# 豆包工作和飞书，把中国第一个团队 Agent 拉进了工作群

- 作者：张子豪
- 发布时间：2026-09-15 14:39
- 分类：公司、软件
- 原文：https://www.ifanr.com/1680138

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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。

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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」。

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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」。**

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

**人开始减少「陪着 AI 干活」的时间，AI 能够自己完成和检查工作； 同事也可以在同一项任务里接着做，少一次转述和等待；交给 AI 的任务，可以从一个想法一直延续到上线后的反馈等等。**

从我们的实际体验来看，这类 Tag 工具想要在团队内真正发挥作用，需要三样东西同时成立：**完整的组织上下文、第一梯队的 AI 能力、企业级的信任体系**。

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飞书和豆包工作在这件事上刚好有着合适的先天基因，就在于这几件事它们都有条件并且有经验一起做。

**对于 Agent 最需要的组织上下文来说，飞书长期积累下来的群聊、文档、会议等办公内容，刚好提供了 Agent 可以直接使用的工作对象。**

Anthropic 选择的 Slack 本质是以 IM 为核心的「连接器」，文档、表格、审批流靠第三方应用，上下文本质上还是靠不同的平台在拼接。

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飞书走的 All-in-one 路线，数据、权限、工作流原生一体，这一点在国内主流办公软件里确实做得最完整。

而那些已经在飞书协作的团队，群聊、文档、会议记录、任务和多维表格保存着业务资料，也记录了人员分工和项目进展。引入豆包工作伙伴时，企业可以使用这些已有记录，减少重新搬运资料、搭建协作机制的工作。

这类积累的价值，也会随着任务涉及的人和环节增加而显现。一项要求从群里进入文档，再到任务和验收，AI 必须不断查找、更新相关内容。信息和操作保留在同一套协作系统里，能够减少跨系统整理和维护的负担。

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飞书也已经开始围绕 Agent 的操作方式调整产品。飞书 8.0 将支持在文档评论里调用 Agent 修改内容，并在飞书内直接预览、编辑 Agent 生成的 Markdown、HTML 文件。

**上下文之外，另一个是 AI 能力。**如果你还以为豆包只是个聊天搭子，不妨看看最近这两三个月以来豆包的更新日志。

尤其是八月份最新推出的豆包工作，一个全新的办公 Agent 产品。**从发布之后，豆包工作进一步更新了桌面的 Computer Use，能直接操作 Mac 和 Windows 上的应用、浏览器自动化、录屏技能学习，以及跨端的环境切换和多 Agent 执行等功能。**

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豆包工作能更好地理解我们的自然语言要求，选择工具，处理文档、表格等产物，并根据反馈继续调整。

办公平台提供完整的数据和操作入口，Agent 负责把这些能力真正用于任务，而模型能力的持续提升，也在降低团队共同使用 AI 时的各种摩擦。

**最后是信任体系，这也是企业级市场和消费级产品真正的分水岭。**

豆包工作伙伴拥有独立的组织身份，企业可以像管理其他协作者一样，单独配置它能访问哪些群聊、文档和工具。只有当权限和边界都足够清楚时，Agent 才能真正进入团队，并参与企业日常的工作流程。

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图｜Agent 用量清晰可见、权限安全可控

如果 AI 办公的下一阶段，是让 Agent 真正进入组织协作，那么至少在国内，**飞书和豆包工作伙伴已经先给出了一版相当完整的答案。**

飞书负责让 AI **知道团队发生过什么**，豆包工作负责让 AI **真的把事情做下去，我们也开始拥有一个能够在组织里行动的 AI。**

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当这两件事合在一起之后，AI 办公竞争的单位，也会从「谁有一个更强的 AI 助手」，变成「谁能让一群人和一群 Agent，在同一套系统里把事情做完，一个组织能不能真的多出一份持续工作的生产力」。

而这一次，飞书和豆包工作已经先往前走了一步。