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在這個新構架里,釘釘不再是那個消息框、待辦提醒和審批流的中樞工具,而是變成了一個可以承載企業(yè)多個 AI Agent 并行工作的“工作操作系統(tǒng)”
編輯:前沿在線 編輯部
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不是一次功能升級,而是一次工作方式的重寫
這個冬天的杭州,發(fā)布會扎堆。
但很少有一場發(fā)布會,像這次釘釘 AI 1.1 一樣,一口氣甩出超過 20 個新品。
更少有一場發(fā)布會,會把自己定義為“一個為AI而生的操作系統(tǒng)的啟動”。
沒有“再升級一代 AI”,也沒有“只聚焦一個場景”。釘釘從多個維度,幾乎是同步地鋪開了一場系統(tǒng)性重構。
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他們說,這是“Agent OS”。
在這個新構架里,釘釘不再是那個消息框、待辦提醒和審批流的中樞工具,而是變成了一個可以承載企業(yè)多個 AI Agent 并行工作的“工作操作系統(tǒng)”——這些 Agent 能理解任務,能執(zhí)行操作,能在權限范圍內調度資源、串聯(lián)流程、完成目標。
為了讓 Agent 能“跑起來”,釘釘這次推出了一個完整的技術棧矩陣。
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從入口開始,釘釘 ONE成為全新的信息聚合器,代替?zhèn)鹘y(tǒng)“工具欄式”的操作方式,自動匯總文檔、會議、日程、聊天信息,幫用戶找到“當前最重要的事”。
在執(zhí)行層,通用 Agent “悟空”能自主規(guī)劃任務,并調用釘釘內部各種工具,比如 AI 表格、AI 聽記、AI 搜問等功能,真正實現(xiàn)“從問答到執(zhí)行”。與此同時,多個行業(yè)定制 Agent 也已落地,包括制造業(yè)的訂單 Agent 與質檢 Agent、AI 差旅、AI 招聘、AI 客服等。
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Agent 能力不止停留在軟件里,釘釘還推出了DingTalk Real,被定義為“Agent 的身體”,能協(xié)同信息流和任務流,打通“數(shù)字世界和物理世界之間的缺口”。
整套系統(tǒng)背后的大腦,是釘釘 DEAP(企業(yè) AI 平臺),提供了包括模型訓練、技能編排、數(shù)據(jù)授權、成本審計、權限管理等功能,確保企業(yè)可以按需定制、統(tǒng)一管理、安全運行。
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如果說過去 AI 是一個個零散插件,這次釘釘要做的,是把它們變成一個系統(tǒng)性的運行環(huán)境——Agent OS,不只是平臺的名字,更像是一種意圖:把 AI 從實驗室和工具鏈里釋放出來,真正投入企業(yè)的主線工作流程中。
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為什么釘釘要反復強調“干活”“真實”“Agent”?
這幾年,AI 發(fā)布會越來越多,關鍵詞也越來越像。
可在這場釘釘?shù)?AI 1.1 發(fā)布會上,有幾個詞被反復提起,卻不像是隨口而出的流行語。
“干活”、“真實”、“Agent”。
不是花哨,也不是堆疊,這幾個詞組合在一起,更像是釘釘用來對抗那種“AI 只會聊天”的刻板印象。
釘釘這次不想再談“會說話的 AI”,它想談的是“能動手的 AI”。
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大多數(shù)企業(yè)第一次接觸 AI,是從問答開始的。你問,它答,生成一段文字,或者歸納一段摘要,這些在過去一年里已經變成了協(xié)同工具的標配。
可問題也很快暴露出來了:回答之后呢?誰去做?誰來跑?
對于企業(yè)來說,執(zhí)行永遠是更貴的那一段。
要判斷、要跑流程、要調系統(tǒng)、要保證不出錯。哪怕是一張紙質訂單轉電子表格,中間也藏著大量非結構化字段、規(guī)則判斷和系統(tǒng)兼容問題。問答能省時間,但干活才是降本的關鍵。
所以釘釘期望,釘釘上的“Agent”不僅更聰明的小助手,而是一個“數(shù)字員工”:有技能、有記憶、有權限、有節(jié)奏。你給它目標,它能判斷要調哪個工具、跑哪個流程、怎么校驗結果,最后把事兒辦完。
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不是“更好聊”,而是“真的能干”。
這也是為什么,這次釘釘發(fā)布的 Agent——不論是“悟空”,還是訂單、質檢、差旅、招聘等垂類 Agent——都不是留在輸入框里的。它們要進系統(tǒng)、進流程、進到工作流里執(zhí)行任務。
而這些 Agent 要能穩(wěn)定跑起來,不能只是“聰明”。它必須是真實的、可信的、有實體的。
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這就引出了另一個關鍵詞:“Real”。
Real,不只是釘釘發(fā)布的 AI 硬件 DingTalk Real,也不是設備形態(tài)本身,而是它想強調一個很現(xiàn)實的問題:
AI 不能只活在網頁上,它得進入物理世界,進入業(yè)務場景,真正“參與現(xiàn)實”。
對話不會改變產線,聊天不會完成表單。而當你把 Agent 賦予權限,接入系統(tǒng),連接硬件,讓它能感知數(shù)據(jù)、影響決策、推動執(zhí)行——你才開始真正引入了一種“可跑的智能”。
這時候,“智能”才不只是看起來聰明,而是實際有效。
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你可以把這三個詞理解為一整套工作邏輯的重寫:
? 不是“你問它答”,而是“你提目標,它來完成”;
? 不再只用 AI 歸納會議紀要,而是讓 Agent 跑任務、配資源、出結果;
? 不再只是“內容生成工具”,而是一個逐漸具備調度能力的“企業(yè)執(zhí)行系統(tǒng)”。
這或許也是為什么,釘釘在發(fā)布會最后,反而沒有強調“我們做了多少”,而是用了那朵含苞未放的木蘭花作為隱喻。
因為這些 Agent 還只是“開始動起來”;因為“干活的智能”這件事,還遠沒到定型的階段;
但新的那條路線,已經畫在了地上。
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釘釘為什么要把 Agent 直接推到執(zhí)行層?
“干活”的事不好干,尤其是在企業(yè)里。
很多 AI 項目之所以“在 PPT 上跑得快,在系統(tǒng)里跑不動”,不是因為技術不夠,而是因為 AI 永遠待在“建議層”,干不到“執(zhí)行層”。
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問得再聰明,也還是要人去點按鈕、切系統(tǒng)、跑流程。
大部分時候,AI 提供的“輔助建議”就像把一個 PDF 擺在員工面前,看是看到了,但事還是得自己做。
企業(yè)真正的痛點,不在“沒理解”,而在“沒人干”。
尤其是那些重復卻關鍵的流程:質檢、報銷、發(fā)貨、排班、排產、合同校對、數(shù)據(jù)錄入……
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它們聽起來都不復雜,但背后需要的操作系統(tǒng)協(xié)同、權限判斷、業(yè)務理解、數(shù)據(jù)標準化,構成了企業(yè)運營里最重也最穩(wěn)的部分。
這部分出問題,不是“不聰明”,而是“做不到”。
在過去的軟件邏輯里,執(zhí)行力靠人來兜底:
系統(tǒng)只管收,流程只管跑,判斷由人做,點擊也由人來點。
久而久之,“系統(tǒng)越來越智能,工作卻越來越繁瑣”成了企業(yè)數(shù)字化的一個悖論。
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釘釘這次試圖把這個邏輯徹底倒過來。
它不是給你一個更聰明的對話機器人,而是讓 Agent 去跑那條“本來只能靠人點”的路徑。
你把目標告訴它,它負責判斷怎么做、調哪個工具、跑什么流程,甚至在適當時機向人發(fā)起確認請求——而不是每一步都要人來手動干預。
這不是“讓人更高效”,而是讓人從很多“原本不該做的機械動作里撤出來”。
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為什么釘釘敢這么做?
因為這背后有兩個變化正在同時發(fā)生:
一個是技術變化。大模型能力足夠強,可以從單點輸入中理解多維意圖,也有足夠的上下文窗口去記住和處理過程。
另一個是企業(yè)自身的數(shù)據(jù)、權限、系統(tǒng)調用接口越來越標準化,具備了被“自動駕駛”的基礎條件。
這就像高速公路從沒有路燈變成了有護欄、有標線、有信號,車就可以嘗試自動開起來了。
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Agent 不需要一次性“全自動”,但只要能跑一小段、跑得穩(wěn),它就是價值的。
最關鍵的是,這不是一次“技術炫技”,而是一次組織結構的重新分工嘗試。
所以當一個 Agent 能安全、穩(wěn)定地完成哪怕 30% 的任務,企業(yè)都值得為它“重新畫流程圖”。
而釘釘?shù)囊馑己苊鞔_——它不是給企業(yè)一個助手,而是給企業(yè)一個“跑流程的數(shù)字執(zhí)行者”。
從這個角度來看,Agent OS 就不只是一個“AI 系統(tǒng)”,而是一次關于“執(zhí)行力如何被編碼、被配置、被規(guī)模化運行”的全新操作邏輯。
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它不只是懂你要什么,而是直接把你要的事做完。
如果你覺得這還只是“數(shù)字化效率提升”,那可能就低估了這場變革的方向感。
因為一旦 Agent 能穩(wěn)定執(zhí)行,它就會開始改變“人怎么配置”“流程怎么設計”“組織怎么協(xié)作”。
它不是一臺更好的打印機,而是你得為它重新修一整條生產線。
而現(xiàn)在,釘釘已經在試著把第一批 Agent 放進生產線了。
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從“發(fā)布了20多個新產品”,過渡到“它們其實在拼一個系統(tǒng)”
這些看似零散的新產品,其實在拼一件事:20 多個新品同時亮相,看起來眼花繚亂。
有硬件、有 Agent、有交互界面。
就像突然把所有拼圖碎片都倒在了桌面上,但沒有按模塊分組,沒有寫“這是第一章、第二章、第三章”。
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不少人第一反應是:“發(fā)布這么多,釘釘是不是想 All in AI?”
但真要細看,這并不是“功能亂飛”,更像是釘釘試圖去搭一整套“讓 Agent 能夠真正跑起來”的地基。
這不是一個個小工具的集合,而是一張能落地、能閉環(huán)、能持續(xù)自我進化的運行系統(tǒng)。
你看釘釘 ONE,它不是為了改版,而是為了讓 Agent 有一個“可控的任務入口”。
傳統(tǒng)的協(xié)同系統(tǒng),每個人要切來切去,才能拼出一個“當前最重要的事”。釘釘 ONE 變成了統(tǒng)一的入口,幫人也幫 Agent 聚焦優(yōu)先級,把復雜的系統(tǒng)上下文拉平了。
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你看悟空 Agent 和行業(yè) Agent,它們不是另一個語音助手,而是釘釘?shù)谝淮?strong>把“執(zhí)行”變成一個“配置項”。
誰授權、誰能調接口、誰能執(zhí)行什么,過去寫在流程里、審批鏈里,現(xiàn)在寫進了 Agent 的 Skill 配置和運行權限中。它不止是“能做”,而是“可治理”。
你看 AI 表格、AI 聽記、AI 搜問,它們不是單點爆發(fā)的工具,而是變成了 Agent 的“肌肉”與“感官”——能處理結構化數(shù)據(jù)、能感知上下文內容、能隨時調用過去的信息來判斷當前路徑。它們是技能,而不是模塊。
再看 DingTalk Real,它不是一個為了酷炫而造的硬件,而是 Agent 能觸碰真實世界的一只手、一雙眼。
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當你意識到 Agent 要真正參與業(yè)務,它不可能永遠停在屏幕里,它需要傳感、需要動作、需要場景。釘釘做了一個帶屏幕、帶計算能力、帶傳感協(xié)同的硬件模組,其實是為“Agent 的出廠環(huán)境”做的準備。
這些產品,看起來功能各異,其實都在解決同一個問題:
“一個 Agent,要在企業(yè)里真實跑得起來,到底還缺什么?”
缺入口,就給入口;缺工具,就補技能;缺感知,就出硬件;缺治理,就做平臺;缺標準,就做 MCP、做 Real Entity、做權限系統(tǒng)。
所以它們不是“功能大全”,而是一條從目標 → 執(zhí)行 → 感知 → 決策 → 調度 → 反饋 → 進化的閉環(huán)。
釘釘這次不是發(fā)了一堆新品,而是一次性把 Agent 能跑通所需的基礎組件補上了。
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這也是為什么它不急著講每個產品有多強,而是反復強調這四個字:Agent OS。
釘釘不是在告訴你“現(xiàn)在已經可以干所有事”,而是在說:“你可以開始在我這里跑 Agent,而且可以慢慢把它跑得更大。”
這不是一個終點,而是一個“足夠完整的起點”。
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Real,為什么是企業(yè)級 Agent 的分水嶺?
Agent 想跑起來,聽起來不難——模型夠強、接口夠多、指令給得對,就能動起來。
但真正讓企業(yè)敢放手讓它跑,其實卡在另一個地方:能不能看得見?能不能管得住?出了問題,誰來負責?
這一次釘釘反復強調的“Real”,就不是講“真實感”,而是在回答一個企業(yè)最現(xiàn)實的問題:Agent 能不能信得過?
過去大模型剛出現(xiàn)那會兒,企業(yè)當然也嘗試過讓 AI 參與決策,甚至調度,但都很謹慎。不是因為模型能力不夠,而是因為,AI 在“執(zhí)行”這件事上,太不可控了。
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它沒身份、沒權限、沒審計;干了什么,誰知道?調了什么接口,出了什么結果,出了問題誰兜底?這不是工程問題,是治理問題。
釘釘這次的“Real”,其實是在企業(yè) AI 落地這條路上,先把“信任系統(tǒng)”搭了出來。
你看到的是一個叫“DingTalk Real”的硬件設備,但它真正代表的,不是一個新品類,而是一種姿態(tài):AI 想參與真實世界,就必須接受真實世界的規(guī)則。
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所以才有了這套三件套:
?Real Entity:每個 Agent 都有清晰的“數(shù)字身份”,誰部署的、誰授權的、它干的事算誰的;
?Real Data:中間過程不再是黑箱,所有數(shù)據(jù)調用、權限調度、運行日志都能被記錄、追溯、審計;
?Real Time:狀態(tài)是“實時在線”的,企業(yè)可以隨時暫停、終止、回滾 Agent 行為,甚至“拔電”。
這一套機制的目標不是“看起來更安全”,而是真的能收得住手。
這才是真正 To B AI 的那道“紅線”。
在 C 端世界,Agent 做錯一件事,大不了重新來一次;
但在企業(yè)里,Agent 寫錯一條審批流、走錯一條庫存指令,輕則返工,重則影響收入、合規(guī)甚至信任成本。
“讓 Agent 參與執(zhí)行”這件事,說到底,不是企業(yè)要不要擁抱 AI 的問題,而是能不能在沒有人兜底的情況下,依然維持秩序感。
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而這次釘釘通過 Real 拋出的信號是:“你不是必須信任 AI,但你必須能治理它。”
這也解釋了,為什么釘釘不是先發(fā)一個“大而萬能”的超級 Agent,而是反復強調 Real、強調 MCP、強調部署和治理框架。
不是因為它保守,而是因為它想讓這條路能跑得下去。
Real,不是一個產品,而是一道分水嶺。
一邊是 AI 看起來很強,但不能用;另一邊是,它可能還不完美,但你能看到它、管住它、把它真地放進工作里。
釘釘想站在那條線的后面,而不是試圖跳過它。
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你沒意識到,可能是因為 Agent 已經在你身邊跑起來了
不是所有行業(yè)都準備好上 Agent。也不是所有場景都適合被 AI 主動接管。
但總有一些地方,比其他地方更早“跑起來”了。
在這次發(fā)布會里,釘釘主動提到制造、差旅、人力、客服這幾個方向——它們看起來分散,但你稍微往里看一眼就會發(fā)現(xiàn)一個共同點:結構明確,規(guī)則清晰,流程重、但重復度高。
這種場景,恰好是 Agent 最容易安家的地方。
比如制造業(yè)。
過去兩年,釘釘在制造行業(yè)的覆蓋早就不是“打卡和審批”這種協(xié)同入口了。
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這次他們提到的“訂單 Agent”,其實是把一個高頻但結構化程度不高的場景搬進了 AI 工作流里:從紙質單據(jù)識別、到字段結構化提取、到自動錄入系統(tǒng)、再到執(zhí)行出入庫動作,全流程幾乎不需要人工再盯。
你可能覺得這聽起來不算“復雜 AI”,但對于制造企業(yè)來說,這已經是極具 ROI 的落地能力了。
不是為了“展示智能”,而是為了每一天都少一個人做重復動作。
再比如差旅。
每個打工人都知道,公司差旅是個復雜系統(tǒng)——機票、火車、用車、酒店、審批、預算、報銷、發(fā)票、合規(guī)……每一個節(jié)點都能卡人。
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過去這套系統(tǒng)靠規(guī)則模板跑,現(xiàn)在釘釘把這套規(guī)則“教給 Agent”,它能在一分鐘內自動規(guī)劃一整條差旅路徑:合規(guī)、最優(yōu)、低價,還能根據(jù)企業(yè)策略做出調整。
更重要的是,它不是建議你訂什么,而是直接訂了。干脆、閉環(huán),省時間也省反復溝通。
人力招聘也一樣。
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像簡歷初篩、面試邀約、流程提醒這類任務,過去不是沒有系統(tǒng),而是太碎、太多變,人手操作成本極高。
這次釘釘發(fā)布的招聘 Agent,不是“更強的 HR 工具”,而是能直接代理一整個招聘流程的執(zhí)行者——它不需要人再點一步一步,而是能自動串起來,把人從操作里抽離出來。
這些場景并不“光鮮”,但它們有幾個共同點:
? 有重復
? 有規(guī)則
? 有 ROI
? 容錯空間小但可控
? 關鍵是:做起來有直接收益
企業(yè)當然愿意先讓 Agent 去“干這些事”。
因為先干掉那些“你本不該做、但你不得不做”的流程,才是真正意義上的降本提效。
所以釘釘這次其實并沒有急著講一個超級智能的未來,而是在現(xiàn)有企業(yè)的地板上鋪了一條“真實能跑的智能化路徑”。
不是酷炫,而是實用;
不是革命,而是演進;
但一旦跑起來,就是效率、穩(wěn)定性和組織形態(tài)的再結構。
Agent 的故事,不是從“能干多聰明的活”開始的,是從“干點實在的活、干得比人省心”開始的。
釘釘很清楚這一點。
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當 Agent 開始運行企業(yè),操作系統(tǒng)的定義也就悄悄變了
有時候,一套操作系統(tǒng)的變化,不是從“更新了哪個版本”開始的。
而是從你突然意識到,你不再需要點開那么多系統(tǒng)、不再需要重復填那么多字段、不再需要把“流程跑完”當成自己的工作時——你開始用目標驅動工作,而不是用鼠標。
這就是變了。
釘釘這次發(fā)布 AI 釘釘1.1 的時候,最像一次“系統(tǒng)更新”的,并不是某一個功能。
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而是它試圖在組織這個單位里,悄悄完成一個角色置換——從“人操作系統(tǒng)”,到“Agent 運行系統(tǒng)”。
以前是人操作工具、調系統(tǒng)、跑流程、做整合。以后可能是人授權目標,Agent 自動調用能力完成。
人不再是流程的搬運工,而是目標的設定者。
當然,這個過程不會一蹴而就,也不會一夜之間替代人類。但這并不妨礙一個更深的事實開始發(fā)生:
AI 不再是“站在企業(yè)身邊幫你參考”的存在,它開始是“被你派出去,把事干完”的角色。
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這時候,協(xié)同系統(tǒng)不再是“供人點擊的軟件組合”,而是一個能自主運轉、能做事、能反饋的運行平臺。
它有了執(zhí)行力,也就有了自主性;它跑起來,企業(yè)的工作方式自然會重新排布。
所以這不是“釘釘更 AI 了”這么簡單。
這可能是整個 To B 軟件行業(yè)里,第一個真正開始討論“Agent 執(zhí)行”會如何改變組織運行方式”的信號。
也是這場發(fā)布會最值得被認真記錄的部分。
如果你是企業(yè)決策者,如果你還沒有意識到這意味著什么,那也沒關系。
但如果你在未來某天發(fā)現(xiàn)——你公司的運營節(jié)奏、協(xié)同模式、角色分工,慢慢地、無聲地開始變了,
別太驚訝。
那可能是因為,有些 Agent,已經開始在你看不到的地方跑起來了。
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