豆包工作和飞书，把中国第一个团队 Agent 拉进了工作群

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 」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 把 Tag 放进 Slack 之后，Agent 开始从一个人的聊天框，走进 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。

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。

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。

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。

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 、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 Use，能直接操作 Mac 和 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。

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。