在這波熱度中，飛書成為了OpenClaw的前端之一。有開發(fā)者告訴我們，“要讓AI能真正干活，你必須把它放在一個(gè)有上下文的地方”。一個(gè)能看到企業(yè)文檔，讀取多維表格和能理解項(xiàng)目進(jìn)度的“工作現(xiàn)場”，而這恰好是飛書過去幾年的積累。
這些原本視為辦公副產(chǎn)品的數(shù)據(jù)，一夜之間，成為了Agent時(shí)代最稀缺的資源。于是，一場關(guān)于“住所”的爭奪開始了：手握入口的玩家想當(dāng)“房東”，沒有前端的玩家試圖成為公共“租客”。
更為關(guān)鍵的是，如果不再需要獨(dú)立App，飛書等產(chǎn)品成為Agent的默認(rèn)前端。就意味著辦公軟件不再是工具，而是數(shù)字世界的操作系統(tǒng)。
當(dāng)AI開始真正參與人類工作，那個(gè)可以容納它的系統(tǒng)，或許比其本身更重要。
圍繞讓AI干活這件事，不同玩家各自卡住了位置，形成了一個(gè)相互依存又各有算盤的生態(tài)。
OpenClaw作為一個(gè)Agent框架，本質(zhì)上是大模型與數(shù)字應(yīng)用之間的“手”。它本身不生產(chǎn)智能，而是將大模型的理解轉(zhuǎn)化成為具體的操作指令，并執(zhí)行這些操作，其核心價(jià)值在于連接和執(zhí)行。
在這之上，云廠商承擔(dān)了OpenClaw的機(jī)房和分發(fā)渠道，為其提供算力支持、模型托管、API網(wǎng)關(guān)等服務(wù)；大模型廠商則作為OpenClaw的大腦和智商擔(dān)當(dāng)存在，模型的性能直接決定了OpenClaw的聰明程度；飛書這類協(xié)同產(chǎn)品是“四肢”和“工作現(xiàn)場”，用戶通過接入才能與OpenClaw對(duì)話，下達(dá)指令，接收結(jié)果。
可以看到，OpenClaw這回像膠水一樣把Agent的各個(gè)部分黏在了一起。過去，搞大模型的思路是造一個(gè)超級(jí)大腦，孵化應(yīng)用讓用戶調(diào)用智能。結(jié)果現(xiàn)實(shí)是，除了少數(shù)頭部玩家，大多數(shù)App的打開率和留存率都不高。
借著OpenClaw類產(chǎn)品入駐飛書、釘釘、企微，說明了一件事：用戶不會(huì)為了AI改變習(xí)慣，但AI可以主動(dòng)適應(yīng)并融入用戶已經(jīng)存在的習(xí)慣。
當(dāng)Agent長在辦公軟件里，就不再只是一個(gè)需要想起才打開的App，而是隨時(shí)響應(yīng)、7x24小時(shí)在線的數(shù)字生產(chǎn)力。
假設(shè)上面的模式可持續(xù)，具備“前端”屬性的飛書們，看到了機(jī)會(huì)。以前他們是工具平臺(tái)，而未來有可能有機(jī)會(huì)成為AI Agent的操作系統(tǒng)。
以前用戶使用飛書是為了跟人協(xié)作，以后使用飛書還得靠Agent干活。當(dāng)Kimi、MiniMax、智譜的Agent全在飛書里工作時(shí)，飛書就成了一個(gè)超級(jí)AI應(yīng)用商店。用戶的粘性逐漸從人與人的協(xié)作，擴(kuò)展到人與AI、AI與AI的協(xié)作。
表面的共舞，掩蓋不了底下的暗流涌動(dòng)，關(guān)于租客與房東的博弈由此展開。
對(duì)于模型廠商來說，他們把飛書視為其OpenClaw類產(chǎn)品落地的通道。雖然KimiClaw、MaxClaw住在飛書里，但還是希望通過長期的交互，讓用戶建立起對(duì)自身的品牌認(rèn)知和使用習(xí)慣。如果可以，由OpenClaw撬動(dòng)的付費(fèi)用戶還可以繼續(xù)延伸到其他功能和模型訂閱上。
這大概是一種甜蜜的寄居，大模型廠商獲得了場景和數(shù)據(jù)，但也把一部分命運(yùn)交到了“房東”手里。矛盾的焦點(diǎn)在于，用戶到底在跟飛書對(duì)話，還是在跟Kimi對(duì)話。
飛書通往Agent基建的路徑中，無可避免地會(huì)將模型廠商視為被集成的應(yīng)用。用戶通過飛書來調(diào)用模型或Agent，切換成本幾乎為零。飛書能夠通過操作可以淡化用戶的感知，比如把背后Kimi一鍵切換為智譜。事實(shí)證明，能夠讓用戶產(chǎn)生忠誠感的是數(shù)字工作環(huán)境，而不是里面具體的Agent或模型。
Kimi、MiniMax等公司在盡可能多地打通各家的入口，這回官方宣布完成與飛書插件對(duì)接就是印證，背后其實(shí)是在獲得租住權(quán)。但眾所周知，解釋權(quán)在房東，租房合同可以隨時(shí)被修改。以飛書為代表的房東，顯然不甘愿只換取點(diǎn)過路費(fèi)，把涉及智能決策高價(jià)值的部分拱手相讓。
于是，你會(huì)看到，飛書全Demo的發(fā)布會(huì)，就是把自家的“龍蝦”產(chǎn)品推到臺(tái)前，面向用戶、企業(yè)和開發(fā)者的選項(xiàng)一網(wǎng)打盡。
既當(dāng)裁判，又當(dāng)選手的做法，讓那份本就不牢固的租房合同，變得更加微妙。畢竟，房東的自家店鋪，總是能優(yōu)先選到最好的位置。
飛書們之所以能夠想要成為OpenClaw的前端，在于其具備了Agent時(shí)代最需要的三張牌：有記憶、能動(dòng)手和在現(xiàn)場。
這三張牌，每一張都是AI從“聊天玩具”進(jìn)化為“數(shù)字員工”的必需品，而飛書恰好把它們湊到了一起。
飛書里沉淀了企業(yè)最完整的數(shù)字記憶，從過去幾年的文檔、多維表格里的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、審批流程里的決策記錄，到群里討論的來龍去脈，以上構(gòu)成了一個(gè)機(jī)構(gòu)化的工作知識(shí)庫。
過去幾年的文檔、多維表格里的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、日歷上的項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)、審批流里的決策記錄、群里討論的來龍去脈——這些不是零散的聊天記錄，而是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的工作知識(shí)庫。
AI需要上下文支持才能學(xué)習(xí)迭代，而協(xié)同辦公產(chǎn)品正好能提供充足的Context。比如，當(dāng)OpenClaw們接入飛書后，經(jīng)過授權(quán)，就能看到上周寫的產(chǎn)品需求文檔，能查到在團(tuán)隊(duì)在群里討論的修改意見。它不再像初見面的陌生人一樣，而是一個(gè)帶著共同記憶的老同事。
如果Agent只能說話，充其量也只是個(gè)“鍵盤俠”，真正的數(shù)字員工，需要一雙能干活的“手”。
飛書給Agent配備的手由三部分構(gòu)成，首先是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，例如飛書里的文檔不是一堆雜亂的文字，而是有層級(jí)、有標(biāo)題、有目錄的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。多維表格也強(qiáng)化了有字段、有類型、有關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫。這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，讓Agent能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)理解和操作。
飛書從誕生之初，就把自己定位為“可編程的辦公平臺(tái)”，開放了數(shù)百個(gè)API接口，覆蓋消息、通訊錄、文檔、表格、日歷、審批等功能。OpenClaw一接進(jìn)來，就等于獲得了一套完整的“遙控器”，想執(zhí)行需求就有API可調(diào)。
飛書產(chǎn)品經(jīng)理在發(fā)布會(huì)提到，過去在談?wù)摂?shù)字分身時(shí)，往往只是構(gòu)建一個(gè)模仿用戶說話的聊天機(jī)器人，但由于缺乏權(quán)限和工具，無法實(shí)際執(zhí)行任務(wù)。
如今，新智能體被賦予了工具，可以完成許多實(shí)際操作。例如，用戶詢問其技能時(shí)，它能夠展示文檔處理、工具調(diào)用等多種能力。此外，智能體還支持后臺(tái)任務(wù)處理，當(dāng)處理復(fù)雜事務(wù)時(shí)，用戶無需等待，可以繼續(xù)發(fā)送消息。智能體會(huì)在后臺(tái)并行工作，如同擁有一個(gè)“分身”。
除了內(nèi)置工具，智能體還具備學(xué)習(xí)新技能的能力，以適應(yīng)不同用戶的個(gè)性化需求。演示中，用戶可以指示它搜索并安裝“飛書項(xiàng)目”的相關(guān)技能。后臺(tái)任務(wù)完成后，智能體不僅能夠查詢到，用戶近期的聊天記錄和要點(diǎn)，還能識(shí)別出最近的日程安排，并自動(dòng)梳理邏輯、整理成書面化內(nèi)容，體現(xiàn)了實(shí)時(shí)性和智能性。
最后是細(xì)化的權(quán)限控制。企業(yè)敢放心讓Agent動(dòng)手，前提是它只干本分之內(nèi)的事情。
以往在飛書或其他即時(shí)通訊平臺(tái)中，OpenClaw僅作為入口存在，無法感知用戶的聊天上下文，除非用戶主動(dòng)轉(zhuǎn)發(fā)消息或?qū)⑵淅肴毫?。而將Agent拉入群聊又會(huì)增加信息暴露的安全風(fēng)險(xiǎn)。相比之下，在獲得用戶授權(quán)的前提下，長在飛書里的“龍蝦”更符合企業(yè)安全性需求。
OpenClaw的使用直接指向了工作效率場景，試想一下如果接入飛書等辦公軟件，用戶就得像以前一樣，專門打開一個(gè)獨(dú)立App，輸入問題、等待回復(fù)、復(fù)制結(jié)果，再粘貼回工作窗口。一套流程下來，效率反而降低了。
飛書所能提供的是工作的在場感，Agent在其中，自然而然能感知到真實(shí)的工作節(jié)奏。
飛書相關(guān)人士在現(xiàn)場就提到，如果所有工作都集中在飛書上，包括文檔、日程、任務(wù)等，AI助手便能基于這些數(shù)據(jù)提供深度支持。
例如，aily可以讀取用戶日程安排，了解當(dāng)天行程和忙碌程度；也能訪問在飛書上撰寫的文檔、創(chuàng)建的任務(wù)，以及會(huì)議生成的妙記，從而掌握各項(xiàng)工作的最新進(jìn)展。借助這些信息，AI能夠幫助我梳理昨日工作成果、規(guī)劃今日重點(diǎn)事項(xiàng)，甚至提前預(yù)判未來任務(wù)，生成合理的工作規(guī)劃。
這三張牌，是飛書在做辦公軟件過程中，沿途攢下的資產(chǎn)，如今誤打誤撞成為了Agent時(shí)代的絕殺。
飛書還沒有到開香檳的時(shí)刻，釘釘和微信正從不同路徑對(duì)其形成擠壓。
飛書AI的核心邏輯是“讓AI住進(jìn)數(shù)據(jù)里”，其能力建立在數(shù)據(jù)打通的基礎(chǔ)上。但這條路的前提是，企業(yè)愿意把所有數(shù)據(jù)交給飛書。
而釘釘“悟空”走的是另一條路，先讓AI學(xué)規(guī)則，再動(dòng)數(shù)據(jù)。它將釘釘11年積累的組織架構(gòu)、權(quán)限體系、審批流程內(nèi)置為AI的行為準(zhǔn)則。
如果說釘釘是在“安全”上卡位，微信就是在“入口”上封喉。騰訊直接將OpenClaw塞進(jìn)微信，無異于釜底抽薪。微信是國民級(jí)應(yīng)用，用戶全天在線。像平常一樣發(fā)消息，事情就被完成了，這種無感使用體驗(yàn)，是任何企業(yè)辦公軟件都無法企及的。
飛書在AI Agent時(shí)代的最大優(yōu)勢(shì)，恰恰可能成為其最深的桎梏。所謂“有記憶、能動(dòng)手、在現(xiàn)場”，無一不建立在數(shù)據(jù)、流程和協(xié)作都在飛書的前提之上。換句話說，飛書的AI能力，本質(zhì)是一場生態(tài)內(nèi)的自洽。
飛書AI的“記憶”能力，依賴于企業(yè)將核心數(shù)據(jù)存于飛書。這本身是一種雙向綁定：企業(yè)因AI的智能而更愿意把數(shù)據(jù)留在飛書，飛書因數(shù)據(jù)積累而讓AI更聰明。這種正向循環(huán)看似穩(wěn)固，實(shí)則也在加深企業(yè)對(duì)單一平臺(tái)的依賴，形成事實(shí)上的數(shù)據(jù)鎖定。
不過，這并不能掩蓋Agent，即將在協(xié)同辦公賽道引發(fā)的革命。
“三級(jí)火箭”理論，是一個(gè)經(jīng)典的商業(yè)戰(zhàn)略模型。這個(gè)理論的核心邏輯是：通過第一級(jí)，高頻、低價(jià)、甚至免費(fèi)的業(yè)務(wù)來獲取海量用戶，建立信任和依賴；然后通過第二級(jí)，中頻、中價(jià)的業(yè)務(wù)將用戶沉淀下來，并初步轉(zhuǎn)化；最后通過第三級(jí)，低頻、高價(jià)的業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)真正的商業(yè)價(jià)值和利潤。
用這個(gè)理論來看飛書和協(xié)同辦公軟件的未來，就變得非常清晰。
第一級(jí)，從工具變成“數(shù)字同事”。讓AI無處不在，讓用戶習(xí)慣有事找AI。這一級(jí)依然可能是免費(fèi)或極低成本的，核心是用高頻的交互搶占用戶心智和場景。
第二級(jí)，從工具平臺(tái)蛻變?yōu)?ldquo;AI操作系統(tǒng)”。企業(yè)的數(shù)據(jù)、流程都長在飛書上，企業(yè)可以創(chuàng)建專屬大模型、定制專屬飛書、訓(xùn)練專屬豆包，也允許第三方Agent無縫接入。這一級(jí)的價(jià)值是讓企業(yè)離不開，飛書不再是一個(gè)可替換的軟件，而是企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)所依賴的AI工作環(huán)境。
第三級(jí)，從“賣軟件”到“賣AI生產(chǎn)力”。飛書賭的是，當(dāng)企業(yè)把核心數(shù)據(jù)和工作流都托付給它，當(dāng)其成為業(yè)務(wù)增長本身不可或缺的引擎后，企業(yè)便會(huì)心甘情愿地買單。這級(jí)商業(yè)模式的拼圖，可能由運(yùn)行額度收費(fèi)、應(yīng)用商店抽成、算力調(diào)度分成，甚至最終按企業(yè)節(jié)省的成本或創(chuàng)造的收入分成共同構(gòu)成。
如此看來，Kimi、MiniMax等第三方模型廠商賺的是熱錢，而飛書們想賺的是穩(wěn)錢。
《平臺(tái)革命》提到，“平臺(tái)是信息工廠，但不控制庫存，只提供作業(yè)場地；不直接控制生產(chǎn)，但培育一種質(zhì)量控制的文化”。
在Agent時(shí)代，飛書正在做的，就是重新定義作業(yè)場地。辦公軟件不再只是連接人與人的場所，更是連接人與AI、AI與數(shù)據(jù)以及AI與AI的工作現(xiàn)場。
當(dāng)AI開始真正融入物理和數(shù)字世界，每一次模型調(diào)用都會(huì)像水電一樣流過這些辦公軟件。飛書們爭奪的，早已不再是文檔協(xié)作市場，而是智能時(shí)代價(jià)值交換的場地。
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