幾天前，Claude Code
工程師團隊做了一期影片播客分享，訪談中，團隊成員估計自己 70%-80% 的工作都通過 Tag 開展。
工程師團隊做了一期影片播客分享，訪談中，團隊成員估計自己 70%-80% 的工作都通過 Tag 開展。Claude Tag，這個可以加入到 Slack 里的共享 Agent，既能參與討論，又能寫代碼、分析數據。
，這個可以加入到 Slack 里的共享 Agent，既能參與討論，又能寫代碼、分析數據。
這和眼下各種辦公 Agent 的打法不同，過去那些辦公 Agent，都在解決「我自己可以怎麼更快地工作」；Claude Tag 在解決「我們怎麼一起把事情做完」。
今天，飛書和豆包工作也選擇了這種打法，發布了全新的「豆包工作夥伴」。
也選擇了這種打法，發布了全新的「豆包工作夥伴」。
它像「人」一樣，擁有獨立的組織身份，可以被加入群聊，接收不同成員的任務，在授權範圍內使用文檔、會議和工具來提高整個團隊的工作效率。
作為國內第一款 Claude Tag 類產品，飛書和豆包工作來做這件事大概是最合適不過。
過去兩年，大家都在給 AI 補辦公能力：讀文檔、做表格、開瀏覽器、操作電腦。但一個 Agent 真正進入團隊之後，它還需要知道項目之前聊過什麼、誰負責什麼、哪些資料可以看、哪些事情可以做，以及做完之後該把結果交給誰。
這些恰好都是飛書過去幾年一直在做的事情。
所以這一次，豆包工作帶來的執行能力，加上飛書已經存在的組織上下文。
。Agent 終於不只知道「怎麼幹活」，還開始知道「在這個團隊裡該怎麼幹活」。
目前，豆包工作夥伴仍處在早期企業共創階段，並沒有向所有用戶全面開放。APPSO 提前拿到了體驗資格，把它真正拉進了自己的工作群里。
接下來，就替大家先試試看，這個我們在國內看到的第一個真正服務整個團隊的智能體，究竟能把工作推進到什麼程度。
把散落各個地方的資訊，都拼接起來
豆包工作夥伴進群以後，我們最先感受到的，除了直接在群里就能提問，更直觀的變化是，終於不用每次重新給 AI 交代背景了。
我們還是先做了一些簡單的問答，讓它告訴我們作為一個群里的常駐協作夥伴，它都能做什麼。
圖｜我們把它取名叫做 Ai 君
和一個基本的辦公 Agent 能力類似，它可以跟蹤任務、處理飛書文檔、也能做數據分析，還有定時監控、提醒，甚至是記錄待辦、追蹤負責人、推動落地這些工作。
任何時候、任何地點，只要 @ 一下加入群聊里的豆包工作夥伴，它都能 7X24 小時在線為我們解答問題。
即使沒有專門 @ 它，當我們告訴它「以後碰到類似的求助主動幫忙」之後，它也會把這種協作方式記下來。
圖｜豆包工作夥伴管理界面的記憶詳情
更重要的是，這些上下文不只來自一個群。
在主群里，我們可以直接讓它查看另一個工具分享群之前討論過什麼，再把結論帶回來；群里的文檔也可以直接授權給它處理，而原本飛書里的權限規則依然有效。
豆包工作夥伴也明確地表示自己的權限就是按照群聊、資源和應用授權生效，它可以讀取並回復它已經加入的群聊，給可觸達的人或者各類群發送消息，也可以搜索公開網頁。
這種權限和個人用的辦公 Agent 不同，大多數時候，個人 Agent 借的是我們的權限，但團隊 Agent 需要有自己的權限。
借的是我們的權限，但團隊 Agent 需要有自己的權限。一個項目可能同時散落在產品群、研發群、運營群和營銷群。產品在一個群里改了需求，研發在另一個群里討論實現方案，運營又在第三個群里補充用戶反饋。過去這些資訊最終還是要靠人來轉述、同步，再重新解釋一遍背景。
豆包工作夥伴更重要的變化，是它作為一個獨立的組織成員，可以被加入不同的項目群，並在各自授權範圍內持續參與。
這樣一來，不同團隊、不同群聊，原本分散的討論，就有機會被同一個 Agent 連接起來。產品的新需求可以延續到研發的實現，研發遇到的問題也可以繼續回到產品和運營的討論里。
辦公 Agent 能做的，我在群里@一下都能做
問答之外，豆包工作夥伴還能真的開始動手幹活，並且什麼都懂。
我們就像和新同事一起工作一樣，一開始給它的工作就是找新聞熱點，要求它每天早上分享自己找到的 AI 新聞，然後自己評估一遍是否值得跟進以及時效性如何，再收集我們的反饋，不斷優化它自己找選題的能力。
例如我們在群里發一個 X 推文鏈接，它就能憑藉之前的流程和豆包工作本身的能力，先是讀取鏈接了解具體的素材，然後對素材進行總結評估，並加入選題庫。
這種真正能幹活的能力，就體現出跟人類同事的區別了，我幾乎不用考慮他擅長什麼，可以把他當成一個全能的夥伴。
更讓我們覺得它和個人 Agent 不一樣的，是把一個真實項目交給它之後。
編輯部開發了一個微信公眾號排版的插件，可以幫助我們減少排版的時間，直接使用該插件就能快速調整好微信圖文的格式。
豆包工作夥伴在拿到這個插件之後，我們在群里發起投票，要大家提出一些優化的建議。
我們這裡寫的建議是希望增加一個「下載為 Markdown」的功能，豆包工作夥伴把這個需求記錄了下來，並歸類為 P2 候選/新能力。
繼續要求它實現該能力，豆包工作夥伴會和豆包工作一樣，把壓縮包解開，進行代碼的修正，從它的推理過程裡面能看到，它會不斷調用工具來實現最終的功能。
十分鐘不到的時間，它把修改好的插件代碼重新壓縮為 ZIP 文件，發送到群里供我們下載使用。
實現之後還能繼續反饋，其他同事使用了該插件之後，發現還是有 Bug。豆包工作夥伴能自己調試代碼進行審查，並自動修復這些問題。
比較意外的是，豆包工作夥伴同樣支持多模態的輸入，它要求我們直接把報錯截圖和螢幕錄影發給它，它會進行分析。
還有其他的同事不喜歡這個名字，讓豆包工作夥伴再收集大家的反饋，想一個新的名字。
把豆包工作夥伴加入項目相關的不同群聊之後，產品、研發、運營、營銷等部門，都可以在各自最熟悉的工作環境裡直接 @ 它繼續幹活。
以前這是一個很典型的個人 Agent 工作流：一個人收需求 → 一個人整理反饋 → 一個人打開 AI → 把上下文重新解釋一遍 → 修改 → 再發給大家測試。
現在可以圍繞同一個豆包工作夥伴繼續推進。人不用跟著 Agent 換聊天框，Agent 反而開始跟著項目進入不同的群。一項工作不用在五個人的五個聊天框裡，重新開始五次。
辦公 Agent 的能力，也從一個人的工具，變成了整個團隊可以共同調用的能力。
「催一下、記一下、同步一下、對齊一下」
團隊協作里還有大量工作，甚至談不上有什麼技術含量。
誰答應了下周交東西、一次次的會議最後到底定了什麼、負責人有沒有回覆、任務卡在哪裡，這些事情過去基本都靠人主動記。
加入群聊之後，豆包工作夥伴也開始可以包攬這一部分的工作。
人臨時缺席會議，可以讓它帶著項目群此前的上下文參會；會上有人問到項目進度，它可以按照群里的真實討論回答；會議結束之後，再把結論、待辦和風險同步回群。
任務的推進同樣如此，它能像人類一樣群里口頭約定的待辦，到期提醒負責人，沒人響應時主動推動，也知道什麼事該找誰。
這可能才是團隊 Agent 最現實的價值：它開始負責讓 Agent 交付的產物繼續往前走。
個人 Agent 節省的是一個人的操作時間，團隊 Agent 可以節省的，是原本散落在整個組織里的永無止境的等待、來回的轉述、一次次的同步、催促和對齊。
AI 時代的組織，不是把 AI 拉進群這麼簡單
當 Anthropic 把 Claude Tag 放進 Slack 之後，Agent 開始從一個人的聊天框，走進 Anthropic 整個團隊的工作流。
把 Claude Tag 放進 Slack 之後，Agent 開始從一個人的聊天框，走進 Anthropic 整個團隊的工作流。人開始減少「陪著 AI 幹活」的時間，AI 能夠自己完成和檢查工作； 同事也可以在同一項任務里接著做，少一次轉述和等待；交給 AI 的任務，可以從一個想法一直延續到上線後的反饋等等。
從我們的實際體驗來看，這類 Tag 工具想要在團隊內真正發揮作用，需要三樣東西同時成立：完整的組織上下文、第一梯隊的 AI 能力、企業級的信任體系。
飛書和豆包工作在這件事上剛好有著合適的先天基因，就在於這幾件事它們都有條件並且有經驗一起做。
對於 Agent 最需要的組織上下文來說，飛書長期積累下來的群聊、文檔、會議等辦公內容，剛好提供了 Agent 可以直接使用的工作對象。
Anthropic 選擇的 Slack 本質是以 IM 為核心的「連接器」，文檔、表格、審批流靠第三方應用，上下文本質上還是靠不同的平台在拼接。
飛書走的 All-in-one 路線，數據、權限、工作流原生一體，這一點在國內主流辦公軟體里確實做得最完整。
路線，數據、權限、工作流原生一體，這一點在國內主流辦公軟體里確實做得最完整。而那些已經在飛書協作的團隊，群聊、文檔、會議記錄、任務和多維表格保存著業務資料，也記錄了人員分工和項目進展。引入豆包工作夥伴時，企業可以使用這些已有記錄，減少重新搬運資料、搭建協作機制的工作。
這類積累的價值，也會隨著任務涉及的人和環節增加而顯現。一項要求從群里進入文檔，再到任務和驗收，AI 必須不斷查找、更新相關內容。資訊和操作保留在同一套協作系統里，能夠減少跨系統整理和維護的負擔。
飛書也已經開始圍繞 Agent 的操作方式調整產品。飛書 8.0 將支持在文檔評論里調用 Agent 修改內容，並在飛書內直接預覽、編輯 Agent 生成的 Markdown、HTML 文件。
將支持在文檔評論里調用 Agent 修改內容，並在飛書內直接預覽、編輯 Agent 生成的 Markdown、HTML 文件。上下文之外，另一個是 AI 能力。如果你還以為豆包只是個聊天搭子，不妨看看最近這兩三個月以來豆包的更新日誌。
尤其是八月份最新推出的豆包工作，一個全新的辦公 Agent 產品。從發布之後，豆包工作進一步更新了桌面的 Computer Use，能直接操作 Mac 和 Windows 上的應用、瀏覽器自動化、螢幕錄影技能學習，以及跨端的環境切換和多 Agent 執行等功能。
豆包工作能更好地理解我們的自然語言要求，選擇工具，處理文檔、表格等產物，並根據反饋繼續調整。
辦公平台提供完整的數據和操作入口，Agent 負責把這些能力真正用於任務，而模型能力的持續提升，也在降低團隊共同使用 AI 時的各種摩擦。
最後是信任體系，這也是企業級市場和消費級產品真正的分水嶺。
豆包工作夥伴擁有獨立的組織身份，企業可以像管理其他協作者一樣，單獨配置它能訪問哪些群聊、文檔和工具。只有當權限和邊界都足夠清楚時，Agent 才能真正進入團隊，並參與企業日常的工作流程。
圖｜Agent 用量清晰可見、權限安全可控
如果 AI 辦公的下一階段，是讓 Agent 真正進入組織協作，那麼至少在國內，飛書和豆包工作夥伴已經先給出了一版相當完整的答案。
飛書負責讓 AI 知道團隊發生過什麼，豆包工作負責讓 AI 真的把事情做下去，我們也開始擁有一個能夠在組織里行動的 AI。
當這兩件事合在一起之後，AI 辦公競爭的單位，也會從「誰有一個更強的 AI 助手」，變成「誰能讓一群人和一群 Agent，在同一套系統里把事情做完，一個組織能不能真的多出一份持續工作的生產力」。
而這一次，飛書和豆包工作已經先往前走了一步。
