廣東
2026 年 1 月，OpenClaw 席卷中文互聯網。僅僅兩個月后，龍蝦已經進入了「全民卸載」周期。
龍蝦的問題不是它不夠強，而是它很難服務于每一個普通人。
從安裝到卸載，第一批「養蝦人」的故事，暴露了 OpenClaw 的尷尬：Agent 怎么能產生真正的生產力價值？
今天，飛書的新品發布會，想給每個人一個答案。
給每個人的智能伙伴
OpenClaw 爆火之后，有著開放、易用的機器人機制的飛書，也跟著走紅了。
API 調用額度從 1 萬次提到 5 萬次，再到目前的 100 萬次；3 月 5 日推出官方插件，讓 Agent 可以直接讀寫飛書文檔、日歷和多維表格，把「養蝦」的門檻從「會寫代碼」降到「會用飛書」。
這些動作，確實讓龍蝦更好養了。但 OpenClaw 本身的弊端，飛書仍然解決不了：配置復雜、普通用戶上手門檻高、原生部署安全隱患大，等等。
結論是：Agent 要真正落地，必須是一個上手即用的智能伙伴。它的安全是基本線，更要能直接與每個人的工作流絲滑融合。
今天正式升級的飛書 aily，就是飛書給出的答案。
飛書 aily 是什么？官方定位是「每個人的智能伙伴」。形態上，它以 Bot 的方式常駐在飛書聯系人列表里，打開飛書就能找到，對話即交互。30 秒激活，零配置。
飛書 aily 有長期記憶，會隨著你的使用逐漸記住你負責什么業務、偏好怎么溝通、喜歡什么格式。
它的權限與你的飛書賬戶完全一致——你能看什么文檔，它就能操作什么文檔，敏感操作需要你確認，所有動作全程可追溯。
它還有官方認證的技能市場，經過安全掃描，可以按需安裝。
可以說，飛書 aily 是 OpenClaw，或者更廣泛定義上「龍蝦」理念的一種呈現方式。但它又跟開源的原生版 OpenClaw 有著本質的區別：
龍蝦是你自己養的寵物，飛書 aily 是公司給你配的同事，入職了，開權限了，準備好和你一起開始工作了。
對于需要處理更復雜工作流的用戶，還有獨立的飛書 aily 專業版（aily.feishu.cn），有圖形界面，可以讓有需求的開發者、公司 IT 管理員去構建多步驟的自動化任務。
接下來的實測，我們會聚焦在普通人更好用的 Bot 形態，但兩者底層邏輯相同。
龍蝦承諾的太多，其實 aily 就夠了
把飛書 aily 放進了實際工作流里，我們測了幾個最日常的用法。
先來一個極高頻的場景：飛書拉會。
在任務過程中，飛書 aily 直接查詢了 APPSO 組織架構內的用戶 ID——這一步放在別的 AI 工具里根本做不到。它能做這件事，是因為統一的權限機制。你在飛書里能看到的，它就能看到。
確認了人、確認了時間，調用飛書日歷技能，一個會議就建好了。
從任務發起，到創建完成，大約半分鐘。不敢說比飛書達人手搓更快，至少主打一句話搞定。
讓打工人感覺痛苦，但又不得不做的事情，做月報肯定算一個。
我們把自己的社媒平臺數據，先上傳到了飛書云盤，然后交給飛書 aily。提示詞很簡單：查找不同媒體平臺數據生成多維表格；再跟員工匯報文檔結合，生成一份團隊月報。
它整理了一共 9 份不同格式的文件，交付了一份月度匯報，以及可以作為附件的多維表格——時間只用了不到 4 分鐘。同樣的工作，APPSO 去年還在純手搓，要用至少兩個小時。
順便一提，如果你想從零搭一套數據追蹤的業務系統，子產品飛書妙搭也支持用自然語言描述需求，直接生成一套業務系統應用。
不一定每次都用得上，但有飛書 aily 在，你知道自己不用再求人了。
接下來，我們再看一個相對更復雜、偏創作/生成向的任務，看看飛書 aily 作為自媒體搭子好不好用。
作為 APPSO 的深度報道作者，我會寫很多晦澀難懂的文章，在社媒平臺傳播的時候就需要生成有針對性的、更淺顯易懂的版本。
我們還是可以直接在飛書 app 里，通過設定好的機器人來發指令。不過，這個任務其實更適合用飛書 aily 的專業版來完成。有圖形界面 (GUI) 的輔助，可以精細化輸入和調整，還可以更方便地調用原生支持的各種工具、技能和插件。
飛書里直接搜索飛書 aily，或者打開 aily.feishu.cn，就進入到了專業版界面。
它支持用戶上傳自定義 skill。雖然官方技能庫非常豐富，但我還是想上傳一個我之前經常用的「content-creator」（內容創作者）技能。
裝完 skill 之后，我們只需要在對話框里輸入 /content-creator（具體的 skill 命令因人而異），就能喚醒它。再把文件鏈接給到，它就能開始幫我寫稿去了。
這種技能/插件的調用方式，和 Claude Code、Cowork、OpenClaw 等產品相同，熟悉度拉滿。
開始工作后，我們能夠在后臺看到，飛書 aily 先是做了一個 plan，將任務分解成 5 個步驟。
即便是不指名到具體的 skill 上，飛書 aily 仍然可以判斷我的意圖然后調用對應的技能來完成工作。
APPSO 在這里其實還做了 A/B 測試，激活或不激活技能，任務完成時間分別是一分半和三分鐘——都不算特別久，但顯然調用 skill 工作更快，而且利用技能寫出來的感覺更好。
無論是各種官方還是第三方的 skill，飛書 aily 都能完美適配。不過這里 APPSO 還是建議大家不要在不熟悉的情況下亂裝 skill，盡量以官方的技能商城為準。
工作完成后，點擊右上角的工作區，能夠查看生成的內容了。
三個場景測下來，有一個感受越來越清晰：飛書 aily 跟那些「AI 生成一個文件發給你」的工具，體驗差異還是很明顯的。它的交付物是文檔、表格、任務，可以繼續被協作、被引用、被追蹤。
龍蝦當初讓大家興奮的那個期待，其實一直都很具體：幫我做完一件費時、費力的小事，讓我能騰出腦子去處理真正重要的東西，別讓心流被一堆瑣碎打斷。飛書 aily 做到了這一點，龍蝦沒有。
當然，OpenClaw 有很多「出格」的操作，它還做不到：操控本地文件系統、執行任意命令等。但換一個角度，這種「克制」本身就是企業場景的必要條件。哪怕一個新實習生學歷再高、能力再強、多有靈氣，公司不會給 ta 配上服務器根權限——這很正常。
飛書本就是個強有力的生產力工具。飛書來做龍蝦/agent，當然不是為了實現什么 AGI。在各種宏大的敘事之外，先讓普通人的打工人生更輕松，才是更重要的。
飛書 aily 支持定時任務創建，交互比 OpenClaw 更輕松
Agent 落地企業，其實并不難
企業 Agent 的競爭，正在往一個很多人還沒意識到的維度轉移。
過去兩年，行業的注意力主要在兩件事上：模型能力（誰的參數更大、基準跑分更高），以及 C 端爆發（誰的 Agent 更酷、更會演示）。
OpenClaw 的火爆是這個邏輯的頂點——一個開源框架，憑借「能干活」的形象引爆全民。
但龍蝦從爆火，到卸載，僅用了兩個月就快走完了一個周期，里面有一個不能更樸素、更明顯的道理：
「能干活」是必要條件，絕非充分條件。
Agent 要在企業環境里真正落地，需要的遠不止一個會執行命令的 AI——它需要懂業務，需要匹配組織的權限構架，需要嵌入團隊已有的工作流，而不是在旁邊開一個新窗口，重新訓練一個昂貴且笨的「實習生」。
誠然，中國絕大部分的工作發生在微信上——團隊工作的本質是溝通，這個道理上過班的人基本都明白。但飛書、釘釘、企微的流行，從側面證明了工作絕不僅僅是溝通那么簡單。
聰明人在一起工作，溝通早已不是問題。聰明人開始發現，那些聰明人也不得不干的「笨事情」，才是效率提升的真正空間所在。
Agent 的上限，取決于它能「讀懂」多少你的工作。但在工作的語境下，「讀懂」并不意味著你要把自己的電腦交給它。
而讀懂，靠的是上下文——你留下過的筆記，開過的會和會議紀要，跟誰在群里討論過什么，哪些項目在推進，哪些決策已經做出。
這些東西，叫做企業上下文數據，其實正是一個商業機構運轉的引擎。它不存在于模型里，也不能從網上抓取，它在企業內部的協作平臺上，以消息、文檔、日歷、審批的形式慢慢沉淀，日積月累。
飛書沉淀這些東西，已經好幾年了。
OpenClaw 爆火后，中文開發者自發聚集到飛書，原因很簡單——Bot 創建不需要審批，不需要公網 IP，摩擦最少。社區發起人楊明鋒在自己的分支里先實現了飛書擴展，2 月 4 日被官方合并。
把 OpenClaw 的門檻從「會寫代碼」降到「會用飛書」，是飛書能做的事，也是其他平臺很難復制的動作。
飛書目前是 OpenClaw 官方唯一原生支持的中國 IM 軟件
飛書大概率沒有預料到這一切，但它一直在做的那套東西——足夠開放、接口通暢、數據互通——恰好就是龍蝦最需要的基礎設施。
當在飛書中激活飛書 aily ，它讀到的上下文，遠比文檔里的文字、表格里的數據更多。它知道這份文檔是上周評審會討論的結果，知道那個多維表格由哪個團隊維護，知道@你的消息通常意味著什么優先級。
——這些，都是外部的 Agent 產品，難以復制的東西。你可以在后端接入強大的模型，可以用各種服務框架、插件、技能、hook 來強化體驗。但你的工作記錄，專屬于你的公司、屬于你的上下文，是不可被替換、很難被簡單搬運走的。
競爭對手可以做出一個功能相近的 Agent，但它接入的只是空殼；而飛書 aily 面前的，是一個已經蓄滿水的池塘。
這個邏輯延伸出去，還有一個更大的判斷：企業 Agent 的競爭格局，最終將由「誰的地盤里的上下文最充裕」，而不是「誰的模型最強」來決定。
模型能力不是不重要，但模型的高度商品化，是既成事實；多年沉淀的上下文生態，才成了真正的護城河。
企業 Agent 時代的入口，應該是上下文最深的平臺。飛書已經成為了這個入口。
釘釘有更大的用戶基數，騰訊有 QQ 和微信的社交圖譜，企業微信有騰訊的 B 端關系鏈。飛書的優勢，在這三者里反而是最「縱深」的：它的用戶群以科技、互聯網和成長型企業為主，這批人對 AI 的接受度高，工作上下文的數字化程度也最高。
換句話說，飛書的地盤雖然不是最大的，但上下文密度可能是最高的。你在哪個平臺留下了最多的工作痕跡，那個平臺的 Agent 就最懂你。
究其根本，大多數人們對于龍蝦的期待，并不能通過 OpenClaw 來解決。
兩年后的辦公 AI，會變成什么樣子，沒人知道。但至少今天的答案，就在工作已經在發生的地方，在飛書 aily 的身上。
飛書一直是對 agent 最友好的工作臺，無論 AI 怎么進化，其實萬變不離其宗。
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