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真·能干活的Agent來了,飛書海量上新多款AI產品 | 最前線

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作者 | 鄧詠儀

編輯 | 蘇建勛

2025年,還有人不知道AI是新時代潮流嗎?過于Fancy的概念,已經0人在意。

無論是企業還是許多個人用戶,對AI的關注重點,已經從大模型迅速轉向落地。如何能夠在真實的工作、學習、生活場景,讓AI幫助降本增效——才是現在AI圈子里的討論重點。

7月9日,飛書發布并升級了知識問答、AI會議、飛書Aily、飛書妙搭等多款AI產品。


飛書CEO謝欣 來源:飛書

相較往年,這可以說是飛書又一次的海量更新——不僅是對多維表格、知識問答等已有產品進行了全新升級;而Aily和妙搭等新上線的AI全家桶,則是順應當下大模型落地難點的新產品。

此前幾年,飛書已經走過從產品到市場覆蓋的早期階段,也積累了大量零售、高科技、先進制造等等行業的客戶。

根據飛書披露的最新數據,在新能源汽車行業里,銷量前30的品牌中,已有6成開始使用飛書;在茶飲行業的6家上市品牌中,也有5家是飛書的用戶。

一場AI場景、AI新用戶的競賽也開始了。這兩年,如何占據AI、具身智能領域的新玩家們的心智,成為協同辦公賽道的競爭重點——這兩年中,飛書也已經拿下了包括DeepSeek、智元機器人在內的新客戶。


△來源:作者拍攝

一個有意思的小插曲是,7月8日,釘釘突擊上線了新的AI表格產品,對壘之意明顯。作為回應,飛書也在今天的發布會上宣布,在企微、釘釘平臺上,也將計劃上新多維表格——其他平臺的用戶,也能在企微和釘釘上申請使用。

多維表格海量上新:從表格到系統級平臺

作為拳頭產品,飛書多維表格依舊占據了本次發布會的“C位”。

根據飛書最新披露的數據,當前多維表格的月活已經超1000萬——在國內To B產品中,這已經是不小的數字。

從底層技術棧到上層的應用,飛書多維表格都上新了多項新功能。在性能層面,多維表格的容量變大,而且處理速度也更快了。

同2024年相比,目前飛書多維表格的單表容量,已提升至1000萬熱行——較去年翻了10倍,但處理速度得以大幅縮減——在2萬行的規模下,多維表格的加載速度從7.4秒降至 0.94 秒, 5 萬行也僅需 1 秒就能加載完成,而國內同類型產品可能需要 20 秒之久。

這意味著什么?已經能夠處理一個小型電商平臺的業務需求——可直接管理1000萬條的SKU/訂單,可以覆蓋細分品類平臺包含訂單號、用戶、商品、金額、物流等等在內的信息。


△來源:飛書

為什么智能表格產品的Agent化,成為兵家必爭之地?

一個原因在于,多維表格是依托aPaaS組建的產品,除了可以連通文檔,多維表格也已經成為許多企業客戶核心工作流中的一部分。

在相當多的中小團隊業務中,多維表格可以替代許多小型業務系統的能力,企業將無需再采買銷售、客服、人力等系統。

也正因如此,表格類產品,已經成為大模型+真實業務場景的試驗場。

具體到使用方式,以往,用戶想在飛書多維表格里僅僅只需要“拖拉拽”,如同搭積木一樣——這也是以前的低代碼、aPaaS類產品所主打的核心賣點。

但實際上,這個操作說起來簡單,做起來依然有門檻——如果是一位完全沒有編程基礎的用戶,理解“字段”“流程”等各類專業名詞,搞懂配置流程,也是困難的。

所以,飛書希望將門檻拉得更低——大模型能力進一步提升后,如今用戶已經能“用嘴搭系統”。

在拖拉拽的基礎上,用戶能夠和“飛書妙搭”進行對話,給到具體的指令,比如“我要搭建一個包含訂單、物流、成交額等類目的電商業務看板。”

然后,飛書妙搭則會調用Agent能力,直接一鍵生成AI應用。

不僅如此,為了讓AI應用能快速落地,飛書新發布的“應用模式”,則相當于再進一步,一鍵“裝修”AI應用。


△拖拉拽,即可搭建起“平替”版銷售系統、??系統、庫存管理系統等等 來源:飛書

在生成AI應用后,初始的效果會更像一個Demo。但“應用模式”內置了豐富的應用組件,比如各種列表組件、Tab 組件、輪播圖等等,能夠讓AI應用看起來更像一個可交互的“AI系統”。

簡單而言,用戶能夠有更豐富的選擇,快速搭建出一個兼顧美觀、實用的業務應用,部署到不同的平臺,也變得更簡單了。

真·能干活的Agent,才是好AI

發布會的另一個重點,則是Agent。

Agent(智能體)從2024年一路火到了2025年,但一直困于概念模糊和難以落地中。甚至業內也難以有人說清,到底多智能的Agent算是真Agent。

這也導致,Agent領域出現了眾多“買家秀”和“賣家秀”——演示看起來相當酷炫,但一落地就錯誤百出。

如何能判別AI應用是否屬于真·Agent,能落地?


△來源:飛書

這次的發布中,飛書也推出了一個“AI 應用成熟度模型”,供企業客戶進行參考。具體而言,它將AI應用分四個等級:

  • M1——概念驗證,只做內部演示,別對外發布;
  • M2——早期試用,給愿意嘗鮮的用戶用;
  • M3——成熟應用,可以大規模使用;
  • M4——完全成熟,在適合的任何場景都可使用。

以飛書已有的功能點作為例子,飛書在此前發布的“知識問答”便已達到了M3水準——“知識問答”是可以通過調用聊天記錄、會議紀要、文檔等多種日常沉淀的信息,回答企業里的相關問題。

另一個頗有口碑的AI轉錄產品“飛書妙記”,則已經達到了M4等級。

“就像大模型比的不是功能差異,而是生成質量、理解能力一樣,AI應用也應該就效果進行選擇。”飛書CEO謝欣表示。

除了明晰Agent概念,飛書也同步上新了“AI全家桶”——飛書開發套件,幫助企業能夠更快地把Agent,落地到具體場景中。


Aily △來源:飛書

比如,新發布的“飛書Aily”,就相當于一個企業版Manus。用戶只需要簡單幾步,配置人設、接入企業知識、添加業務系統 MCP,就可以打造自己專屬或業務專屬的Agent。

Aily和第三方的Agent核心區別在于,是否擁有企業數據。在真實的To B場景中,企業對數據問題是非常敏感的,Aily支持私域數據,并且配置好了一系列的數據權限、隔離功能,

從去年起,Aily已經在在多個企業中落地。典型客戶包括公牛集團——現在,公牛集團已經上線了專家級客服 Agent“公牛智服”,可24小時實時響應客戶和上千家經銷商問題,使客服接待能力提升了30倍。

通過AI coding讓想法快速落地后,像是為企業引入了不限量的產品經理,和初階的開發,能直接根據業務需求、輸出原型、開發系統。

飛書aPaaS也在此基礎上完成了多項更新,做到了讓AI全程助力業務系統的開發過程。“AI 正帶來全新的軟件范式和開發范式,軟件范式上,智能系統 加 Agent,不僅滿足數字化需求,也供給了更多智能人力服務;開發范式上,AI Coding 加 PaaS,也可以實現效率、穩定、復用間的最優解。”飛書開發套件負責人周洲表示。

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