文：王智遠(yuǎn) | ID:Z201440昨天，我看到兩條新聞：
一條是釘釘發(fā)的，另一條是飛書發(fā)的；飛書那邊的情況是這樣：DeepSeek模型被接入到表格里，能干好多事兒，比如：AI業(yè)務(wù)巡檢、智能門店巡檢、智能客服客戶評(píng)價(jià)等等。
釘釘，不一樣，用戶創(chuàng)建AI助理時(shí)，可以選擇DeepSeek系列的R1、V3等3種模型，并支持深度思考和聯(lián)網(wǎng)查詢功能。還有一點(diǎn)，釘釘?shù)痛a平臺(tái)宜搭也接入了DeepSeek，用戶可以通過宜搭生成Prompt，然后，調(diào)用DeepSeek的能力，用在數(shù)據(jù)分析、文本生成這些場(chǎng)景里。所以，問題來了：哪家強(qiáng)？有什么區(qū)別？體驗(yàn)如何？
先說說我對(duì)釘釘AI助理的體驗(yàn)。在釘釘左邊導(dǎo)航欄找到「AI助理」并點(diǎn)擊進(jìn)入，就能看到基于DeepSeek的AI助理創(chuàng)建入口。
進(jìn)入后，首先是模型配置環(huán)節(jié)，里面有大約11個(gè)模型可供選擇，其中通義有3個(gè)，DeepSeek有3個(gè)，其余的則來自月之暗面、Minimax等其他廠商。釘釘創(chuàng)建AI助理的方式，與以前有所不同，更像在搭建工作流。所謂工作流，就是把一項(xiàng)工作分步驟逐步推進(jìn)。在釘釘?shù)墓ぷ髁髦校瑒?chuàng)建過程分為四步：選擇模型：基礎(chǔ)資料上傳，你可以設(shè)置角色的開場(chǎng)指令、兜底回復(fù)等內(nèi)容。設(shè)置技能：比如是否聯(lián)網(wǎng)查詢、是否生成圖片、是否解讀圖片等。知識(shí)配置：比如是否讀取釘釘文檔、本地文件或已有知識(shí)庫(kù)；個(gè)性化設(shè)置：可以導(dǎo)入數(shù)據(jù)變量，決定是否讓AI助理?yè)碛杏洃?，或者讓它學(xué)習(xí)特定術(shù)語(yǔ)。
這些設(shè)置并非必須，但如果不設(shè)置，AI助理的能力會(huì)受到一定限制。設(shè)置完成后，點(diǎn)擊發(fā)布，AI助理就可以投入使用了。值得一提的是，AI助理打通了七個(gè)板塊的技能。目前包括協(xié)作、實(shí)時(shí)工具、熱點(diǎn)新聞、專業(yè)服務(wù)、以及生活服務(wù)等。
我測(cè)試了一下，發(fā)現(xiàn)AI助理在知識(shí)管理方面做得很細(xì)致，比如，如果我讓它學(xué)習(xí)所有的文檔，還讓它幫我查找聊天記錄中，關(guān)于某個(gè)會(huì)議記錄的內(nèi)容。它不僅展示思考邏輯，還能像寫論文一樣在回答中引用來源，點(diǎn)擊引用直接跳轉(zhuǎn)到相關(guān)內(nèi)容，體驗(yàn)感非常好。這是我對(duì)釘釘接入DeepSeek R1的體驗(yàn)。簡(jiǎn)單來說，有兩點(diǎn)：一是它將DeepSeek模型融入了AI助理；二是它將DeepSeek融入了工作流。
再說說：飛書。怎么用？首先，在多維表格里新建一個(gè)字段，找到「字段捷徑」，輸入DeepSeek，就能找到。
比如：你想用它改寫筆記文案，就需要用到它的API KEY，然后，選擇對(duì)應(yīng)的模型和字段，再加上一個(gè)提示詞，AI就能把文案改寫好啦。它是一個(gè)非常方便的小工具。把一些常用的功能（比如AI、公式、API等）提前準(zhǔn)備好，直接放到字段里，這樣你用的時(shí)候，就不用從頭設(shè)置，能快速搞定。假設(shè)有個(gè)“自動(dòng)排名”的字段捷徑，只要選中一列數(shù)字，就能自動(dòng)算出排名，不用自己寫公式。飛書里，字段捷徑還能快速輸入信息。比如，輸入“@小明”，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)識(shí)別小明是負(fù)責(zé)人；輸入“#2025-02-15”，截止日期就自動(dòng)設(shè)置好了。這樣填表格就方便多了。我試了一下，感覺它就像一個(gè)小助手，每一列可以看作是一個(gè)AI節(jié)點(diǎn)，每一行就是一個(gè)AI工作流。這些工作流在AI節(jié)點(diǎn)的驅(qū)動(dòng)下，可以同時(shí)進(jìn)行；我可以用手機(jī)隨時(shí)記錄自己的創(chuàng)意，然后AI工作流會(huì)幫我生成一個(gè)精巧的腳本。所以，一個(gè)結(jié)論是：一，AI節(jié)點(diǎn)與工作流的結(jié)合，復(fù)雜任務(wù)可以并行處理。既然這樣，能看出兩家定位有什么不同嗎？釘釘和飛書在智能助手、工作流這塊的思路的確不太一樣。釘釘，像在平臺(tái)上給每個(gè)人安排了一個(gè)「小管家」。這個(gè)「小管家」能把工作流程都串起來。比如說，我可以跟它說：幫我寫個(gè)任務(wù)，記一下會(huì)議紀(jì)要，再或者“明天給XX發(fā)個(gè)信息”，它就能幫我把事情都搞定。簡(jiǎn)單來說，這種模式的核心在于，將復(fù)雜的任務(wù)流程簡(jiǎn)化為與一個(gè)智能助手的交互，我只要向Agent提出需求，它就會(huì)自動(dòng)調(diào)用相關(guān)的工作流來完成任務(wù)。它把AI的能力變成了一堆小工具，這些工具可以放在表格、文檔里用。我只要在鍵盤上敲一個(gè)“/”，就能把它們調(diào)出來。比如：我想改寫文案、自動(dòng)排名之類的，就可以用這些小工具來完成。這種方式的好處是，我可以根據(jù)自己的需要，隨時(shí)調(diào)用不同的工具來幫忙。不過，目前字段捷徑太多了，它以后會(huì)不會(huì)把所有小工具直接融入到一個(gè)里面，直接斜杠“/”一下，像Notion一樣呼出來，我不知道，還要具體觀察，有消息了第一時(shí)間向你匯報(bào)。所以，通過對(duì)比釘釘和飛書接入DeepSeek R1模型后的功能體驗(yàn)，不難發(fā)現(xiàn)AI在辦公產(chǎn)品里，已經(jīng)帶來很多改變，這讓我對(duì)AI+辦公產(chǎn)品有了新的看法。
我之前對(duì)辦公軟件有個(gè)評(píng)價(jià)：辦公軟件本質(zhì)上，是在一個(gè)空間內(nèi)提供諸多工具，把這些維度鏈接起來，一方面幫助我們完成任務(wù)（項(xiàng)目），另一方面，隨著時(shí)間推移，沉淀數(shù)字資產(chǎn)，提升協(xié)同效率。在公司里，我們用飛書、釘釘，不就是為了大家一起用這些工具把項(xiàng)目搞定嘛？個(gè)人也一樣，用印象筆記、flomo、Obsidian這些工具，不就是為了記錄信息，方便完成任務(wù)、項(xiàng)目嗎？既然這樣，咱就想想，軟件到底有啥用？deepseek來了之后，又加速了哪些功能？我覺得主要有這么幾點(diǎn)：解決自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)
智能決策更高了??
提升協(xié)作效率
這幾點(diǎn)，應(yīng)該不難理解。AI能自動(dòng)搞定很多重復(fù)的活兒，錄文檔、回郵件、記會(huì)議內(nèi)容，甚至，OCR技術(shù)能把紙質(zhì)文件快速變成電子版，AI助手還能自動(dòng)生成郵件回復(fù)，這能省下不少時(shí)間。其二，AI能分析一大堆數(shù)據(jù)，幫我們做決策，這不用展開，多維表格數(shù)據(jù)是一個(gè)例子。其三，AI驅(qū)動(dòng)的協(xié)作工具可以實(shí)時(shí)翻譯、自動(dòng)記錄會(huì)議要點(diǎn)，還能根據(jù)大家的日程自動(dòng)安排會(huì)議，讓團(tuán)隊(duì)協(xié)作更順溜。最后，AI能根據(jù)你的行為和喜好，提供個(gè)性化的服務(wù)和建議，這也能理解，比如：接入具備推理的deepseek，我可以訓(xùn)練AI助理的記憶。但是，問題來了：這些功能背后，誰(shuí)在干活呢？說到底還是人。人在線上、線下有兩種角色：一種是「我」、碳基生物，靠雙手操作一切；另一種是線上的硅基生物「數(shù)字分身」，它能拉通整個(gè)工作流程，只要對(duì)它說句話，就能把事兒都搞定。現(xiàn)在我看到，釘釘正在往第二條路走。飛書以后會(huì)不會(huì)把諸多場(chǎng)景下AI的能力，也從提示指令，延伸成一個(gè)AI助理或智能體，然后，對(duì)著智能體說一句話，就能搞定這一切呢？我不知道未來會(huì)怎樣。但有個(gè)直覺：能力內(nèi)卷到極致，可能一個(gè)斜杠（/），一句話就能搞定一切，就像Notion那樣，這種趨勢(shì)不可逆，也是產(chǎn)品設(shè)計(jì)的「大道至簡(jiǎn)」原則。所以，總的來說，從AI在辦公產(chǎn)品中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，智能體（Agent）已經(jīng)是AI辦公產(chǎn)品在工作流中，不可或缺的一部分。我一直在思考Agent這個(gè)詞的含義。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)里，Agent被定義為可以根據(jù)環(huán)境自主做決定的AI，它更像是個(gè)工具。
但我總覺得，智能體不僅是提供提示、旅行建議、分析文檔的工具。它們更像是有智慧的專家，能和你深入交流。它和傳統(tǒng)的問答機(jī)器不一樣，能和用戶連續(xù)對(duì)話，一步步深入問題的核心。比如：我讓智能體幫我做PPT、學(xué)習(xí)，甚至解決Obsidian插件沖突的問題，這些它都能搞定，而且它還能做更多，簡(jiǎn)直讓人無法想象。我覺得Agent應(yīng)該是一個(gè)像人的、可以進(jìn)化的智能結(jié)構(gòu)，甚至能夠成為社會(huì)的參與者。但是，還有兩個(gè)關(guān)鍵問題得解決：一，Agent的可訓(xùn)練性?，F(xiàn)在不管是百度、字節(jié)、釘釘、通義，還是豆包這種APP，各種發(fā)布智能體的平臺(tái)，本質(zhì)上都是給大模型搭了個(gè)「手和腳」。但這樣出來的Agent，并不智能。它可以模仿一個(gè)職業(yè)，或者是一個(gè)陪伴者、助手，但這些好像都不太合理；我的答案是，Agent首先應(yīng)該成為“我”，成為每個(gè)人的AI身份。說到工作流，很多人把它當(dāng)作模型的「流程化」來處理，但問題在于，工作流并沒有真正改變AI大模型本身，RAG（檢索增強(qiáng)生成）也是這樣。所以，最后做出來的AI Agent還是顯得很笨拙。想想人腦，行動(dòng)能力和記憶能力是和前額葉一起訓(xùn)練的，這意味著，把記憶當(dāng)外掛（RAG），或者把行動(dòng)能力當(dāng)外掛（工作流），和底層的LLM（大型語(yǔ)言模型）分離，其實(shí)是一個(gè)很脆弱的組合。這就好比一個(gè)實(shí)習(xí)生，只能靠查看工作流程來完成任務(wù)，而一個(gè)優(yōu)秀的員工，一定是在工作中不斷學(xué)習(xí)、進(jìn)步，甚至能自己摸索出最佳的行動(dòng)流程，隨機(jī)應(yīng)變。我們需要把行動(dòng)能力和記憶能力真正融入到模型中。這些能力在哪里呢？肯定是在每個(gè)人、每個(gè)團(tuán)隊(duì)的知識(shí)庫(kù)、數(shù)字資產(chǎn)里，這是關(guān)鍵一環(huán)，也是未來的方向。既然是這樣，新的問題來了：釘釘、飛書同時(shí)接入DeepSeek，對(duì)工作流、智能體理解不同，這會(huì)重新拉開彼此距離嗎？不太好說。就要看他們?nèi)绾卧谧约浩脚_(tái)上，圍繞客戶需求，重新去理解AI在項(xiàng)目、任務(wù)、工具、人，四個(gè)維度上扮演的角色了。我還是那句話，任何辦公軟件的抽象理解，是在一個(gè)空間內(nèi)提供諸多工具，把這些維度鏈接起來，一方面幫助我們完成任務(wù)（項(xiàng)目），另一方面，隨著時(shí)間推移，沉淀數(shù)字資產(chǎn)，提升協(xié)同效率。
現(xiàn)在有了AI，接入了會(huì)推理的deepseek，我們用飛書、釘釘各種軟件，它會(huì)加速項(xiàng)目、任務(wù)在這些空間內(nèi)，所用工具的形態(tài)嗎？我還在觀察，你怎么看？
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