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实测豆包工作:连上飞书后,Agent 终于像个同事了

实测豆包工作:连上飞书后,Agent 终于像个同事了 APPSO
2026-08-25
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导读:懂人、懂项目、懂上下文、懂工作流
豆包正式发布全新生产力产品“豆包工作”。该产品拥有独立 Logo 及桌面客户端,定位为面向生产力场景的 Agent。作为国内 C 端用户量最大的 AI 助手,豆包近期密集更新“工作任务”能力,已从聊天 Bot 进化为具备强大交付能力的 Agent。
豆包工作 APP
豆包工作将“工作模式”独立并深度整合进飞书生态。依托 Seedance 和 Seedream 模型,其不仅涵盖文档、表格、PPT、网页及应用的多模态生成与电脑操作能力,更通过与飞书的深度打通,直接接入团队的文档、消息、任务和组织关系,实现从“独立对话框处理”到“融入工作流”的跨越。
目前,用户可通过豆包 App、飞书或访问官网下载专用桌面客户端体验。新用户在下载电脑版时可获赠 30 天订阅权益,现有付费会员将自动延期。

同样是 Agent,豆包工作的差异化优势

在文档、PPT、表格、网页及多模态生成等基础能力上,豆包工作展现出极高的完成度,生成结果可直接投入使用。此外,该产品优化了额度消耗机制,个人订阅加强套餐可支持更多复杂任务的连续执行。实测显示,基于活动 Brief 生成全套可编辑的执行方案、预算分析及提案 PPT,5 小时额度仅消耗 1%。
生成的 PPT 还自动添加了演讲者备注

原生协同与局部编辑

通过飞书账号登录,豆包工作交付的文档均为飞书云文档,支持在应用内直接设置权限、@同事协同编辑。除真人协同外,产品还引入了 AI 协同编辑功能,支持对生成的网页和应用进行定点或局部的对话式修改,大幅降低了传统 Agent 生成后的“返工成本”。
在网页生成方面,豆包工作内置超过 80 种设计风格并支持一键替换。不同于普通 Agent 生成的静态 HTML,豆包工作生成的网页可携带数据库,实现数据源更新后网页内容自动同步,真正打造上线可用的服务

多模态生成与远程控制

豆包工作在多模态领域表现突出,支持调用 GitHub 上的插画 Skill 生成图片,并能基于统一的主视觉规范批量生成营销海报与宣传视频。此外,产品具备本地电脑操作能力,用户可通过手机端遥控电脑端的豆包工作,执行文件传输及各类本地任务。
一份活动 brief 和品牌使用规范,可以生成一套多媒体传播方案

连接飞书:从工具升级为真正的 AI 同事

虽然豆包工作具备独立运行能力,但通过飞书企业账号登录才能释放其全部潜力。这种深度连接让 Agent 拥有了真实的“工作现场”,能够理解项目背景、审批流程及组织关系,无需用户重复输入上下文信息。

上下文理解与自动化工作流

豆包工作可直接读取飞书内的稿件、文档及聊天记录。例如,它能自动总结近期发布的产品文章并制作成作品集网页,且严格继承原有文档的访问权限。在协作环节,Agent 能识别组织架构,自动撰写并发送带有"AI 发送”标识的消息给相关负责人,甚至主动私信提醒任务进度。
在群聊场景中,豆包工作能阅读历史记录还原事情脉络,明确决策人与关键信息,解决了传统知识库检索中信息碎片化、滞后的问题。

多维表格与会议纪要的深度联动

结合飞书多维表格,豆包工作可将业务数据转化为实时更新的网页看板,或基于表格内容批量生成宣传物料。对于搭建门槛较高的多维表格系统,Agent 也能辅助完成从数据库构建到视图优化的全过程。
在会议场景中,豆包工作不仅能总结纪要,更能基于结论推进后续动作:创建任务、更新状态、追踪审批进度。这种从交付“产物”到交付“进展”的转变,正是其深度融入团队真实任务流与审批流的体现。

额度机制与使用门槛

豆包工作采用滚动重置的额度控制机制(按 5 小时或周自动恢复),确保会员在有效期内可持续使用。免费用户亦可体验 Turbo 模型,满足入门及简单任务需求;Pro 版额度则足以支撑大量日常办公场景。

AI 办公的核心:进入真实的工作现场

豆包工作的核心突破在于真正理解了用户的工作语境。与其他仅接入单一工具或文件的 Agent 不同,它通过飞书账号继承了完整的工作上下文,包括聊天记录、文档、会议纪要、任务及组织关系。
许多 Agent 接入的是办公软件的能力,而豆包工作接入的是一个人在飞书里的工作。它解决了 AI 进入真实工作场景的最大难点:如何处理分散在不同应用中、格式各异且包含复杂权限关系的“上下文”。
正如 OpenAI CEO Sam Altman 所言,技术虽已进步,但人们仍受限于旧有的工作习惯。豆包工作试图改变这一现状:由豆包提供执行能力,飞书提供既有的工作环境。组织架构定义身份,聊天文档记录历史,任务表格保存状态,最终生成的结果又能写回工作流,成为新的上下文。
模型决定了 AI 的智商,而组织上下文决定了它能否成为合格的同事。豆包工作的最大价值,在于让 AI 不再被动等待指令,而是主动走进工作发生的地方,知晓为谁工作、为何工作以及工作成果的去向。
【声明】内容源于网络
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