被 OpenClaw 推上 “風口” 的飛書

人與 Agent 的協作已經成為確定的趨勢。

文丨祝穎麗

今天，中國可能是全球擁抱 OpenClaw（開源智能體框架）最熱情的市場。遺憾的是，這個開源項目起初并不支持任何國產辦公軟件，直到飛書被正式寫入官方文檔。

推動這件事的是楊明鋒。作為 OpenClaw 中文社區的創辦者，他調研后發現，國內工具里飛書的 API 接口最豐富，其長連接功能最適合 AI 的本地部署。

楊明鋒先是在中文分支里開發飛書插件，沒過多久，OpenClaw 官方就主動邀請他們合并到項目主干，飛書由此一度成為官方蓋章的 “中文渠道”。

硅基流動聯合創始人楊攀后來復盤，飛書與 OpenClaw 的適配性在于，它不僅僅是 IM 工具，更是一個完整的工作空間，有大量上下文信息，能讓 Agent 做事的能力得到充分發揮。

過去一段時間，Openclaw 從小眾技術圈走向全民，大模型公司推出自己的 Agent 產品時也優先推薦接入飛書，這再次將它推向風口——根據 Openclaw-China 的社區 3 月 11 日周報數據，飛書在中國所有的 IM 工具里接入率達到 65.2%。

面對洶涌而來的用戶，飛書也在加速承接：今年 2 月初，飛書先是將免費版 API 限額從 1 萬提高到 5 萬次；3 月 5 日，又繼續提升至每月 100 萬次。到 3 月 10 日，飛書的 AI 插件也正式開源，讓 Openclaw 在產品里的使用變得更加流暢。

足夠多的用戶涌進來，也讓飛書成了最有可能誕生落地場景和案例的容器——比如最近，演員李誕就把自己的龍蝦喂養成了工作伙伴。

過去兩周，關于龍蝦的討論，已經在普通用戶中經歷了從高潮到平靜的完整歷程。但另一面，更多的企業組織里，一種新的工作方式——基于人與 Agent 協作的工作方式，已經在飛書里逐漸自然生長了出來。

確定的價值

在內容公司 “得到”，聯合創始人快刀青衣組建了一支 “AI 足球隊”。11 個 Bot 以球星命名：門將盯著郵件，后衛在全球監控科學家動態，還有的專門做 PPT。

他花了兩周部署和調教，關鍵時候，這些養在飛書的 “球員”Agent 還真起了作用。快刀青衣記得，前陣子美團來交流，他前一晚 10 點才想起準備演示材料。他找來 “設計師球員”，用 “溝通一頁、確認一頁、完成一頁” 的節奏，全程沒開 PowerPoint，45 分鐘就做出了 25 頁高質量 PPT。

最讓他感到自在的是，他可以隨意提意見而不用擔心對方的情緒，比如過程中他嫌棄 Agent 做的風格太 “商業圖庫” 了，對面不僅能理解，還會主動做減法，直接建議刪掉。

這是和人類下屬是不一樣的溝通體驗。在正常的上下級關系中，由于處于權力位置的存在，很少會有下屬主動追問老板，甚至提出超出常規的建議；老板有時候也得顧忌，快刀青衣說，如果找人類設計師一輪輪改字號、換風格，“對方一定會砍死我。但 AI 不會累，它能無限逼近我的審美極限。”

過年前，在自己探索了一段時間之后，快刀青衣在公司大群里發了個消息，讓所有使用 OpenClaw 的員工在 30 分鐘內通過截圖進群。最后發現人還不少，有 26 個員工也跟他一樣，已經自己探索了一段時間。

有了正反饋后，在飛書上安裝 OpenClaw 的經驗，就逐漸在整個 “得到” 開始推廣，先是另外兩個合伙人羅振宇和脫不花開始部署；到這個月，員工中一些比較優質的 Agent 也開始面向全員被調用。

最讓快刀青衣驚喜的是，他們的數據分析師做出的 Agent 牛小數。這個 Agent 能夠 24 小時不間斷地響應公司全員要數據、拉報表的需求，而過去這些需求都只能靠這位核物理專業背景的頂尖數據分析師人肉來做。

快刀青衣感慨，這曾經是對高薪人才的浪費——過去他 60% 到 70% 的時間都在處理這類繁瑣的事務。而如今，Agent 將這位數據分析師從中解放出來后，有了更多精力去處理更高階的算法和業務研究，極大拉高了他們人才的使用上限。

諸如此類的用例，在得到還有三個。到目前為止，得到上線了品牌設計 Agent、 事實核查 Agent，以及視頻剪輯 Agent。這些崗位有些類似于 “中臺”，是公司很多業務的共性需求，比如在得到，運營海報和配圖、內容的審核和糾錯都是日常需求，而現在，找這些 Agent 就可以。

得到的 4 位數字員工

另一個已經在工作場景中找到了 OpenClaw 確定性價值的是北汽旗下的長沙工廠。

2026 年 1 月底，在關注到 OpenClaw 開源框架在國外爆火后，北汽的數字化部門很快就決定引入；在完成安全評估后，他們先是建立了封閉的安全容器，并且只授予了讀取飛書知識庫、監控以及發送消息的最小權限。到春節前，首批 Agent 完成測試后，正式上線運行。

北汽也部署了 4 類 Agent：

一類是在采購、人事等各個業務群內，讓 Agent 負責緊盯協作進度，比如它會自動梳理群里安排的工作并分類記錄。如果某項任務無人跟進或快到截止時間（如到下午 5 點仍未收到反饋），Agent 會在群里主動 @ 相關責任人催辦。這替代了過去需要專職項目經理去建立匯總表和人工催辦的流程，用 AI 打破砂鍋問到底的特性真正實現了 “事事有閉環”。

一類是給 Agent 裝上 “眼睛”，直接接入了工廠的監控攝像頭和生產設備的 API。北汽福田長沙工廠的數字化負責人文偉在飛書直播活動中說，在春節人員放假期間，這個 Agent 就實現了 24 小時不間斷的工廠巡查。它可以識別消防隱患、讀取設備故障告警，甚至結合攝像頭查看告警燈狀態，一旦發現風險，會立刻在群里發消息通知值班人員處理，極大地節省了人工巡檢成本。

還有一類是知識庫問答與業務數據查詢。這類 Agent 連接了經過治理的長沙工廠動態知識庫 , 員工可以通過對話形式，直接讓 Agent 查詢工廠的運營數據、產量、質量、訂單情況。

最后一類還在推進的，是調度類的 Agent，當生產現場發生問題時，它能夠根據屬性分析是質量引起的還是零部件缺失引起的，并直接將問題調度給對應的技術人員或庫房，實現生產故障的極速響應與指派。

北汽旗下的長沙工廠 Agent “長超小福” 與員工進行生產啟動的協作

得到和北汽，作為兩種完全不同類型的企業，能夠非常快速地讓 OpenClaw 這類主動式 Agent 落地在自己的業務場景里，除了他們本身都有對核心業務痛點的理解、適配 AI 生長的組織土壤，另一個關鍵要素在于，他們都在數字化基礎設施建設打下了不錯的基礎，尤其是之前基于飛書完成的深度數據沉淀與治理。

得到作為一家內容公司，用得最多的是寫文檔。快刀青衣說，起初被介紹用飛書時，他和羅振宇以及脫不花寫了一個月的文檔，確認了這個功能足夠適配他們之后才決定進入飛書。現在回頭看，正是因為有了這些包括文檔、知識庫、流程在內的很多數據都在飛書上，他們才能夠非常快地去完成 Agent 的搭建。

比如他們給事實核查的 Agent 取名 “元芳”。“元芳” 正是因為吸收了公司 “總編室” 過去十年的糾錯記錄，不僅學會了專業核查，甚至連老專家們那種經常給人挑刺、帶著點 “抬杠” 和傲嬌的語氣都學得惟妙惟肖。

北汽感受最深的是飛書的多維表格能力，以及動態的數據庫能力在創建 Agent 時給的助力。

作為汽車制造工廠，北汽以前擁有繁雜的信息系統數據，但這些未經處理的數據連人類難以理解，更無法直接喂給 AI。企業在前期利用飛書的多維表格進行了長期的數據治理，將散落在多個底表中的字段抽取、合并成人類可讀的統一表格后，恰恰也成為了最適合 AI 理解的數據格式。

動態更新的知識庫則幫助這些 Agent 不斷更新記憶，利用這些動態的數據和知識，這個 “數字員工” 可以無縫參與到日常的任務催辦與消息流轉，在讀取動態知識后隨時進行問答。

上周的直播上，快刀青衣感慨，或許應該更早上飛書，順利部署 Agent，甚至在改變了他們的工作方式。快刀青衣暢想，未來 Agent 是不是就是可以作為一個真正的員工入職？而一個能力很強的員工，當他做出自己的分身時，是不是也可以同時賣給很多個企業？

他覺得，這些未來都有可能。

進行中的探索

Openclaw 從上線開源社區到現在不過 3 個多月，更多的企業都還在探索其可能性。

飛書上的一家頭部醫藥企業對 OpenClaw 的部署就 “激進” 且富有實驗色彩。

某藥企數字化相關員工說，一開始他們對 Openclaw 持觀望態度，第一次給他震撼的是，他給這個龍蝦下了一個讓他發出語音的指令，結果半夜這個 Agent 還在孜孜不倦地努力；凌晨 4 點多，這個 Agent 竟然真的發來了語音。

因為 OpenClaw 的心跳機制、長期記憶能力與自主任務規劃能力，非常適合做管理者的分身，內部測試后，公司的管理團隊成為第一批用戶。

基于前期的試用成果，很快公司就推動了 OpenClaw 的規模化落地，實現了員工人手一個獨立 Agent，讓全員自主探索應用場景。

成本并不算高，效率也超過預期：僅靠 4 名 IT 及運維人員在春節期間，利用公司閑置的超融合平臺服務器，通過本地 Docker 的容器技術就快速拉了起來，幾乎沒有額外的硬件成本。

選擇這種部署方式，有他們的考量。Docker 提供的是沙箱環境，相對更加安全。更關鍵的是，作為 IT 管理者，這種部署方式賦予了他 “一鍵斷電” 的能力。當時有員工希望能夠部署在自己的本地電腦，但他們發現在 Docker 上只需建一個共享文件夾，服務器里的 Agent 就能讀取本地文件；這樣不僅更方便，還更容易在全公司快速推行。

試點初期，為了充分釋放全員的探索空間，他們沒有給每個員工設置 Token 的使用額度上限，結果發現所有 Agent 每天的 Token 使用量不超過 5000 塊，還是在完全沒有任何 Token 優化機制下的費用。折算下來，每臺 Agent 每天的運行成本僅僅只有 5 塊錢。

消耗量低，一方面說明成本并沒有想象中那么高；但另一方面，對他們來說，困擾在于大部分人還不清楚怎么用。

當時他們從后臺數據看，一天的輸入 Token 高達十幾億，但輸出 Token 卻只有區區的千萬級別。這意味著，絕大多數員工只是把大把大把的資料和文檔扔進系統里，產出的也都是些沒有太大意義的短回復，并沒有讓 AI 去解決復雜的業務問題。

但在這種浪費和探索的過程中，他們也發現了 Agent 不少的想象力場景。

比如 “AI 路由”。以往的 AI 應用都局限在某個部門內，比如 HR 助手或財務機器人，跨部門協作依然靠人肉中轉。但 OpenClaw 像一個網關路由器，能讓信息流在部門間自動調度，比如有公司管理者嘗試將 OpenClaw 練成自己的 “數字分身”，這個分身不僅能查報表，還能感知組織架構，主動找到對應的程序員協調權限，甚至在程序員沒回消息時，根據通訊錄自動找到程序員的領導進行協調。

這些實驗和發現也都發生在飛書上，這家公司的數字化負責人認為，沒有比飛書更適合做這些探索的了，比如極度豐富的 API 接口。

他還在飛書消息卡片 2.0 上看到后 AI 時代前端載體的雛形：Openclaw 生成的飛書消息卡片自帶可交互的按鈕，無需 IT 人員提前開發，即可由 AI 根據任務需求自動生成，點擊后直接觸發后端業務動作。

此外，在飛書的新版插件里，可以進行用戶級授權與高度擬人化，這讓 Agent 不是以一個公共機器人的身份去執行任務，而是可以真正以使用者的個人飛書賬號身份去溝通和調接口，可以讓高管的 Agent 完美變成了高管個人的 “數字分身”，連說話的語氣都逼真到讓人分辨不出是人還是 AI。這也極大降低了應用全局授權帶來的安全隱患。

一段時間 “爆兵” 策略的部署會后，這家把 AI 落地當做 “一把手工程” 和創新發展的核心戰略的公司也逐漸找到了一些屬于適合自己的思路。

過去為了激發員工的好奇心，他們直接發給每個人一個獨立 Agent；接下來，他們計劃收回全員獨立 Agent，改為以部門為單位的 “一主多從” 模式，即部門領導擁有主 Agent（負責決策與任務路由），下屬員工擁有子 Agent（負責生產執行）——這樣不僅能節省服務器資源，還能把復雜任務切分成小塊處理，并且更利于工作成果的固化與管理。未來，他們也計劃全面遷移至云端以增強安全性。

一切都還在進行中。這位深耕企業 AI 落地的負責人負責人看到，目前大部分的企業對 Agent 的應用還停留在復刻過去的工作流，比如 7x24 小時自動監控政策網頁、自動抓取爆款文案改寫，但這依然屬于被動觸發；而他認為，Claw 范式的 Agent 真正的顛覆性價值是它的自主的工作能力。

比如在他們公司的應用場景里，Agent 不僅能監控到國家出臺了新法規，還能自主去評估這項新政策會對公司現有的研發項目產生哪些具體影響，并主動把分析結果推送到人類面前，“這才是 AI Agent 7x24 小時自主工作的終極形態”。

新趨勢和新機會

在得到，三個高管的辦公室現在放眼過去，好像一個機房，擺滿了 Mac mini，未來人與 Agent 在組織內部的協作協作幾乎一個已經確定不移的趨勢。

快刀青衣認為，之后每一個項目都將以最小化人數為標準往下推進，“人和 Agent 形成一個小的團隊。一個是統籌，一個是自己這一個領域上面的把關”；在這家激進的醫藥企業里，以前是分工明確的，從產品到項目，前端到后端到測試……但有了 Agent 之后，未來就不需要那么多節點了，“一個人就是全棧……沒有那么多步驟了。”

這種人與 Agent 的并存帶來的變化，會讓協作方式也發生演變。快刀青衣認為，未來的業務協同將變成每個參會者先與自己的 Agent 進行充分探討與迭代，帶著多套成熟的 “AI 方案” 開會，會議徹底轉變為純粹的 “方案比選” 和 “快速決策”，不僅極大提升了效率，還從根本上消除了因為反復修改需求、能力盲區而帶來的人身攻擊和情緒內耗。

未來協調的角色也不再需要人了，項目管理可能可以自動化。尤其在上下游非常多的制造類企業中，因為 Agent 所具備的心跳機制，它可以從一個被動工具變成跨部門的路由和 “項目跟進員”

職場價值與雇傭關系可能也會發生顛覆。個人的核心競爭力將不再僅僅是努力或基礎技能（因為無法與 AI 拼效率），而在于是否能調教出一個別人都愿意用的智能體，以及你是否具備獨特的人類品味與業務痛點理解。

某種程度上，在這種演化中，飛書成為新的 “基礎設施”，成為企業實驗和探索 Agent 邊界的有序環境。

OpenClaw 仍然是一個不夠穩定的開源框架，雖然有實力的企業已經在安全、成本上有諸多的探索，但對更多的組織來說，這個問題還沒有出現最佳示范和標準解決方案，留下來的巨大的市場空白，成了作為容器的飛書的新機會。

據我們了解，飛書將于明天正式發布 “官方”Agent 系列產品。和外掛式 AI 插件不同，這款官方 Agent 將會深度集成于底座，擁有原生權限，能基于企業在飛書沉淀的文檔、多維表格、會議記錄等豐富上下文進行精準決策，確保數據在嚴格的安全圍欄內流轉。一位接近飛書的知情人士分析，這次的產品發布首要解決的，是企業 “不敢用” 的信任問題，希望讓飛書企業客戶都暢快用起 Agent 來。

安全之外，能干活的 Agent 才有用。我們還了解到，飛書目前已經有了針對不同群體的 Agent 產品布局，并且這些 Agent 已在多個高頻場景完成灰度測試并平穩落地，屆時產品將以直播演示的方式進行展現。

被風口 “吹” 起來的飛書正在以最快的速度，回應市場。

題圖來源：Her