2026 年 1 月,OpenClaw 席卷中文互聯網。僅僅兩個月后,龍蝦已經進入了「全民卸載」周期。
龍蝦的問題不是它不夠強,而是它很難服務于每一個普通人。
從安裝到卸載,第一批「養蝦人」的故事,暴露了 OpenClaw 的尷尬:Agent 怎么能產生真正的生產力價值?
今天,飛書的新品發布會,想給每個人一個答案。
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給每個人的智能伙伴
OpenClaw 爆火之后,有著開放、易用的機器人機制的飛書,也跟著走紅了。
API 調用額度從 1 萬次提到 5 萬次,再到目前的 100 萬次;3 月 5 日推出官方插件,讓 Agent 可以直接讀寫飛書文檔、日歷和多維表格,把「養蝦」的門檻從「會寫代碼」降到「會用飛書」。
這些動作,確實讓龍蝦更好養了。但 OpenClaw 本身的弊端,飛書仍然解決不了:配置復雜、普通用戶上手門檻高、原生部署安全隱患大,等等。
結論是:Agent 要真正落地,必須是一個上手即用的智能伙伴。它的安全是基本線,更要能直接與每個人的工作流絲滑融合。
今天正式升級的飛書 aily,就是飛書給出的答案。
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飛書 aily 是什么?官方定位是「每個人的智能伙伴」。形態上,它以 Bot 的方式常駐在飛書聯系人列表里,打開飛書就能找到,對話即交互。30 秒激活,零配置。
飛書 aily 有長期記憶,會隨著你的使用逐漸記住你負責什么業務、偏好怎么溝通、喜歡什么格式。
它的權限與你的飛書賬戶完全一致——你能看什么文檔,它就能操作什么文檔,敏感操作需要你確認,所有動作全程可追溯。
它還有官方認證的技能市場,經過安全掃描,可以按需安裝。
可以說,飛書 aily 是 OpenClaw,或者更廣泛定義上「龍蝦」理念的一種呈現方式。但它又跟開源的原生版 OpenClaw 有著本質的區別:
龍蝦是你自己養的寵物,飛書 aily 是公司給你配的同事,入職了,開權限了,準備好和你一起開始工作了。
對于需要處理更復雜工作流的用戶,還有獨立的飛書 aily 專業版(aily.feishu.cn),有圖形界面,可以讓有需求的開發者、公司 IT 管理員去構建多步驟的自動化任務。
接下來的實測,我們會聚焦在普通人更好用的 Bot 形態,但兩者底層邏輯相同。
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龍蝦承諾的太多,其實 aily 就夠了
把飛書 aily 放進了實際工作流里,我們測了幾個最日常的用法。
先來一個極高頻的場景:飛書拉會。
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在任務過程中,飛書 aily 直接查詢了 APPSO 組織架構內的用戶 ID——這一步放在別的 AI 工具里根本做不到。它能做這件事,是因為統一的權限機制。你在飛書里能看到的,它就能看到。
確認了人、確認了時間,調用飛書日歷技能,一個會議就建好了。
從任務發起,到創建完成,大約半分鐘。不敢說比飛書達人手搓更快,至少主打一句話搞定。
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讓打工人感覺痛苦,但又不得不做的事情,做月報肯定算一個。
我們把自己的社媒平臺數據,先上傳到了飛書云盤,然后交給飛書 aily。提示詞很簡單:查找不同媒體平臺數據生成多維表格;再跟員工匯報文檔結合,生成一份團隊月報。
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它整理了一共 9 份不同格式的文件,交付了一份月度匯報,以及可以作為附件的多維表格——時間只用了不到 4 分鐘。同樣的工作,APPSO 去年還在純手搓,要用至少兩個小時。
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順便一提,如果你想從零搭一套數據追蹤的業務系統,子產品飛書妙搭也支持用自然語言描述需求,直接生成一套業務系統應用。
不一定每次都用得上,但有飛書 aily 在,你知道自己不用再求人了。
接下來,我們再看一個相對更復雜、偏創作/生成向的任務,看看飛書 aily 作為自媒體搭子好不好用。
作為 APPSO 的深度報道作者,我會寫很多晦澀難懂的文章,在社媒平臺傳播的時候就需要生成有針對性的、更淺顯易懂的版本。
我們還是可以直接在飛書 app 里,通過設定好的機器人來發指令。不過,這個任務其實更適合用飛書 aily 的專業版來完成。有圖形界面 (GUI) 的輔助,可以精細化輸入和調整,還可以更方便地調用原生支持的各種工具、技能和插件。
飛書里直接搜索飛書 aily,或者打開 aily.feishu.cn,就進入到了專業版界面。
它支持用戶上傳自定義 skill。雖然官方技能庫非常豐富,但我還是想上傳一個我之前經常用的「content-creator」(內容創作者)技能。
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裝完 skill 之后,我們只需要在對話框里輸入 /content-creator(具體的 skill 命令因人而異),就能喚醒它。再把文件鏈接給到,它就能開始幫我寫稿去了。
這種技能/插件的調用方式,和 Claude Code、Cowork、OpenClaw 等產品相同,熟悉度拉滿。
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開始工作后,我們能夠在后臺看到,飛書 aily 先是做了一個 plan,將任務分解成 5 個步驟。
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即便是不指名到具體的 skill 上,飛書 aily 仍然可以判斷我的意圖然后調用對應的技能來完成工作。
APPSO 在這里其實還做了 A/B 測試,激活或不激活技能,任務完成時間分別是一分半和三分鐘——都不算特別久,但顯然調用 skill 工作更快,而且利用技能寫出來的感覺更好。
無論是各種官方還是第三方的 skill,飛書 aily 都能完美適配。不過這里 APPSO 還是建議大家不要在不熟悉的情況下亂裝 skill,盡量以官方的技能商城為準。
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工作完成后,點擊右上角的工作區,能夠查看生成的內容了。
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三個場景測下來,有一個感受越來越清晰:飛書 aily 跟那些「AI 生成一個文件發給你」的工具,體驗差異還是很明顯的。它的交付物是文檔、表格、任務,可以繼續被協作、被引用、被追蹤。
龍蝦當初讓大家興奮的那個期待,其實一直都很具體:幫我做完一件費時、費力的小事,讓我能騰出腦子去處理真正重要的東西,別讓心流被一堆瑣碎打斷。飛書 aily 做到了這一點,龍蝦沒有。
當然,OpenClaw 有很多「出格」的操作,它還做不到:操控本地文件系統、執行任意命令等。但換一個角度,這種「克制」本身就是企業場景的必要條件。哪怕一個新實習生學歷再高、能力再強、多有靈氣,公司不會給 ta 配上服務器根權限——這很正常。
飛書本就是個強有力的生產力工具。飛書來做龍蝦/agent,當然不是為了實現什么 AGI。在各種宏大的敘事之外,先讓普通人的打工人生更輕松,才是更重要的。
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飛書 aily 支持定時任務創建,交互比 OpenClaw 更輕松
Agent 落地企業,其實并不難
企業 Agent 的競爭,正在往一個很多人還沒意識到的維度轉移。
過去兩年,行業的注意力主要在兩件事上:模型能力(誰的參數更大、基準跑分更高),以及 C 端爆發(誰的 Agent 更酷、更會演示)。
OpenClaw 的火爆是這個邏輯的頂點——一個開源框架,憑借「能干活」的形象引爆全民。
但龍蝦從爆火,到卸載,僅用了兩個月就快走完了一個周期,里面有一個不能更樸素、更明顯的道理:
「能干活」是必要條件,絕非充分條件。
Agent 要在企業環境里真正落地,需要的遠不止一個會執行命令的 AI——它需要懂業務,需要匹配組織的權限構架,需要嵌入團隊已有的工作流,而不是在旁邊開一個新窗口,重新訓練一個昂貴且笨的「實習生」。
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誠然,中國絕大部分的工作發生在微信上——團隊工作的本質是溝通,這個道理上過班的人基本都明白。但飛書、釘釘、企微的流行,從側面證明了工作絕不僅僅是溝通那么簡單。
聰明人在一起工作,溝通早已不是問題。聰明人開始發現,那些聰明人也不得不干的「笨事情」,才是效率提升的真正空間所在。
Agent 的上限,取決于它能「讀懂」多少你的工作。但在工作的語境下,「讀懂」并不意味著你要把自己的電腦交給它。
而讀懂,靠的是上下文——你留下過的筆記,開過的會和會議紀要,跟誰在群里討論過什么,哪些項目在推進,哪些決策已經做出。
這些東西,叫做企業上下文數據,其實正是一個商業機構運轉的引擎。它不存在于模型里,也不能從網上抓取,它在企業內部的協作平臺上,以消息、文檔、日歷、審批的形式慢慢沉淀,日積月累。
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飛書沉淀這些東西,已經好幾年了。
OpenClaw 爆火后,中文開發者自發聚集到飛書,原因很簡單——Bot 創建不需要審批,不需要公網 IP,摩擦最少。社區發起人楊明鋒在自己的分支里先實現了飛書擴展,2 月 4 日被官方合并。
把 OpenClaw 的門檻從「會寫代碼」降到「會用飛書」,是飛書能做的事,也是其他平臺很難復制的動作。
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飛書目前是 OpenClaw 官方唯一原生支持的中國 IM 軟件
飛書大概率沒有預料到這一切,但它一直在做的那套東西——足夠開放、接口通暢、數據互通——恰好就是龍蝦最需要的基礎設施。
當在飛書中激活飛書 aily ,它讀到的上下文,遠比文檔里的文字、表格里的數據更多。它知道這份文檔是上周評審會討論的結果,知道那個多維表格由哪個團隊維護,知道@你的消息通常意味著什么優先級。
——這些,都是外部的 Agent 產品,難以復制的東西。你可以在后端接入強大的模型,可以用各種服務框架、插件、技能、hook 來強化體驗。但你的工作記錄,專屬于你的公司、屬于你的上下文,是不可被替換、很難被簡單搬運走的。
競爭對手可以做出一個功能相近的 Agent,但它接入的只是空殼;而飛書 aily 面前的,是一個已經蓄滿水的池塘。
這個邏輯延伸出去,還有一個更大的判斷:企業 Agent 的競爭格局,最終將由「誰的地盤里的上下文最充裕」,而不是「誰的模型最強」來決定。
模型能力不是不重要,但模型的高度商品化,是既成事實;多年沉淀的上下文生態,才成了真正的護城河。
企業 Agent 時代的入口,應該是上下文最深的平臺。飛書已經成為了這個入口。
釘釘有更大的用戶基數,騰訊有 QQ 和微信的社交圖譜,企業微信有騰訊的 B 端關系鏈。飛書的優勢,在這三者里反而是最「縱深」的:它的用戶群以科技、互聯網和成長型企業為主,這批人對 AI 的接受度高,工作上下文的數字化程度也最高。
換句話說,飛書的地盤雖然不是最大的,但上下文密度可能是最高的。你在哪個平臺留下了最多的工作痕跡,那個平臺的 Agent 就最懂你。
究其根本,大多數人們對于龍蝦的期待,并不能通過 OpenClaw 來解決。
兩年后的辦公 AI,會變成什么樣子,沒人知道。但至少今天的答案,就在工作已經在發生的地方,在飛書 aily 的身上。
飛書一直是對 agent 最友好的工作臺,無論 AI 怎么進化,其實萬變不離其宗。
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