作者｜林易

编辑｜重点君 

Agent正在改写协同办公的游戏规则。

如果现在还单纯地去比哪个AI更聪明，比谁更能写PPT、做表格、查资料、分析数据，再到写代码……其实在真实办公场景中，是完全不够看的。

因为越来越多公司开始发现，让Agent把一张表做出来并不算难，难的其实是后续一连串的问题，例如它知不知道这张表为什么要做、能不能找到公司过去的会议纪要和业务数据等等……

一言蔽之，企业越发开始关心把真实的业务信息交给AI的时候，它和团队能否一起安全、可靠地把活干完。

而这种趋势的信号，其实在国外已然在上演。例如今年6月，Anthropic发布Claude Tag之际，Andrej Karpathy便称之为“LLM的第三次重大重设计”——

第一次，LLM是你去访问的网站；第二次，是你下载到本地的应用；第三次，它成为一个持久、异步、拥有组织级工具与上下文的实体，与人类团队并肩工作。

无独有偶，Anthropic把首发平台选在了Slack，而谷歌也不断让Gemini往Workspace里的邮件、文档和协作场景里钻。

由此可见，Agent和办公软件之间的关系，开始从“接个AI功能”，走向一套更深的工作关系。

那么在国内，这种趋势是否有印证呢？

有的。就在9月15日刚刚举办的2026飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会中：

一边是飞书8.0，整个协同办公平台开始面向Agent做系统性重构；另一边是原生融入飞书的豆包工作，让AI往能够进群、开会、读文档、跨团队协作的“同事”前进了一步。

字节跳动CEO梁汝波这次也少见地站到了飞书的台上，他把今天这轮AI浪潮，放进了一个更长的技术周期里看：

“过去50年，IT领域大致经历了PC、Web、Mobile和AI四次技术高峰，而且每一次高峰之间，往往隔着15到20年。谷歌在Web时代登上高峰，又通过安卓抓住了Mobile的机会；微软则在PC时代成功，但Web和Mobile都没能再站到最高处。上一轮赢过，并不意味着下一轮还能继续赢。有意思的是，Office一路从桌面软件走到Office 365，再到Teams，几次技术范式切换下来，位置一直很稳。”

而飞书的情况有些像另一条起跑线。

因为它算是在Mobile时代上了车，因此到了AI这个被梁汝波认为会“比前面几次高峰都高得多”的新周期，飞书自然也不想错过。

这场发布会里，字节给出的路径已经相当清楚——

火山引擎提供底层模型和基础设施，豆包工作负责把具体任务接过去，飞书则放着一家公司每天都在发生的沟通、文档、数据、组织关系和业务流程。

换句话说，Agent想从会干活再往前走一步，就得把这几层连起来。飞书CEO谢欣也在现场给出了更直接的表述：

“飞书加上原生融合的企业级Agent豆包工作，会成为AI时代工作的最佳选择。”

那么当Agent开始真正进入公司，什么样的工作环境，才能让它留下来？

  Agent真要进公司，办公软件也得重新设计

如果我们把Agent真的当成一个新同事，很多问题其实一下就说通了。

例如一个人刚入职，哪怕业务能力再强，也不可能坐下来直接开干。他得先知道项目走到哪一步，过去开会聊过什么，谁负责哪块，哪些资料自己能看；真开始做事了，还要会用公司的文档、表格、项目系统和审批流程。

Agent进公司，面对的是同一套东西。

如果AI始终待在一个独立网页里，每次有活都得先把文件传进去，把项目背景从头讲一遍；等它做完，人再下载、复制、重新搬回公司的系统。做一张表、改一份PPT问题不大，可一旦任务跨过几个群、几个部门，甚至持续几周，这套方式很快就会卡住。

在这个过程中，信息会断、权限会乱，AI刚刚做完的东西，还得靠人继续往后传。所以飞书8.0这次干的事情，重点并不在于给办公软件又加了几个AI入口。它实则是在把一套原本围绕人设计的协作系统，重新改到Agent也能用。

最直观的变化要数群聊。过去把Agent接进协同软件，多少还有点开发者工具的味道。需要配接口、敲命令，普通员工很难主动折腾。

现在搜索名字就能把Agent拉进群，在群里直接@它干活。几个Agent同时在场，还能互相@、继续往下接任务。

比如调研Agent先把资料搜出来，再把内容交给写作Agent；写完之后继续交给设计Agent。中间不用人充当传话筒，不断把背景从这个窗口复制到另一个窗口。

放到文档里也是类似的逻辑。以前评论区@一个同事改内容，现在可以直接@Agent，让它回答问题，甚至动手修改正文。

但进群只能算第一步，Agent真要干活，还得能用工具。

飞书8.0已经把消息、文档、多维表格、日历、会议、云盘、审批等能力继续往Agent侧开放。从今年3月到现在，飞书CLI向Agent开放的功能点从247个增加到了767个。

以前说AI接进飞书，更多解决的是入口问题。现在，它已经开始像员工一样使用办公软件里的具体能力。

人能写文档，它也能；人能改表格，它也能；人要开会、查资料、提审批，它也可以沿着相同的工作路径继续往下走。

再往业务深处，变化会更明显。多维表格过去主要给人搭业务系统、放数据，现在底层数据和权限同样可以直接交给Agent。人和AI不需要分别维护两套数据，Agent在原来的业务信息上就能继续分析和执行。

飞书项目则把AI塞进了流程本身。到了某个固定节点，我们可以让AI自动做需求评审、迭代复盘，甚至完成缺陷修复以后直接把结果写回来。

以驭势科技为例，它就已经把这套方式用在了无人驾驶研发中，缺陷初筛效率提升70%，关键缺陷复现速度提升3倍。

到这里，飞书8.0这次所谓适Agent化的含义就比较清楚了。以前的办公软件关心的是，人怎样更快找到信息、更顺畅地和另一个人协作。

而现在，则是多出来一个新的使用者。它没有人的组织经验，也不会自己猜哪份文档才是最新版。它需要系统告诉它，公司发生过什么、它能看到什么、接下来该调用什么工具。

Agent进公司之后，办公软件也得给它腾出一个真正能工作的工位。

「飞书+豆包工作」，价值开始出现在团队这一层

如果说飞书8.0解决的是“Agent进公司以后在哪工作”，那么接下来还剩一个更直接的问题——到底谁来把活干掉。

这也是豆包工作存在的意义。

8月25日，豆包工作正式推出之后，豆包往生产力场景走的方向已经相当明确。过去很多人打开豆包，习惯还是问它一个问题；到了豆包工作，使用方式开始往另一边移动，一件完整的工作，也可以先整个交给AI试试看。

9月初几场直播已经把这种变化演了一遍。有人拿着带脏数据的真实报表上场，豆包工作自己完成清洗、合并，再把风险项标出来；财经博主温义飞拿自己2020年的英伟达DCF模型，让它根据最新财报重新计算未来10年的现金流和合理估值区间，最后还把表格做成了可交互沙盘。

三只松鼠则直接把8个渠道、8张格式都不一样的表交进去，最后汇成一张销售看板。这些能力单独拿出来看，其实已经不算稀奇。今天用AI做表、跑分析、改PPT，很多人都试过。

更明显的变化其实是发生在工作链路上。过去AI经常只接住其中一小段：人先整理资料，再上传文件，接着重新解释背景；AI做完以后，再由人把结果搬回文档、群聊或者业务系统。前面看起来省了时间，后面依然留着大量人工中转。

豆包工作和飞书原生融合以后，这一段摩擦少了很多。

两者共用同一套账号体系，豆包工作可以在权限范围内调用飞书里的文档、会议、表格等企业上下文；员工写文档、开会、处理表格的时候，也可以直接把它唤出来。任务完成之后，产物继续留在飞书里，由团队接着修改、讨论和推进。

这一步很重要。因为一家公司的工作，从来不会只存在于某一份文件里。昨天会上定了什么，产品刚改了哪版需求，研发现在卡在哪一步，哪张表才是最新版本，谁和谁正在协作——这些散落在群聊、文档、会议和项目里的信息，拼在一起才是完整的工作上下文。

豆包工作负责把任务做下去，飞书则把这些上下文、工具和协作关系交给它。两边拼起来以后，Agent每次接活时，就不用都从“重新认识这家公司”开始。

更关键的是，豆包工作和飞书之间还多了一层原生融合。

账号层面，两边直接打通，员工依旧使用原有的企业身份，飞书已有的权限边界和安全策略也能继续生效；上下文和工具层面，飞书里的文档、会议、表格、知识问答等能力可以更自然地进入豆包工作的任务链路；到了使用层面，群聊、文档、搜索等飞书日常入口里都能直接唤起豆包工作，不需要在不同工具之间来回搬文件、复制背景。

最新发布的豆包工作伙伴，则是在这套融合之上继续往团队协作走了一步。它拥有独立的组织身份、权限和记忆，可以加入群聊，让产品、研发、运营等不同角色围绕同一个Agent协作。过去AI更多服务一个人的任务，现在开始进入团队共同的工作环境。

也因此，「飞书+豆包工作」这套组合才更容易讲通：豆包工作有把任务做下去的能力，飞书则把企业已有的上下文、工具和协作环境接到了它身边。Agent不用脱离原来的工作现场，也不用每次从头认识这家公司。

  企业敢不敢把工作交给Agent，还得看安全和结果

Agent越能干，企业对它的要求反而会越高。因为到了企业环境里，AI面对的已经不只是几份公开资料。

客户名单、财务数据、内部代码、研发文档、产品规划，很多内容本身就带着严格的权限边界。过去员工偶尔拿AI改段文案、做张表，企业还能把它理解成个人效率工具；现在Agent开始读文档、调系统、改文件、发起流程，甚至主动把任务往下推进，事情的性质已经变了。

AI一旦能行动，企业就必须知道它能看到什么、能做什么，以及做过什么。

飞书8.0把Agent纳入了企业原有的权限体系。员工本人看不到的信息，Agent同样无法获取；企业还可以统一管理Agent能够调用的工具、访问的资源以及具体使用范围，相关操作也能够留痕和追溯。豆包工作伙伴拥有独立的组织身份和权限，进入不同群聊、文档和业务系统时，同样受到企业设置的边界约束。

数据本身也在这套边界之内。豆包明确了企业数据不会被用于蒸馏，也不会被路由到境外模型。对企业来说，Agent能力越往业务深处走，安全越不能只作为附加项来看——AI能干多少是一回事，公司敢放多少权限给它，同样决定了它最后能不能真正落地。

对于企业来说，这些能力并不显眼，却直接决定了Agent到底能往业务深处走多远。

毕竟AI只帮员工改一份文案时，权限问题相对简单；可当它开始接触客户信息、调用业务系统、修改文件甚至直接推动任务，企业必须始终知道它的边界在哪里，也必须随时有能力把这条边界收回来。

安全解决了“敢不敢用”，接下来还要看“用了之后有没有结果”。

三只松鼠已经把豆包工作放进了电商运营链路。直播过程中，AI可以自动巡检画面和话术，把需要处理的问题标出来；直播结束后，再汇总不同渠道的经营数据做复盘。到了内容生产和客服训练，它又继续参与文案、配图、短视频和新客服陪练。原本分散在不同岗位、不同工具里的工作，开始被接到了一条更连续的链路上。

类似的变化也出现在更传统的行业。大北农把AI放进了饲料销售一线，让它参与客户分析、拜访规划、经营测算和后续跟进。系统落地两周后，识别出72家价值客户和508.29吨售卖潜力，12家风险客户进入重点跟进，并促成2家客户成交，金额40余万元。

一个做零食，一个做农业，业务看起来离得很远，但背后指向的是同一件事：企业需要的Agent，最终都得进入自己的业务信息、工具和流程里，把任务一路往结果推。

模型有多聪明当然重要，可一旦进入企业，决定它能不能持续创造价值的因素就多了很多。它要知道这家公司正在发生什么，也要用得了现有工具、守得住权限边界，最后还得把结果留回原来的工作流里。

这也开始影响企业选择办公平台的标准。2026年上半年，飞书ARR增速达到去年同期的2.5倍，新增客户中超过九成同步采购AI产品；超过40%的新客户已经把“Agent原生支持能力”列为选型时的核心考量。

几年前，企业挑协同办公软件，先看聊天顺不顺、文档好不好用、开会方不方便。到了今天，又多出一个问题：

Agent能不能也在这里把工作做下去？而这可能也是协同办公下一轮竞争里，一个越来越重要的分水岭。

单独给员工配一个更聪明的AI助手，只解决了个人效率的一部分问题。当Agent开始进入企业，竞争会继续往整个组织移动——公司原来的上下文、工具、权限和流程，能不能同时让人和Agent一起使用，决定了AI最终能走多深。

梁汝波把AI看作过去50年的第四次技术高峰。对飞书来说，这轮机会其实很具体：过去十年搭给人的工作环境，现在开始同时容纳Agent。

从PC、Web到Mobile，每一次技术平台变化，都会改变工作发生的方式。但到了AI时代，变化又多了一层：

人和Agent，开始一起进入企业的工作流。

而飞书+豆包工作现在要抢的，正是这套工作流的下一种形态。