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豆包工作和飞书,把中国第一个团队 Agent 拉进了工作群

2026-09-15 1 阅读 约10分钟阅读 张子豪
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几天前,Claude Code 工程师团队做了一期视频播客分享,访谈中,团队成员估计自己 70%-80% 的工作都通过 Tag 开展。 Claude Tag,这个可以加入到 Slack 里的共享 Agent,既能参与讨论,又能写代码、分析数据。 这和眼下各种办公 Agent 的打法不同,过去那些办公 Agent,都在解决「我自己可以怎么更快地工作」;Claude Tag 在解决「我们怎么一起把事情做完」。 今天,飞书和豆包工作也选择了这种打法,发布了全新的「豆包工作伙伴」。 它像「人」一样,拥有独立的组织身份,可以被加入群聊,接收不同成员的任务,在授权范围内使用文档、会议和工具来提高整个团队的工作效率。 作为国内第一款 Claude Tag 类产品,飞书和豆包工作来做这件事大概是最合适不过。 过去两年,大家都在给 AI 补办公能力:读文档、做表格、开浏览器、操作电脑。但一个 Agent 真正进入团队之后,它还需要知道项目之前聊过什么、谁负责什么、哪些资料可以看、哪些事情可以做,以及做完之后该把结果交给谁。 这些恰好都是飞书过去几年一直在做的事情。 所以这一次,豆包工作带来的执行能力,加上飞书已经存在的组织上下文。 Agent 终于不只知道「怎么干活」,还开始知道「在这个团队里该怎么干活」。 目前,豆包工作伙伴仍处在早期企业共创阶段,并没有向所有用户全面开放。APPSO 提前拿到了体验资格,把它真正拉进了自己的工作群里。 接下来,就替大家先试试看, 这个我们在国内看到的第一个真正服务整个团队的智能体,究竟能把工作推进到什么程度。 把散落各个地方的信息,都拼凑起来 豆包工作伙伴进群以后,我们最先感受到的, 除了直接在群里就能提问,更直观的变化是,终于不用每次重新给 AI 交代背景了。 我们还是先做了一些简单的问答,让它告诉我们作为一个群里的常驻协作伙伴,它都能做什么。 图|我们把它取名叫做 Ai 君 和一个基本的办公 Agent 能力类似,它可以跟踪任务、处理飞书文档、也能做数据分析,还有定时监控、提醒,甚至是记录待办、追踪负责人、推动落地这些工作。 任何时候、任何地点,只要 @ 一下加入群聊里的豆包工作伙伴,它都能 7X24 小时在线为我们解答问题。 即使没有专门 @ 它,当我们告诉它「以后碰到类似的求助主动帮忙」之后,它也会把这种协作方式记下来。 图|豆包工作伙伴管理界面的记忆详情 更重要的是,这些上下文不只来自一个群。 在主群里,我们可以直接让它查看另一个工具分享群之前讨论过什么,再把结论带回来;群里的文档也可以直接授权给它处理,而原本飞书里的权限规则依然有效。 豆包工作伙伴也明确地表示自己的权限就是按照群聊、资源和应用授权生效,它可以读取并回复它已经加入的群聊,给可触达的人或者各类群发送消息,也可以搜索公开网页。 这种权限和个人用的办公 Agent 不同,大多数时候, 个人 Agent 借的是我们的权限,但团队 Agent 需要有自己的权限。 一个项目可能同时散落在产品群、研发群、运营群和营销群。产品在一个群里改了需求,研发在另一个群里讨论实现方案,运营又在第三个群里补充用户反馈。过去这些信息最终还是要靠人来转述、同步,再重新解释一遍背景。 豆包工作伙伴更重要的变化, 是它作为一个独立的组织成员,可以被加入不同的项目群,并在各自授权范围内持续参与。 这样一来,不同团队、不同群聊,原本分散的讨论,就有机会被同一个 Agent 连接起来。产品的新需求可以延续到研发的实现,研发遇到的问题也可以继续回到产品和运营的讨论里。 办公 Agent 能做的,我在群里@一下都能做 问答之外,豆包工作伙伴还能真的开始动手干活,并且什么都懂。 我们就像和新同事一起工作一样,一开始给它的工作就是找新闻热点,要求它每天早上分享自己找到的 AI 新闻,然后自己评估一遍是否值得跟进以及时效性如何,再收集我们的反馈,不断优化它自己找选题的能力。 例如我们在群里发一个 X 推文链接,它就能凭借之前的流程和豆包工作本身的能力,先是读取链接了解具体的素材,然后对素材进行总结评估,并加入选题库。 这种真正能干活的能力,就体现出跟人类同事的区别了,我几乎不用考虑他擅长什么,可以把他当成一个全能的伙伴。 更让我们觉得它和个人 Agent 不一样的,是把一个真实项目交给它之后。 编辑部开发了一个微信公众号排版的插件,可以帮助我们减少排版的时间,直接使用该插件就能快速调整好微信图文的格式。 豆包工作伙伴在拿到这个插件之后,我们在群里发起投票,要大家提出一些优化的建议。 我们这里写的建议是希望增加一个「下载为 Markdown」的功能,豆包工作伙伴把这个需求记录了下来,并归类为 P2 候选/新能力。 继续要求它实现该能力,豆包工作伙伴会和豆包工作一样,把压缩包解开,进行代码的修正,从它的推理过程里面能看到,它会不断调用工具来实现最终的功能。 十分钟不到的时间,它把修改好的插件代码重新压缩为 ZIP 文件,发送到群里供我们下载使用。 实现之后还能继续反馈,其他同事使用了该插件之后,发现还是有 Bug。豆包工作伙伴能自己调试代码进行审查,并自动修复这些问题。 比较意外的是,豆包工作伙伴同样支持多模态的输入,它要求我们直接把报错截图和录屏发给它,它会进行分析。 还有其他的同事不喜欢这个名字,让豆包工作伙伴再收集大家的反馈,想一个新的名字。 把豆包工作伙伴加入项目相关的不同群聊之后,产品、研发、运营、营销等部门,都可以在各自最熟悉的工作环境里直接 @ 它继续干活。 以前这是一个很典型的个人 Agent 工作流: 一个人收需求 → 一个人整理反馈 → 一个人打开 AI → 把上下文重新解释一遍 → 修改 → 再发给大家测试 。 现在可以围绕同一个豆包工作伙伴继续推进。 人不用跟着 Agent 换聊天框,Agent 反而开始跟着项目进入不同的群 。一项工作不用在五个人的五个聊天框里,重新开始五次。 办公 Agent 的能力,也从一个人的工具,变成了整个团队可以共同调用的能力。 「催一下、记一下、同步一下、对齐一下」 团队协作里还有大量工作,甚至谈不上有什么技术含量。 谁答应了下周交东西、一次次的会议最后到底定了什么、负责人有没有回复、任务卡在哪里,这些事情过去基本都靠人主动记。 加入群聊之后,豆包工作伙伴也开始可以包揽这一部分的工作。 人临时缺席会议,可以让它带着项目群此前的上下文参会;会上有人问到项目进度,它可以按照群里的真实讨论回答;会议结束之后,再把结论、待办和风险同步回群。 任务的推进同样如此,它能像人类一样群里口头约定的待办,到期提醒负责人,没人响应时主动推动,也知道什么事该找谁。 这可能才是团队 Agent 最现实的价值: 它开始负责让 Agent 交付的产物继续往前走 。 个人 Agent 节省的是一个人的操作时间,团队 Agent 可以节省的,是原本散落在整个组织里的永无止境的等待、来回的转述、一次次的同步、催促和对齐 。 AI 时代的组织,不是把 AI 拉进群这么简单 当 Anthropic 把 Claude Tag 放进 Slack 之后,Agent 开始从一个人的聊天框,走进 Anthropic 整个团队的工作流。 人开始
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