當 AI agent 需要一個「家」的時候,它們沒有住進獨立的 App,而是搬進了聊天軟件。
2 月春節期間,機器人滿天飛的時候,Manus 發布了 personal agent,首發平臺選了 Telegram,而非自家的 WhatsApp。
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與此同時,Salesforce 在 1 月宣布新版 Slackbot 正式上線,定位為「你的個人工作 agent」;飛書開放平臺上線了 AI Agent 工作流節點和 MCP 工具支持;Discord 社區里,AI bot 的數量和復雜度也在急速攀升。
這當然要拜 OpenClaw 所賜,作為僅一個周末就漲到 10 萬 GitHub star、增長最快的 AI 開源項目之一,它的默認交互界面不是網頁,不是獨立客戶端——是 Telegram。
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一個清晰的趨勢正在形成:即時通訊工具正在從「人與人的對話」變成「人與 AI 的接口」,聊天軟件意外地迎來了它們的「第二春」。
但「第二春」并非平等地降臨在每一寸土地上。不同 IM 平臺的開放程度、技術架構和治理邏輯差異巨大,它們在 agent 浪潮中的位置也截然不同。理解這些差異,需要一條分析線索——開放性的天平。
為什么是聊天軟件?
為什么是即時通訊軟件?打開自己生活里最常用的對話框,就可以使喚 AI——這非常符合人類對「科技生活」的暢想。不過,真正的答案,跟 agent 的架構有關。
AI agent 的工作原理并不復雜:監聽用戶指令,交給 AI 處理,再把結果返回。這個「消息進—處理—消息出」的循環,天然適配即時通訊的基礎設施——長連接、實時推送、富文本消息。聊天軟件在過去十幾年里為人類對話打造的管道,幾乎不需要改造就能供 agent 使用。
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更重要的是 human-in-the-loop 的需求。當前的 AI agent 遠不到完全自主的程度,它在執行關鍵操作之前——比如發一封郵件、修改一段代碼——往往需要人類點頭確認。聊天窗口里的一個回復,比打開一個新的管理后臺、登錄一個新的 dashboard 要自然得多。IM 天然就是一個「確認/駁回」的界面。
還有一個更決定性的因素:用戶已經住在聊天軟件里了。不需要下載新 App,不需要學習新界面,agent 就在你每天打開的對話列表里,夾在同事群和家庭群之間。這種零遷移成本,是任何獨立 AI 產品都很難復制的優勢。對于開發者來說,這意味著獲客成本趨近于零——你不需要說服用戶安裝任何東西,只需要讓他們點一下「添加 bot」。
但并非所有聊天軟件都平等地受益于這波趨勢,決定誰先吃到 agent 紅利的關鍵變量,是平臺的開放程度。我們可以沿著一條從「完全開放」到「完全封閉」的光譜,來觀察各家 IM 平臺的位置和策略。
天平最左端:Telegram
Telegram 之所以成為 agent 浪潮的第一個受益者,不是因為它最大、最好用,而是因為它是所有主流 IM 里開發者門檻最低的。
創建一個 Telegram bot 只需要跟@BotFather 對話幾步——起個名字,拿到 API token,就可以開始接收和發送消息。不需要企業認證,不需要審批流程,不需要等待人工 review。整個過程從零到一個能跑的 bot,可以在 5 分鐘內完成。
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這種「零摩擦」不僅僅是注冊環節的便利。Telegram 的 Bot API 設計本身就非常開發者友好:webhook 機制讓 bot 可以實時響應消息,inline 模式讓 bot 可以在任何對話中被喚起,支持 markdown 和 HTML 的富文本渲染讓 agent 可以返回結構化的輸出。
更關鍵的是,Telegram 對 bot 的功能限制極少——bot 可以創建群組、管理頻道、處理支付等一系列操作,最 近的更新還支持了對 bot 的流式輸出 。這種「bot 能做的事幾乎等于人能做的事」的設計哲學,讓開發者有極大的發揮空間。
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OpenClaw 選擇 Telegram 作為第一交互渠道,正是因為這種開放性。在 OpenClaw 的官方文檔里,Telegram 是第一個被詳細說明的頻道,配置教程最完整,社區討論最活躍。一個典型的 OpenClaw 用戶,可以在一臺 VPS 上部署 agent 實例,綁定自己的 Telegram bot token,然后通過對話窗口讓 agent 幫自己完成從信息檢索到代碼部署的一系列任務。
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Manus 在今年 2 月選擇 Telegram 作為首發平臺,邏輯類似。Meta 旗下的產品沒有選擇自家的 WhatsApp——后者有著超過 20 億的月活用戶——而是選了用戶量遠小于它的 Telegram,足以說明在 agent 早期階段,開放性比用戶基數更重要。 WhatsApp 的通過 Baileys 庫,需真實手機號驗證,Business API 審核流程復雜、不支持商業大規模部署,對于一個需要快速迭代的 AI 產品來說,摩擦太大了。
但 Telegram 的開放性是一把雙刃劍。
同一種讓開發者能夠零門檻創建 bot 的開放性,也讓 Telegram 長期成為灰色產業的溫床。安全公司 Bitsight 在今年 1-2 月的掃描中發現了超過 30000 個暴露在公網上的 OpenClaw 實例,最新出現的一個「曝光看板」中,暴露數量來到了驚人的 22 萬個,許多實例的 API 密鑰和數據庫憑證直接暴露在默認配置里,安全形同虛設。
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這是一個悖論:讓 agent 生態最快繁榮的條件,恰恰也是讓安全風險最快積累的條件。而且,這個問題無法通過「加強審核」簡單解決 ——因為審核本身就意味著提高門檻,而低門檻正是開發者選擇 Telegram 的原因。
天平中間:Slack 與 Discord
如果說 Telegram 代表的是「先上車后買票」的野路子,Slack 和 Discord 則代表了兩種不同風格的「有限開放」。
Slack 走的是企業級路線,通過 Bolt 框架,和開發工具深度集成。2026 年 1 月,Salesforce 宣布新版 Slackbot 正式上線,面向 Business+和 Enterprise Grid 用戶,定位「your personal agent for work」——支持查找信息、分析文檔、管理日程、生成摘要。
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同月,Salesforce 還推出了 Agentforce 在 Slack 中的集成,將 CRM 數據和客戶交互直接引入對話流。Slack 對第三方 agent 的態度是開放但可控:所有 bot 需要經過 Marketplace 審核,數據訪問有明確的 OAuth scope 限制,企業管理員可以精細控制哪些 bot 能進入哪些頻道。
Discord 的 bot 生態同樣成熟,但底色更偏社區和創作者。開發者需要在 Developer Portal 注冊應用、配置權限(比 Telegram 的@BotFather 多幾步),但遠不到企業級 IM 的審核強度。Discord 的 agent 優勢在于社區場景的密度:Midjourney 從 Discord bot 起家,如今大量 AI 項目仍然以 Discord 作為用戶社區和產品交互的雙重入口。OpenClaw 本身也在 Discord 上運營活躍的開發者社區。
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兩者的共同點是:它們都在開放性上設了一個「限速器」。 Slack 的限速器是企業合規,Discord 的限速器是社區治理。相比 Telegram 的完全放任,這意味著 agent 生態的發育速度慢一些,但系統性風險也低一些。
天平向右:飛書
對于國內用戶來說,飛書是一個值得單獨拿出來討論的案例。 它的開放方式,反映了中國 IM 平臺在 agent 浪潮中的獨特情況。
飛書的開放平臺在過去一年里經歷了顯著的能力升級。2025 年下半年起,飛書陸續上線了 Bot API 的多項增強、工作流(Workflow)中的 AI Agent 節點(目前為 Beta)、以及對 MCP(Model Context Protocol)工具集的支持。在 GitHub 上,飛書官方維護的 lark-openapi-mcp 項目已獲得超過 400 顆 star,提供了飛書核心功能的 MCP Server 封裝。OpenClaw 也有官方的飛書插件(@openclaw/feishu),支持將 agent 部署到飛書對話中。
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從功能層面看,飛書的 agent 基礎設施正在快速追趕——bot 可以讀寫文檔、支持發送帶按鈕、表單的交互式卡片、觸發審批流、創建和管理日歷事件,這些都是企業場景下 agent 的高價值能力。
但飛書的開放性有兩重限制:
第一重是平臺治理。飛書的 agent 生態天然是 B2B 的,而非 Telegram 那種 C2C 加 B2C 的混合形態。飛書的 bot 需要在企業應用框架內運行——開發者需要創建企業自建應用或商店應用,配置權限后需要企業管理員審批。這意味著個人開發者很難像在 Telegram 上那樣「5 分鐘創建一個 bot」。
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一個直觀的對比:一個 Telegram 開發者從注冊 bot 到收到第一條消息回復,整個過程不超過 5 分鐘;同樣的事情在飛書上,光是等待企業管理員審批應用權限就可能需要一個工作日。
企業級管控帶來了更高的安全性,但代價體現在開發者體驗上:權限配置、調試、上線等環節的摩擦顯著高于 Telegram,這種摩擦不是缺點而是特點——但它確實減緩了 agent 生態的自發生長速度。
第二重是生態位。 在中國市場,飛書的主要競對是釘釘和企業微信。三者都在加碼 agent 能力,但路徑不同:釘釘傾向于與通義系列大模型深度綁定,企業微信則依托微信生態的用戶基數。
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一個有意思的現象是:盡管中國 IM 市場高度碎片化,在 agent 這件事上率先跑出來的既不是用戶基數最大的企業微信,也不是市場份額最高的釘釘,而是飛書。
這完全是偶然嗎?不一定。
第一,飛書的開放平臺不是后來加的一層皮,而是產品基因的一部分——多維表格本身就是可編程的數據層,文檔原生支持 API 讀寫,這些底層設計讓 agent 的接入成本比競品更低。
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第二,字節跳動同時擁有大模型能力(豆包/云雀)和企業協作平臺,這種垂直整合讓飛書在 agent 場景下的迭代速度更快;相比之下,釘釘和通義、企業微信和混元之間的組織協調鏈條更長。
第三,飛書的客戶畫像偏向互聯網和科技企業——這批企業本身開發者密度更高、自動化需求更強、對 AI 的接受度也更高,agent 生態更容易在這個群體中形成冷啟動。
當然,這也意味著飛書的 agent 故事目前主要是一個「科技公司圈內敘事」,能否向更廣泛的企業市場滲透仍然是問號。
這個案例還折射出另一件事:agent 中繼不太可能由一個創業公司從零做出來——agent 需要的不只是消息管道,還需要企業內部的數據、權限和工作流,這些是現役 IM 玩家的護城河。
另外,中國市場的 IM 格局更碎片化,agent 開發者需要同時適配多個平臺,這增加了生態成形的難度,因此存量優勢便很有決定性。
以中國市場來看,IM 的「第二春」不僅取決于開放性,還取決于與本土大模型的集成深度、企業客戶的采購邏輯、以及監管環境對 bot 能力邊界的定義。 這是一個和全球市場顯著不同的競爭維度。
天平背后
開放性的天平,揭示的不只是各家 IM 的策略差異,而是一個 agent 時代的基礎矛盾:平臺越開放,agent 生態越繁榮,安全風險也越高。
Telegram 是這個矛盾的極端表達。同一種讓開發者能夠零門檻創建 bot 的開放性,同時打開了創新和濫用的大門。如果監管收緊迫使 Telegram 提高 bot 創建門檻——這并非不可能,被法國警方制裁后, Telegram 已經開始調整部分內容政策——那么會影響到開發者嗎?他們又會遷移到哪里?Discord、Slack、還是飛書?
然而,封閉平臺面臨相反的困境:不開放 API 就錯過 agent 紅利,但開放了又要承擔 Telegram 正在經歷的安全和聲譽成本。WhatsApp 在技術上,完全有能力做一個類似@BotFather 的輕量工具,但它背后是 20 億用戶,不能不多加考慮。
現在,每個 IM 平臺,都需要在這個天平上尋找自己的位置。「第二春」能持續多久,取決于一個至今沒有標準答案的問題:在 agent 時代,一個聊天平臺應該多開放?
在開放性之爭的背后,一個更激進的猜想正在開發者社區成形:當一個聊天窗口可以調用任意 agent 完成從訂票、編程到數據分析的任意任務時,它已經不只是一條管道——它正在變成一個超級接口。
要說不說,這個邏輯對中國讀者而言,很眼熟啊——這不就是微信嗎。
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微信用小程序、支付和政務服務,在一個封閉生態里實現了「一個 App 解決一切」。而 OpenClaw 所代表的模式指向一個鏡像式的可能:用開放生態和全球開發者社區,在任意一個 IM 里實現類似的功能密度。
不是再造一個微信,而是用完全相反的路徑——開放而非封閉,去中心化而非平臺主導——最終抵達一個功能上相似的終點。
當然,這仍然只是一個猜想,而非預言。微信 super app 的成立依賴于中國市場獨特的移動支付基礎設施和用戶習慣,這些條件在全球市場并不通用。更根本的是,開放生態能否在不犧牲安全性的前提下達到那種服務密度,目前沒有人能給出答案。
但如果這個方向是對的,那么 IM 的「第二春」就不僅僅是一段插曲,潛在地,這會是一次身份轉換的起點:從消息管道,到 AI 時代的通用交互層。誰先在開放性和安全性之間找到那個可持續的平衡點,誰就最有可能定義這個新物種的樣子。
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