人与 Agent 的协作已成为确定趋势
中国正成为全球拥抱 OpenClaw（开源智能体框架）最积极的市场。该框架最初未支持国产办公软件，直到飞书被正式纳入官方文档。
这一适配由 OpenClaw 中文社区创办者杨明锋推动。他调研发现，飞书 API 接口最丰富，其长连接能力尤其适合 AI 本地部署。他在中文分支率先开发飞书插件，随后被 OpenClaw 官方主动合并至主干，飞书由此成为官方认可的“中文渠道”。
硅基流动联合创始人杨攀指出，飞书不仅是即时通讯工具，更是一个具备完整上下文的工作空间，为 Agent 发挥能力提供了理想环境。
OpenClaw 正从小众技术圈走向广泛应用。多家大模型公司推出 Agent 产品时，优先推荐接入飞书。据 OpenClaw-China 社区 3 月 11 日周报，飞书在中国 IM 工具中的接入率达 65.2%。
为承接激增需求，飞书持续升级支持能力：2 月初将免费版 API 调用限额从每月 1 万次提升至 5 万次；3 月 5 日进一步提至 100 万次；3 月 10 日，飞书 AI 插件正式开源，显著提升 OpenClaw 在产品内的使用流畅度。
大量用户涌入，使飞书成为落地场景与实践案例最集中的平台。例如，脱口秀演员李诞已将 AI Agent “龙虾”用于日常协作；更多企业则在飞书中自然生长出基于人机协同的新工作方式。
确定的价值
得到：AI 足球队与数字员工规模化落地
内容公司“得到”联合创始人快刀青衣组建了 11 个以球星命名的 Bot——门将监控邮件、后卫追踪科研动态、前锋专做 PPT。两周调优后，这些“球员”即投入实战。
一次美团交流前夜，他临时需准备演示材料。调用“设计师球员”，按“沟通一页、确认一页、完成一页”节奏，45 分钟内输出 25 页高质量 PPT，全程未打开 PowerPoint。
与人类协作不同，Agent 可无负担接受反复修改意见。快刀青衣坦言：“若让人类设计师轮番改字号、换风格，对方一定会砍死我。但 AI 不会累，能无限逼近我的审美极限。”
过年前，他在公司大群发起 OpenClaw 使用者召集，30 分钟内 26 名员工响应，均已完成自主探索。此后，合伙人罗振宇、脱不花陆续部署；本月起，优质 Agent 已面向全员开放调用。
其中，“牛小数”是数据分析师打造的分析型 Agent，可 24 小时不间断响应全员数据查询与报表生成需求。过去此类任务均由这位核物理背景的顶尖人才人肉完成，占其 60%–70% 工作时间；如今其精力得以转向高阶算法与业务研究，人才使用上限显著提升。
目前，“得到”已上线四大数字员工：品牌设计 Agent、事实核查 Agent（取名“元芳”，学习了总编室十年纠错记录，连专家“抬杠式”语气亦精准复现）、视频剪辑 Agent，以及前述数据分析 Agent。这些中台型能力覆盖运营海报、内容审核、视频制作等高频共性需求。
得到的 4 位数字员工
北汽长沙工厂：生产一线的 AI 协同实践
2026 年 1 月底，北汽数字化部门关注到 OpenClaw 海外热度后迅速启动引入。经安全评估，建立封闭容器，并仅授予读取飞书知识库、监控及发送消息的最小权限。春节前，首批 Agent 完成测试并上线运行。
长沙工厂部署四类 Agent：
- 进度协作者：在采购、人事等业务群中自动梳理待办事项，对逾期或临近截止的任务 @ 相关责任人催办，替代人工项目经理汇总与跟进，实现“事事有闭环”；
- 智能巡检员：接入工厂摄像头与设备 API，24 小时识别消防隐患、读取故障告警、比对告警灯状态，发现风险即时通知值班人员；
- 知识问答助手：对接治理后的动态知识库，支持员工以自然语言查询产量、质量、订单等运营数据；
- 调度协调员（推进中）：当产线异常发生时，自动归因（如质量缺陷或零部件缺失），并将问题精准派发至对应技术人员或库房，加速故障响应。
北汽旗下长沙工厂 Agent “长超小福” 与员工进行生产启动的协作
共性基础：飞书构筑的 AI 生长土壤
得到与北汽虽行业迥异，却能快速落地 OpenClaw，关键在于二者均已完成扎实的数字化基建，尤其依托飞书实现了深度数据沉淀与治理。
得到以文档为核心工作载体。初期三位创始人连续一个月密集使用飞书文档，验证其适配性后才全面迁移。正因文档、知识库、流程等核心资产长期沉淀于飞书，Agent 搭建得以高效展开。“元芳”的专业核查能力与独特语气，正源于对总编室十年纠错记录的学习。
北汽则高度依赖飞书多维表格与动态数据库能力。汽车制造企业原有系统数据繁杂且非结构化，难以被人类理解，更无法直接喂给 AI。通过飞书多维表格长期治理，将散落字段抽取、整合为人类可读的统一表格，恰好形成最适合 AI 理解的数据格式。
动态更新的知识库，则支撑 Agent 持续刷新记忆，在任务催办、消息流转、实时问答中保持上下文一致性。
进行中的探索
OpenClaw 开源至今仅三个多月，多数企业仍处于探索阶段。一家头部医药企业采取“激进实验”策略：
初期测试中，一个指令让 Agent 夜间持续尝试语音生成，凌晨 4 点成功发出语音，令团队震撼。凭借心跳机制、长期记忆与自主规划能力，OpenClaw 被选为管理者“数字分身”首选方案，管理团队率先启用。
试点迅速扩展至全员——每人配备独立 Agent，由 4 名 IT 运维人员利用春节闲置超融合服务器，通过 Docker 容器快速部署，零新增硬件成本。Docker 沙箱环境兼顾安全与可控，“一键断电”能力便于统一管理；共享文件夹设计既支持本地文件读取，又利于全公司推广。
初期未设 Token 上限，日均总消耗仅约 5000 元，折合单 Agent 日均成本约 5 元。低消耗印证成本可控，但暴露另一问题：后台数据显示日输入 Token 高达十余亿，输出仅千万级——多数员工仅将大量文档“投喂”系统，产出低价值短回复，尚未驱动 AI 解决复杂业务问题。
在试错过程中，新场景逐步浮现：
- AI 路由：打破部门壁垒，实现跨职能信息自动调度。例如高管“数字分身”可查报表、感知组织架构、主动联系程序员协调权限，甚至在其未响应时自动升级至上级领导；
- 消息卡片 2.0：OpenClaw 生成的飞书消息卡片自带交互按钮，AI 可根据任务自动生成，点击即触发后端业务动作，无需前端开发；
- 用户级授权：新版飞书插件支持 Agent 以使用者个人账号身份调用接口、发送消息，语气拟真度高，大幅降低全局授权安全风险。
该公司正从“全员独立 Agent”转向“一主多从”模式：部门负责人拥有主 Agent（负责决策与任务路由），下属配备子 Agent（专注执行），以提升资源利用率、任务拆解效率与成果固化水平。后续计划迁移至云端增强安全性。
当前，多数企业仍停留在复刻传统工作流（如 7×24 小时网页监控、文案抓取改写），属被动响应；而 OpenClaw 范式的核心价值在于自主性——例如，Agent 不仅能监测新政发布，更能自主评估其对研发项目的具体影响，并主动推送分析结论。“这才是 AI Agent 7×24 小时自主工作的终极形态。”
新趋势和新机会
在得到，三位高管办公室已形似“机房”，Mac mini 密集排列——人与 Agent 协同办公，已成为不可逆趋势。
快刀青衣预判，未来项目将以“最小化人数”为标准推进：“人与 Agent 组成微型团队，一人统筹，一人专精把关”。在前述药企，传统“产品—项目—前端—后端—测试”分工正被重构：“一个人就是全栈，无需那么多节点。”
协作方式亦随之演进：会议将转变为“方案比选”与“快速决策”——每位参会者先与自身 Agent 充分研讨，携带多套成熟 AI 方案入场，彻底消除因需求反复、能力盲区引发的情绪内耗与人身攻击。
项目管理有望自动化。尤其在供应链复杂的制造企业，Agent 凭借心跳机制，可从被动工具进化为跨部门“路由中枢”与“项目跟进员”。
职场价值逻辑正在重置：个体核心竞争力不再取决于努力程度或基础技能（AI 效率远超人类），而在于能否调教出被广泛复用的智能体，以及是否具备独特的人类判断力、业务痛点洞察与审美品位。
飞书正成为企业探索 Agent 边界的新型基础设施。尽管 OpenClaw 作为开源框架尚存稳定性挑战，但领先企业在安全、成本等方面的探索，已为行业提供重要参考。巨大市场空白，也为飞书带来新机遇。
据悉，飞书将于明日正式发布官方 Agent 系列产品。区别于外挂式插件，该产品深度集成于飞书底座，拥有原生权限，可基于企业沉淀的文档、多维表格、会议记录等上下文精准决策，确保数据严格闭环流转。此举首要解决企业“不敢用”的信任难题，推动客户规模化应用。
飞书已针对不同角色布局系列 Agent，并在多个高频场景完成灰度测试与平稳落地，产品将通过直播形式集中演示。
被风口托举的飞书，正以最快速度回应市场期待。