轮到飞书了

一个人可以很聪明，但如果他对你的世界一无所知，你也很难和他一起做事。 

AI 也一样。 

全民龙虾热潮还在持续。这个过程中最大的一个变化是，它让很多人尝试做一件事：让 AI 真的开始干活。

不是聊天。不是问答。而是让 AI 去完成一些具体的工作：整理文档、更新数据、触发流程、生成报告。 

一开始，大家讨论的焦点几乎都在模型上。 

哪个模型更聪明？

哪个 Agent 框架更好用？

哪种自动化能力更强？

但当实验真正开始之后，很多人很快遇到了一个完全不同的问题： 

Agent 应该放在哪里？

理论上，它可以存在于很多地方： 

浏览器插件、桌面应用、聊天窗口、网页后台。

但当人们尝试让 Agent 参与真实工作时，很快会发现一个现实，AI 其实不缺答案。它缺的是另一种东西：上下文。

AI 当然可以回答问题。但如果它要替你完成一件具体的工作，它必须知道很多事情：你的文档在哪里，你的项目在做什么，你的团队如何协作，你的数据放在哪里。 

换句话说，它需要理解你的工作环境。否则，所谓的智能体其实只是一个很聪明的陌生人。它知道很多知识，但对你的世界一无所知。 

这就是为什么，当越来越多人开始认真做 Agent 的时候，问题开始从"哪个模型更强"变成了"Agent 该住在哪里"。 

而这个问题，指向三种完全不同的答案：钉钉把 Agent 放进流程，企业微信把 Agent 放进连接，飞书把 Agent 放进数据。

于是，有点意思的变化开始出现。当越来越多开发者尝试把 Agent 接入真实工作系统时，有一个产品开始越来越频繁地出现在这些玩法里：飞书。 

AI 真正缺的不是模型

AI 产业在过去两年几乎一直围绕模型能力展开。参数规模、推理能力、多模态能力、成本效率。但当 AI 从聊天走向工作时，问题突然发生了变化。 

模型依然重要。但它不再是唯一的问题。 

因为当 AI 开始参与真实任务时，它需要三样东西：模型、工具、上下文。

模型决定它能理解什么，工具决定它能做什么，而上下文决定一件更重要的事情：它知道该做什么。 

很多开发者在做 Agent 的时候，很快会意识到：没有上下文的 AI，其实很难真正参与工作。它可以回答问题，但它很难理解一个组织正在做什么。 

于是，一些实验开始出现新的方向，让 AI 直接接入工作系统。读取文档，更新表格，触发流程，调用工具。 

而在这些应用里，飞书逐渐变得越来越常见。 

原因其实很简单。 

在中国互联网里，很少有产品像飞书一样，把这么多东西放在同一个系统里：文档、表格、知识库、日历、审批、项目管理、多维表格、自动化流程。更重要的是，这些数据几乎都是结构化的。而 AI 最喜欢的，恰恰就是结构化数据。 

于是很多开发者突然意识到一件事，飞书不只是一个聊天工具。它更像是一套工作数据系统。 

一个曾经被质疑的产品

如果把时间往回拨几年，很少有人会想到飞书今天会重新进入讨论。 

在相当长一段时间里，它其实是字节内部最有争议的产品之一。 

原因很简单。企业软件在中国一直很难做。这个市场长期被两个玩家占据：阿里的钉钉、腾讯的企业微信。两者背后分别是中国最大的两家互联网公司。 

当字节宣布要做飞书的时候，很多人第一反应是：为什么？ 

字节最擅长的事情是消费互联网。内容产品、推荐算法、用户增长。抖音、今日头条、西瓜视频，这些产品都属于同一套能力体系。而企业软件完全是另一条赛道。销售周期长，客户需求复杂，产品更新节奏慢。 

很多外部观察者都觉得，这是一个和字节基因不太匹配的方向。甚至在字节内部，也有人怀疑：飞书是不是一笔太重的投入。因为和抖音不同，企业软件很难在短时间里出现爆炸式增长。它更像是一场长期工程。 

张一鸣为什么坚持？

但张一鸣对飞书一直非常坚定。 

飞书最早其实并不是一个对外产品。它是一套字节内部协作工具。 

字节的组织规模在很短时间里从几百人增长到几万人。这种增长速度，很快暴露出传统办公工具的局限，信息分散，文件混乱，跨团队协作困难。 

于是字节内部开始搭一套自己的系统。最初只是文档协作，后来逐渐增加任务管理、日历、沟通、审批。这些模块慢慢拼在一起，最后形成了一整套协作平台。 

在很多内部会议里，张一鸣反复强调过一个观点：组织效率是互联网公司真正的基础设施。

如果一家公司的人越来越多，但协作效率没有提高，那么规模反而会成为负担。他相信，一家公司真正的竞争力，不只在于招了多少聪明人，更在于这些聪明人能不能高效地一起做事。飞书，就是他给出的那个答案。 

这套系统后来开始逐渐对外开放。 

但在很长一段时间里，它都没有真正进入主流企业市场。因为它的定位有些奇怪。它不像钉钉那样强调管理，也不像企业微信那样强调社交连接。它更像是在做一套工作系统。 

三种不同的产品逻辑

如果把视线拉高一点，会发现中国企业软件市场其实一直存在三种不同的逻辑。 

钉钉代表的是管理逻辑。阿里从一开始就把钉钉当成一种企业管理工具。考勤、审批、组织结构，很多功能都围绕管理效率展开。它擅长的是流程管控和系统整合，把企业的组织架构和业务流深度绑定。 

企业微信代表的是连接逻辑。它最大的优势，是可以连接微信生态。员工可以直接和客户沟通，企业可以把微信流量接入业务系统。当 Agent 要处理客户沟通、私域运营这类事情时，企业微信的生态优势就会显现出来。 

飞书代表的则是一种不同的路径：工作逻辑。它试图把企业里的各种工作数据放进同一个系统：文档、项目、数据、流程。 

如果说钉钉更像管理平台，企业微信更像客户连接平台，飞书更像一种工作数据系统。这套设计的价值，在 AI 时代开始显现。 

AI 重估办公软件

过去十几年，人们评价办公软件，通常看的是功能。文档好不好用，IM 顺不顺手，审批流程顺不顺。 

但在 AI 时代，问题开始发生变化。因为当 AI 开始参与工作时，它首先需要的不是界面，而是一个数据环境。

AI 不是缺答案，它缺的是上下文。没有上下文的 AI，只是一个对你的世界一无所知的聪明人。 

而上下文恰恰来自企业日常工作中产生的数据：文档、项目、流程、沟通记录。

于是办公软件的价值开始出现一种微妙变化。过去，它更像是一种工具。现在，它更像是一种数据基础设施。 

这一点在三家产品的 AI 布局上也能看出来。 

钉钉在 2025 年底升级了知识库自动化能力，支持 AI 自动归档、信息收集、群内播报。 简单说，就是把 AI 变成流程里的一个环节——它会帮你在对的时候把对的信息推到对的地方。 

企业微信在 2025 年 8 月上线了智能搜索、智能总结、智能机器人。 重点是把 AI 嵌入沟通场景：你发完一段语音，它帮你整理成可以发给老板的汇报；一个同事问你项目进展，它直接帮你在知识库里找答案。 

飞书则在持续深化知识问答和多维表格的 AI 能力。2025 年下半年，知识问答开始支持读取表格和多维表格信息，你在飞书里问"上个月各地区销售数据怎么样"，它可以直接从多维表格里拉取数据告诉你。 

3 月初，三家产品几乎同时对 OpenClaw 做出响应。

钉钉接入 OpenClaw，用户可直接调用 AI 表格、Teambition 等能力完成自动化任务；企业微信简化接入流程，支持通过 Webhook 协议将数据自动写入智能表格；飞书则升级智能会议纪要，并上线 OpenClaw 官方插件，让 OpenClaw 能够直接读取文档、查询档期、理解群聊上下文。 

三家都在做 AI，但做的方式不一样。钉钉把 AI 做进流程，企业微信把 AI 做进沟通，飞书把 AI 做进数据。 

龙虾热背后的一个信号

龙虾热只是一个窗口。  

很多具体工具可能在下一轮技术迭代里被替代。但它带来了一个很重要的提醒，当 AI 开始真正参与工作时，企业数据将如何被组织、调用和流动，可能会成为下一阶段互联网最重要的问题之一。 

也正是在这个问题开始浮现的时候，飞书突然出现在很多实验的中心。这并不是因为它是一款更流行的聊天工具，而是因为它在过去几年里，默默积累了一样东西：企业的工作上下文。

而 AI 恰好需要这些东西。 

钉钉有流程，企业微信有连接，飞书有数据。三条路径，对应三种不同的 AI 未来。 

谁会成为 Agent 真正"住"的地方，现在还没有人能确定。 

但有一件事情已经越来越清晰：当 AI 开始参与工作，企业每天产生的数据，很可能成为下一阶段最重要的基础设施。

龙虾热也许会过去。很多具体产品也可能被新的技术替代。 

但如果 AI 真的开始参与日常工作，一个问题迟早会出现：这些工作数据应该在哪里被组织。

当越来越多企业和用户开始思考这个问题的时候，飞书只是恰好出现在了答案附近。 

写在最后

AI 变得很聪明之后，人们突然发现，聪明不是最稀缺的东西。 

真正稀缺的，是它能不能理解你、知道你、进入你的世界。

龙虾热之后，大家开始讨论的不是哪个模型更强，而是 Agent 该放在哪里。这个问题听起来很技术，其实很日常。 

钉钉把答案指向流程，企业微信指向连接，飞书指向数据。

当 AI 开始真正参与工作，那个容纳它的系统，可能比 AI 本身更重要。 

本文来自微信公众号“版面之外”，作者：画画，36氪经授权发布。