寫這篇文章的時候,家里臨時出了點事。忙完已經是深夜,反而安靜下來, 腦子開始自動回放這場發(fā)布會的內容。
想了想, 還是決定寫下來。不是因為講得多好,恰恰相反,是因為它不太好懂,但卻很難被忽略 。
如果只看信息量,我認為這可能是釘釘近幾年最滿的一場發(fā)布會。軟件、硬件、Agent、操作系統(tǒng),還有一個叫“木蘭”的新版本,幾乎同時出現(xiàn)。
問題也恰恰在這里,這不是一場讓人看完立刻點頭的發(fā)布會,甚至可以說,有點費解。
不少人第一反應是:東西很多,但重點在哪?這是在發(fā)產品,還是在講方向?
但多看幾遍之后,會慢慢發(fā)現(xiàn)一件事:釘釘可能并不急著讓你看懂當下,它更像是在提前擺一張未來幾年的路線圖。
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PART 01
協(xié)同這件事,已經很難再講出新故事了
先說一個現(xiàn)實判斷:釘釘現(xiàn)在的位置,其實并不差。協(xié)同辦公該有的都有了,用戶規(guī)模也足夠大。
但問題在于,這個賽道本身已經非常穩(wěn)了,這也意味著很難再有大的敘事空間。哪怕加上AI,寫寫文檔、做做總結、當個助手,大家都能做,差距并不大。
所以這次發(fā)布會,釘釘真正做的,并不是功能升級,而是默認了一個變化的發(fā)生。如果說的再明確點,那就是企業(yè)里,未來真正干活的,可能不只是人。
我覺得這是整場發(fā)布會最關鍵、但并沒有被直接說清楚的一點。
PART 02
當執(zhí)行者開始變成Agent,
系統(tǒng)先扛不扛得住?
過去的企業(yè)軟件,有一個非常穩(wěn)定的假設:人提出需求,人完成執(zhí)行。
但現(xiàn)在不一樣了。越來越多的任務,已經可以交給 Agent 自動完成。但問題隨之而來:誰給它權限?它做錯了怎么辦?出問題能不能隨時停下來?
這時候你會發(fā)現(xiàn),AI到底有多聰明,反而不是最先要解決的事。在這個問題上,不同廠商給了完全不同的答案。
釘釘?shù)乃悸访黠@在往系統(tǒng)那一側傾斜:如果未來是 Agent 在跑流程,那系統(tǒng)是不是得先為 Agent 準備好規(guī)則和圍欄?
因此,他們開始重構系統(tǒng)底層。
PART 03
DingTalk Real,與其說是進攻,
不如說是一次防守
很多人對 DingTalk Real 的第一反應是:“怎么開始做硬件了?”
也正是在這個背景下,我重新理解了DingTalk Real 。
說實話,我并不意外。在 “ 無招 1.0” 的年代,釘釘已經做過不少類似嘗試,當時外界更多理解為商業(yè)化壓力。
但如果把 DingTalk Real 放回到Agent開始接管執(zhí)行的語境里,它的邏輯就變得清晰了。
在我看來,這更像是在補一塊控制短板,也就是在軟件層面的權限和流程之外,再加一個更確定的錨點。
當 Agent 高度自動化運行時,身份要清晰,行為要可控,出問題能一秒暫停。
不是每家公司都會選擇這么做,但釘釘顯然更愿意先把風險兜住。
PART 04
一整套為Agent準備的系統(tǒng),
而不是一個助手
如果只看產品名字,Agent OS、DEAP、悟空確實容易讓人出戲。
但把這些名字都拿掉,你會發(fā)現(xiàn)它們在解決的,其實是同一個問題:怎么讓 Agent 變成一種可以被企業(yè)長期使用的資源。
Agent OS 解決的是秩序問題,誰能用模型、誰能調算力、成本怎么算、權限怎么控。
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DEAP 解決的是長期問題,給用戶自建Agent全面的支持。
悟空的角色也很清晰,只負責把目標拆清楚,把活分出去,必要時兜底。
這一套下來,反而讓我對這條路多了幾分耐心。
PART 05
那些行業(yè)Agent,看起來很多,
其實是在算賬
發(fā)布會上出現(xiàn)了大量行業(yè) Agent,確實有點密。但如果你仔細聽,會發(fā)現(xiàn)釘釘講得最多的并不是技術,而是結果。
省了多少時間?少了多少人工?能不能持續(xù)跑下去?
我越來越覺得,這其實非常 ToB。因為企業(yè)真正關心的從來不是先進不先進,而是這套東西能不能持續(xù)創(chuàng)造價值。
PART 06
飛書和釘釘,可能正在把行業(yè)分成兩條路
如果一定要給這場發(fā)布會一個外部參照,我覺得飛書是繞不開的。
但這并不意味著對立,而是兩種不用的選擇。 一個更關心 AI 能不能立刻改變人的工作方式。
另一個更關心當執(zhí)行權交給 Agent ,系統(tǒng)能不能長期扛得住。
前者更輕、更快,也更容易被感知;后者更慢、更重,但可能更接近大型組織的真實需求。哪條路一定對,現(xiàn)在下結論還太早。 但可以確定的是,企業(yè) AI ,已經開始走向分叉。
最后,這場發(fā)布會我不敢說完全認同,但也很難輕視。
這更像是釘釘對自己所處階段的一種提醒: 基礎能力搭得差不多了, 體系也開始成形了, 但離真正成熟,還有很長一段路。因此,釘釘更像是在給自己定一個更高難度的目標。
它沒有給出一個立刻讓人興奮的答案,卻把一個更現(xiàn)實的問題擺在了臺面上。
當 AI 不再只是幫人提效,而是真正開始替人干活,系統(tǒng)該怎么設計,可能比模型有多聰明更重要。
至少現(xiàn)在, 釘釘已經把一個繞不開的問題 ,提前擺到了桌面上。
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