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      OpenClaw引爆飛書!6000+數據成AI稀缺資源,Agent利潤暴漲500%

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      OpenClaw引發了“養蝦”熱,在開發者的用腳投票下,無論是本地、云端還是全托管部署,最后的終點都是接入飛書。

      3月19日,被OpenClaw“選中”的飛書,推出了自己的“龍蝦”一攬子計劃。

      目前,火山引擎、階躍星辰、Kimi、扣子、MiniMax、智譜等主流大模型與云服務廠商均已完成與飛書官方插件的對接。



      這些原本視為辦公副產品的數據,一夜之間,成為了Agent時代最稀缺的資源。于是,一場關于“住所”的爭奪開始了:手握入口的玩家想當“房東”,沒有前端的玩家試圖成為公共“租客”。

      更為關鍵的是,如果不再需要獨立App,飛書等產品成為Agent的默認前端。就意味著辦公軟件不再是工具,而是數字世界的操作系統。

      當AI開始真正參與人類工作,那個可以容納它的系統,或許比其本身更重要。

      圍繞讓AI干活這件事,不同玩家各自卡住了位置,形成了一個相互依存又各有算盤的生態。

      OpenClaw作為一個Agent框架,本質上是大模型與數字應用之間的“手”。它本身不生產智能,而是將大模型的理解轉化成為具體的操作指令,并執行這些操作,其核心價值在于連接和執行。

      在這之上,云廠商承擔了OpenClaw的機房和分發渠道,為其提供算力支持、模型托管、API網關等服務;大模型廠商則作為OpenClaw的大腦和智商擔當存在,模型的性能直接決定了OpenClaw的聰明程度;飛書這類協同產品是“四肢”和“工作現場”,用戶通過接入才能與OpenClaw對話,下達指令,接收結果。

      可以看到,OpenClaw這回像膠水一樣把Agent的各個部分黏在了一起。過去,搞大模型的思路是造一個超級大腦,孵化應用讓用戶調用智能。結果現實是,除了少數頭部玩家,大多數App的打開率和留存率都不高。

      借著OpenClaw類產品入駐飛書、釘釘、企微,說明了一件事:用戶不會為了AI改變習慣,但AI可以主動適應并融入用戶已經存在的習慣。

      當Agent長在辦公軟件里,就不再只是一個需要想起才打開的App,而是隨時響應、7x24小時在線的數字生產力。

      假設上面的模式可持續,具備“前端”屬性的飛書們,看到了機會。以前他們是工具平臺,而未來有可能有機會成為AI Agent的操作系統。

      以前用戶使用飛書是為了跟人協作,以后使用飛書還得靠Agent干活。當Kimi、MiniMax、智譜的Agent全在飛書里工作時,飛書就成了一個超級AI應用商店。用戶的粘性逐漸從人與人的協作,擴展到人與AI、AI與AI的協作。

      表面的共舞,掩蓋不了底下的暗流涌動,關于租客與房東的博弈由此展開。

      對于模型廠商來說,他們把飛書視為其OpenClaw類產品落地的通道。雖然KimiClaw、MaxClaw住在飛書里,但還是希望通過長期的交互,讓用戶建立起對自身的品牌認知和使用習慣。如果可以,由OpenClaw撬動的付費用戶還可以繼續延伸到其他功能和模型訂閱上。

      這大概是一種甜蜜的寄居,大模型廠商獲得了場景和數據,但也把一部分命運交到了“房東”手里。矛盾的焦點在于,用戶到底在跟飛書對話,還是在跟Kimi對話。

      飛書通往Agent基建的路徑中,無可避免地會將模型廠商視為被集成的應用。用戶通過飛書來調用模型或Agent,切換成本幾乎為零。飛書能夠通過操作可以淡化用戶的感知,比如把背后Kimi一鍵切換為智譜。事實證明,能夠讓用戶產生忠誠感的是數字工作環境,而不是里面具體的Agent或模型。

      Kimi、MiniMax等公司在盡可能多地打通各家的入口,這回官方宣布完成與飛書插件對接就是印證,背后其實是在獲得租住權。但眾所周知,解釋權在房東,租房合同可以隨時被修改。以飛書為代表的房東,顯然不甘愿只換取點過路費,把涉及智能決策高價值的部分拱手相讓。

      于是,你會看到,飛書全Demo的發布會,就是把自家的“龍蝦”產品推到臺前,面向用戶、企業和開發者的選項一網打盡。

      既當裁判,又當選手的做法,讓那份本就不牢固的租房合同,變得更加微妙。畢竟,房東的自家店鋪,總是能優先選到最好的位置。

      飛書們之所以能夠想要成為OpenClaw的前端,在于其具備了Agent時代最需要的三張牌:有記憶、能動手和在現場。

      這三張牌,每一張都是AI從“聊天玩具”進化為“數字員工”的必需品,而飛書恰好把它們湊到了一起。

      如果Agent只能說話,充其量也只是個“鍵盤俠”,真正的數字員工,需要一雙能干活的“手”。

      飛書產品經理在發布會提到,過去在談論數字分身時,往往只是構建一個模仿用戶說話的聊天機器人,但由于缺乏權限和工具,無法實際執行任務。

      除了內置工具,智能體還具備學習新技能的能力,以適應不同用戶的個性化需求。演示中,用戶可以指示它搜索并安裝“飛書項目”的相關技能。后臺任務完成后,智能體不僅能夠查詢到,用戶近期的聊天記錄和要點,還能識別出最近的日程安排,并自動梳理邏輯、整理成書面化內容,體現了實時性和智能性。



      最后是細化的權限控制。企業敢放心讓Agent動手,前提是它只干本分之內的事情。

      OpenClaw的使用直接指向了工作效率場景,試想一下如果接入飛書等辦公軟件,用戶就得像以前一樣,專門打開一個獨立App,輸入問題、等待回復、復制結果,再粘貼回工作窗口。一套流程下來,效率反而降低了。

      飛書所能提供的是工作的在場感,Agent在其中,自然而然能感知到真實的工作節奏。

      這三張牌,是飛書在做辦公軟件過程中,沿途攢下的資產,如今誤打誤撞成為了Agent時代的絕殺。

      飛書還沒有到開香檳的時刻,釘釘和微信正從不同路徑對其形成擠壓。

      飛書AI的核心邏輯是“讓AI住進數據里”,其能力建立在數據打通的基礎上。但這條路的前提是,企業愿意把所有數據交給飛書。

      而釘釘“悟空”走的是另一條路,先讓AI學規則,再動數據。它將釘釘11年積累的組織架構、權限體系、審批流程內置為AI的行為準則。

      如果說釘釘是在“安全”上卡位,微信就是在“入口”上封喉。騰訊直接將OpenClaw塞進微信,無異于釜底抽薪。微信是國民級應用,用戶全天在線。像平常一樣發消息,事情就被完成了,這種無感使用體驗,是任何企業辦公軟件都無法企及的。

      飛書在AI Agent時代的最大優勢,恰恰可能成為其最深的桎梏。所謂“有記憶、能動手、在現場”,無一不建立在數據、流程和協作都在飛書的前提之上。換句話說,飛書的AI能力,本質是一場生態內的自洽。

      飛書AI的“記憶”能力,依賴于企業將核心數據存于飛書。這本身是一種雙向綁定:企業因AI的智能而更愿意把數據留在飛書,飛書因數據積累而讓AI更聰明。這種正向循環看似穩固,實則也在加深企業對單一平臺的依賴,形成事實上的數據鎖定。

      不過,這并不能掩蓋Agent,即將在協同辦公賽道引發的革命。

      “三級火箭”理論,是一個經典的商業戰略模型。這個理論的核心邏輯是:通過第一級,高頻、低價、甚至免費的業務來獲取海量用戶,建立信任和依賴;然后通過第二級,中頻、中價的業務將用戶沉淀下來,并初步轉化;最后通過第三級,低頻、高價的業務實現真正的商業價值和利潤。

      用這個理論來看飛書和協同辦公軟件的未來,就變得非常清晰。

      第一級,從工具變成“數字同事”。讓AI無處不在,讓用戶習慣有事找AI。這一級依然可能是免費或極低成本的,核心是用高頻的交互搶占用戶心智和場景。

      第二級,從工具平臺蛻變為“AI操作系統”。企業的數據、流程都長在飛書上,企業可以創建專屬大模型、定制專屬飛書、訓練專屬豆包,也允許第三方Agent無縫接入。這一級的價值是讓企業離不開,飛書不再是一個可替換的軟件,而是企業運轉所依賴的AI工作環境。

      第三級,從“賣軟件”到“賣AI生產力”。飛書賭的是,當企業把核心數據和工作流都托付給它,當其成為業務增長本身不可或缺的引擎后,企業便會心甘情愿地買單。這級商業模式的拼圖,可能由運行額度收費、應用商店抽成、算力調度分成,甚至最終按企業節省的成本或創造的收入分成共同構成。

      如此看來,Kimi、MiniMax等第三方模型廠商賺的是熱錢,而飛書們想賺的是穩錢。

      在Agent時代,飛書正在做的,就是重新定義作業場地。辦公軟件不再只是連接人與人的場所,更是連接人與AI、AI與數據以及AI與AI的工作現場。

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