务。
当这些信息沉淀下来之后，问题就变成了如何组织和调用数据。在很多团队中，飞书的多维表格已经逐渐承担起轻量数据库的角色，用来管理项目进度、业务数据和流程状态。这样的结构化数据对Agent非常友好：它既方便读取，也方便写入。智能体可以把收集到的信息自动整理进表格，也可以从表格中检索和更新数据，从而形成持续运行的任务循环。
而当Agent开始参与真实工作流程时，企业系统中最复杂的一件事也随之出现——权限。不同部门、不同角色能够访问的数据和功能并不相同，很多系统之间的权限也往往彼此割裂。飞书在设计时将通讯、文档、表格和审批等模块放在同一套权限体系之下，这意味着一个Agent只需要获得一次授权，就能够在整个系统中执行任务。对于企业来说，这显著降低了部署和管理智能体的复杂度。
当上下文、数据结构和权限体系都具备之后，Agent就可以真正进入协作环境，而开放生态则让这种能力进一步延伸。飞书的开放平台提供了丰富的API和机器人能力，开发者可以很方便地把外部工具或系统接入进来。当OpenClaw这样的智能体框架出现时，开发者只需要通过机器人接口，就可以把Agent连接到飞书，让它直接参与团队协作。
越来越多开发者、从业者、企业主，甚至只是希望提升效率的普通用户，都逐渐意识到，OpenClaw带来了智能体能力，飞书提供了可以让它真正工作的环境。在这个环境里，Agent当然能聊天，更能读写文档、处理数据、推进任务、参与流程。
不仅如此，飞书还在持续降低Agent部署的门槛。比如其近期的关键动作之一，是把Agent接入组织系统这件事逐步标准化。OpenClaw官方插件上线后，完成授权的智能体就可以直接调用飞书里的消息、文档、多维表格、日历和任务等模块。
这种标准化能力也在被更多厂商跟进。公开资料显示，智谱的AutoClaw已提供飞书集成能力；火山引擎ArkClaw发布了面向飞书的接入方案，并明确提到内置飞书官方插件；阿里云也上线了OpenClaw集成飞书的官方文档。飞书因此不再只是开发者自行摸索的一个入口，而开始成为越来越多主流模型厂商和云厂商默认适配的协作环境。
与此同时，飞书开放平台的API调用额度也进行了调整，免费版从每月1万次提升到100万次。对开发者和企业来说，这意味着在测试和部署Agent时，调用成本和额度约束被明显放宽，很多原本只能停留在演示阶段的尝试，也更有机会进入真实场景反复迭代。
对于企业来说，Agent从一个概念逐渐落地，成为可以参与协作系统、承担具体任务的生产工具。而当AI真正进入组织系统时，那些能够连接人、数据和工作流程的平台，也就逐渐成为Agent时代的重要基础设施。
接下来，飞书在做的事情，就不只是“让大家更方便地把OpenClaw接进来”。
3月19日，飞书正式发布了多款企业级Agent产品。最受关注的是全新升级的飞书aily。相比过去那种你问它答的AI助手，这次aily更像原生在飞书里的“小龙虾”：它以智能伙伴形态常驻在联系人列表里，直接嵌在消息流和工作流中，用户点击一下就能拥有自己的专属Agent。
这也是飞书这次升级里一个很重要的变化。过去，很多普通人想要尝试Agent时，第一步会被卡在想“Agent究竟要帮我完成什么任务”；现在，飞书给的答案是，Agent能够参与“搭工具、搭流程、搭系统”这件事本身，最后完成任务、提升效率，成为顺其自然的事情。
当然，除了满足普通用户的需求，核心开发者对Agent更高阶玩法的需要，飞书也考虑到了，体现在产品更新上，是继续把底层能力标准化。
如果把这些动作连起来看，会发现飞书想真正推进的，是Agent在企业里落地所需要的整套条件：上层有人人可用的aily、能搭系统的妙搭和多维表格Agent，中间有工作流和权限体系托底，底层有插件、API和主流厂商接入把工程门槛进一步压低。
OpenClaw让更多人看到了Agent的可能性，而飞书正在做的，是把这种可能性从开发者社区里的实验，往每个人都能用、每个团队都能接入的产品能力推进。
接下来，新一轮生产力爆发
当Agent真正进入协作系统之后，人的生产能力进一步被放大。
这样的“放大”，在一些早期实践中已经可以看到端倪。
猎豹移动CEO傅盛曾分享过一次实验：春节滑雪受伤卧床期间，他尝试在飞书里“养”出一组AI Agent，让它们参与内容创作、信息整理和日常运营。公开信息显示，14天里，他与这些Agent累计产生了1157条消息、22万字对话，并最终演化出一支8个Agent组成的自动化团队。其中，由Agent在凌晨自主发布的一篇公众号文章还达到了百万阅读。尝试通过持续对话和分工协作，让不同Agent承担不同任务。
另一位创业者李志飞则把Agent用在开发场景中。他尝试让AI在飞书环境里协助完成产品开发，仅用两天时间就搭建出一个协作平台的原型，并让AI在几分钟内生成了产品官网。过去需要一个小团队完成的工作，在智能体的协助下被压缩到极短时间内。
这种变化甚至已经不只发生在工程师和创业者群体中。在飞书“玩虾大会”里，脱口秀演员李诞展示了他如何在飞书里使用Agent：从辅助学习英语词根、参与哲学讨论，到帮助处理一些更复杂的认知型任务，Agent已经开始进入更广泛的人群和更高阶的使用场景。这个案例至少说明了一点：当Agent被放进一个足够顺手的工作环境里，它的使用门槛未必只属于技术人。
尽管还处在探索阶段，这些尝试已经让人看到一种新的可能。就像智能手机刚刚出现时，人们很难预料它后来会成为移动互联网的入口，Agent也可能正站在类似的起点上。有人甚至把OpenClaw形容为初代iPhone，未必成熟，却第一次让很多人直观地看到了一种新的交互范式。
更重要的是，Agent带来的变化，很可能不只体现在个人效率层面。
当智能体能够持续运行并参与协作系统时，组织的能力边界也会随之改变。过去，一个团队的产出很大程度上取决于成员数量、专业分工和沟通效率；而在Agent开始承担信息处理、任务执行和流程推进之后，组织能够在不线性增加人力的情况下，显著扩大自己的执行半径。
这意味着，有效调动大量Agent，并且人和Agent之间形成顺畅的协作关系，也可能变成未来商业竞争的关键因素之一。
当智能体能够持续运行并参与协作系统时，组织结构也可能随之发生变化。未来的团队规模未必需要持续扩大，相反，一些工作可能由少量核心成员与大量Agent共同完成。少量核心成员加上大量智能体协同工作的形态，可能会成为一部分组织的新常态。从这个角度看，Agent的出现和广泛应用，也对企业的组织能力有所考验。
也正因为如此，承载智能体运行的协作平台会变得越来越重要。它既连接人类与AI，也连接数据、流程和工具，让智能体能够真正参与组织运转。
对很多人来说，生活中的大部分变化都不会是以戏剧化的方式出现，更可能是在日常工作中缓慢展开：周报有人预先整理，表格有人同步更新，流程有人持续跟进，原本需要花费一小时才能完成的事务，逐渐被压缩到几轮对话之中。随着这些环节被不断接手，人的工作重心也会发生迁移，告别亲自处理每一个细节，转而更关注定义问题、做出判断和给出反馈。
当智能体开始常驻在联系人列表里，Agent时代最先改变的，也许就是这些具体而微的日常。
分工协作，让不同Agent分别承担搜索、整理、写作、发布等不同任务。
另一位创业者李志飞则把Agent用在开发场景中。他尝试让AI在飞书环境里协助完成产品开发，仅用两天时间就搭建出一个协作平台的原型，并让AI在几分钟内生成了产品官网。过去需要一个小团队拆分完成的事情，在智能体的协助下被压缩到了更短的时间里。变化不只是“更快”，而是从想法到产出的路径开始变短了。
这种变化甚至已经不只发生在工程师和创业者群体中。在飞书“玩虾大会”的一场直播里，脱口秀演员李诞展示了他如何在飞书里使用Agent：从辅助学习英语词根、参与哲学讨论，到帮助处理一些更复杂的认知型任务，Agent已经开始进入更广泛的人群和更高阶的使用场景。这个案例至少说明了一点：当Agent被放进一个足够顺手的工作环境里，它的使用门槛未必只属于技术人。
尽管还处在探索阶段，这些尝试已经让人看到一种新的可能。
从这个意义上看，以飞书为代表的生产力平台，正在逐渐承担起新的角色。它原本承载着团队沟通与协作，如今随着智能体进入组织系统，又开始成为Agent运行和工作的基础环境。
对很多人来说，生活中的大部分变化都不会是以戏剧化的方式出现，更可能是在日常工作中缓慢展开：周报有人预先整理，表格有人同步更新，流程有人持续跟进，原本需要花费一小时才能完成的事务，逐渐被压缩到几轮对话之中。随着这些环节被不断接手，人的工作重心也会发生迁移，告别亲自处理每一个细节，转而更关注定义问题、做出判断和给出反馈。
当智能体开始常驻在联系人列表里，Agent时代最先改变的，也许就是这些具体而微的日常。
