真·能干活的Agent来了，飞书海量上新多款AI产品 | 最前线

作者 | 邓咏仪

编辑 | 苏建勋

2025年，还有人不知道AI是新时代潮流吗？过于Fancy的概念，已经0人在意。

无论是企业还是许多个人用户，对AI的关注重点，已经从大模型迅速转向落地。如何能够在真实的工作、学习、生活场景，让AI帮助降本增效——才是现在AI圈子里的讨论重点。

7月9日，飞书发布并升级了知识问答、AI会议、飞书Aily、飞书妙搭等多款AI产品。

飞书CEO谢欣 来源：飞书

相较往年，这可以说是飞书又一次的海量更新——不仅是对多维表格、知识问答等已有产品进行了全新升级；而Aily和妙搭等新上线的AI全家桶，则是顺应当下大模型落地难点的新产品。

此前几年，飞书已经走过从产品到市场覆盖的早期阶段，也积累了大量零售、高科技、先进制造等等行业的客户。

根据飞书披露的最新数据，在新能源汽车行业里，销量前30的品牌中，已有6成开始使用飞书；在茶饮行业的6家上市品牌中，也有5家是飞书的用户。

一场AI场景、AI新用户的竞赛也开始了。这两年，如何占据AI、具身智能领域的新玩家们的心智，成为协同办公赛道的竞争重点——这两年中，飞书也已经拿下了包括DeepSeek、智元机器人在内的新客户。

△来源：作者拍摄

一个有意思的小插曲是，7月8日，钉钉突击上线了新的AI表格产品，对垒之意明显。作为回应，飞书也在今天的发布会上宣布，在企微、钉钉平台上，也将计划上新多维表格——其他平台的用户，也能在企微和钉钉上申请使用。

多维表格海量上新：从表格到系统级平台

作为拳头产品，飞书多维表格依旧占据了本次发布会的“C位”。

根据飞书最新披露的数据，当前多维表格的月活已经超1000万——在国内To B产品中，这已经是不小的数字。

从底层技术栈到上层的应用，飞书多维表格都上新了多项新功能。在性能层面，多维表格的容量变大，而且处理速度也更快了。

同2024年相比，目前飞书多维表格的单表容量，已提升至1000万热行——较去年翻了10倍，但处理速度得以大幅缩减——在2万行的规模下，多维表格的加载速度从7.4秒降至 0.94 秒， 5 万行也仅需 1 秒就能加载完成，而国内同类型产品可能需要 20 秒之久。

这意味着什么？已经能够处理一个小型电商平台的业务需求——可直接管理1000万条的SKU/订单，可以覆盖细分品类平台包含订单号、用户、商品、金额、物流等等在内的信息。

△来源：飞书

为什么智能表格产品的Agent化，成为兵家必争之地？

一个原因在于，多维表格是依托aPaaS组建的产品，除了可以连通文档，多维表格也已经成为许多企业客户核心工作流中的一部分。

在相当多的中小团队业务中，多维表格可以替代许多小型业务系统的能力，企业将无需再采买销售、客服、人力等系统。

也正因如此，表格类产品，已经成为大模型+真实业务场景的试验场。

具体到使用方式，以往，用户想在飞书多维表格里仅仅只需要“拖拉拽”，如同搭积木一样——这也是以前的低代码、aPaaS类产品所主打的核心卖点。

但实际上，这个操作说起来简单，做起来依然有门槛——如果是一位完全没有编程基础的用户，理解“字段”“流程”等各类专业名词，搞懂配置流程，也是困难的。

所以，飞书希望将门槛拉得更低——大模型能力进一步提升后，如今用户已经能“用嘴搭系统”。

在拖拉拽的基础上，用户能够和“飞书妙搭”进行对话，给到具体的指令，比如“我要搭建一个包含订单、物流、成交额等类目的电商业务看板。”

然后，飞书妙搭则会调用Agent能力，直接一键生成AI应用。

不仅如此，为了让AI应用能快速落地，飞书新发布的“应用模式”，则相当于再进一步，一键“装修”AI应用。

△拖拉拽，即可搭建起“平替”版销售系统、⼈⼒系统、库存管理系统等等 来源：飞书

在生成AI应用后，初始的效果会更像一个Demo。但“应用模式”内置了丰富的应用组件，比如各种列表组件、Tab 组件、轮播图等等，能够让AI应用看起来更像一个可交互的“AI系统”。

简单而言，用户能够有更丰富的选择，快速搭建出一个兼顾美观、实用的业务应用，部署到不同的平台，也变得更简单了。

真·能干活的Agent，才是好AI

发布会的另一个重点，则是Agent。

Agent（智能体）从2024年一路火到了2025年，但一直困于概念模糊和难以落地中。甚至业内也难以有人说清，到底多智能的Agent算是真Agent。

这也导致，Agent领域出现了众多“买家秀”和“卖家秀”——演示看起来相当酷炫，但一落地就错误百出。

如何能判别AI应用是否属于真·Agent，能落地？

△来源：飞书

这次的发布中，飞书也推出了一个“AI 应用成熟度模型”，供企业客户进行参考。具体而言，它将AI应用分四个等级：

• M1——概念验证，只做内部演示，别对外发布；
• M2——早期试用，给愿意尝鲜的用户用；
• M3——成熟应用，可以大规模使用；
• M4——完全成熟，在适合的任何场景都可使用。

以飞书已有的功能点作为例子，飞书在此前发布的“知识问答”便已达到了M3水准——“知识问答”是可以通过调用聊天记录、会议纪要、文档等多种日常沉淀的信息，回答企业里的相关问题。

另一个颇有口碑的AI转录产品“飞书妙记”，则已经达到了M4等级。

“就像大模型比的不是功能差异，而是生成质量、理解能力一样，AI应用也应该就效果进行选择。”飞书CEO谢欣表示。

除了明晰Agent概念，飞书也同步上新了“AI全家桶”——飞书开发套件，帮助企业能够更快地把Agent，落地到具体场景中。

Aily △来源：飞书

比如，新发布的“飞书Aily”，就相当于一个企业版Manus。用户只需要简单几步，配置人设、接入企业知识、添加业务系统 MCP，就可以打造自己专属或业务专属的Agent。

Aily和第三方的Agent核心区别在于，是否拥有企业数据。在真实的To B场景中，企业对数据问题是非常敏感的，Aily支持私域数据，并且配置好了一系列的数据权限、隔离功能，

从去年起，Aily已经在在多个企业中落地。典型客户包括公牛集团——现在，公牛集团已经上线了专家级客服 Agent“公牛智服”，可24小时实时响应客户和上千家经销商问题，使客服接待能力提升了30倍。

通过AI coding让想法快速落地后，像是为企业引入了不限量的产品经理，和初阶的开发，能直接根据业务需求、输出原型、开发系统。

飞书aPaaS也在此基础上完成了多项更新，做到了让AI全程助力业务系统的开发过程。“AI 正带来全新的软件范式和开发范式，软件范式上，智能系统 加 Agent，不仅满足数字化需求，也供给了更多智能人力服务；开发范式上，AI Coding 加 PaaS，也可以实现效率、稳定、复用间的最优解。”飞书开发套件负责人周洲表示。