从“用系统”到“跑 Agent”：AI 钉钉 1.1 在重新定义企业操作系统 | 前沿在线

在这个新构架里，钉钉不再是那个消息框、待办提醒和审批流的中枢工具，而是变成了一个可以承载企业多个 AI Agent 并行工作的“工作操作系统”

编辑：前沿在线 编辑部

不是一次功能升级，而是一次工作方式的重写

这个冬天的杭州，发布会扎堆。

但很少有一场发布会，像这次钉钉 AI 1.1 一样，一口气甩出超过 20 个新品。

更少有一场发布会，会把自己定义为“一个为AI而生的操作系统的启动”。

没有“再升级一代 AI”，也没有“只聚焦一个场景”。钉钉从多个维度，几乎是同步地铺开了一场系统性重构。

他们说，这是“Agent OS”。

在这个新构架里，钉钉不再是那个消息框、待办提醒和审批流的中枢工具，而是变成了一个可以承载企业多个 AI Agent 并行工作的“工作操作系统”——这些 Agent 能理解任务，能执行操作，能在权限范围内调度资源、串联流程、完成目标。

为了让 Agent 能“跑起来”，钉钉这次推出了一个完整的技术栈矩阵。

从入口开始，钉钉 ONE成为全新的信息聚合器，代替传统“工具栏式”的操作方式，自动汇总文档、会议、日程、聊天信息，帮用户找到“当前最重要的事”。

在执行层，通用 Agent “悟空”能自主规划任务，并调用钉钉内部各种工具，比如 AI 表格、AI 听记、AI 搜问等功能，真正实现“从问答到执行”。与此同时，多个行业定制 Agent 也已落地，包括制造业的订单 Agent 与质检 Agent、AI 差旅、AI 招聘、AI 客服等。

Agent 能力不止停留在软件里，钉钉还推出了DingTalk Real，被定义为“Agent 的身体”，能协同信息流和任务流，打通“数字世界和物理世界之间的缺口”。

整套系统背后的大脑，是钉钉 DEAP（企业 AI 平台），提供了包括模型训练、技能编排、数据授权、成本审计、权限管理等功能，确保企业可以按需定制、统一管理、安全运行。

如果说过去 AI 是一个个零散插件，这次钉钉要做的，是把它们变成一个系统性的运行环境——Agent OS，不只是平台的名字，更像是一种意图：把 AI 从实验室和工具链里释放出来，真正投入企业的主线工作流程中。

为什么钉钉要反复强调“干活”“真实”“Agent”？

这几年，AI 发布会越来越多，关键词也越来越像。

可在这场钉钉的 AI 1.1 发布会上，有几个词被反复提起，却不像是随口而出的流行语。

“干活”、“真实”、“Agent”。

不是花哨，也不是堆叠，这几个词组合在一起，更像是钉钉用来对抗那种“AI 只会聊天”的刻板印象。

钉钉这次不想再谈“会说话的 AI”，它想谈的是“能动手的 AI”。

大多数企业第一次接触 AI，是从问答开始的。你问，它答，生成一段文字，或者归纳一段摘要，这些在过去一年里已经变成了协同工具的标配。

可问题也很快暴露出来了：回答之后呢？谁去做？谁来跑？

对于企业来说，执行永远是更贵的那一段。

要判断、要跑流程、要调系统、要保证不出错。哪怕是一张纸质订单转电子表格，中间也藏着大量非结构化字段、规则判断和系统兼容问题。问答能省时间，但干活才是降本的关键。

所以钉钉期望，钉钉上的“Agent”不仅更聪明的小助手，而是一个“数字员工”：有技能、有记忆、有权限、有节奏。你给它目标，它能判断要调哪个工具、跑哪个流程、怎么校验结果，最后把事儿办完。

不是“更好聊”，而是“真的能干”。

这也是为什么，这次钉钉发布的 Agent——不论是“悟空”，还是订单、质检、差旅、招聘等垂类 Agent——都不是留在输入框里的。它们要进系统、进流程、进到工作流里执行任务。

而这些 Agent 要能稳定跑起来，不能只是“聪明”。它必须是真实的、可信的、有实体的。

这就引出了另一个关键词：“Real”。

Real，不只是钉钉发布的 AI 硬件 DingTalk Real，也不是设备形态本身，而是它想强调一个很现实的问题：

AI 不能只活在网页上，它得进入物理世界，进入业务场景，真正“参与现实”。

对话不会改变产线，聊天不会完成表单。而当你把 Agent 赋予权限，接入系统，连接硬件，让它能感知数据、影响决策、推动执行——你才开始真正引入了一种“可跑的智能”。

这时候，“智能”才不只是看起来聪明，而是实际有效。

你可以把这三个词理解为一整套工作逻辑的重写：

• 不是“你问它答”，而是“你提目标，它来完成”；

• 不再只用 AI 归纳会议纪要，而是让 Agent 跑任务、配资源、出结果；

• 不再只是“内容生成工具”，而是一个逐渐具备调度能力的“企业执行系统”。

这或许也是为什么，钉钉在发布会最后，反而没有强调“我们做了多少”，而是用了那朵含苞未放的木兰花作为隐喻。

因为这些 Agent 还只是“开始动起来”；因为“干活的智能”这件事，还远没到定型的阶段；

但新的那条路线，已经画在了地上。

钉钉为什么要把 Agent 直接推到执行层？

“干活”的事不好干，尤其是在企业里。

很多 AI 项目之所以“在 PPT 上跑得快，在系统里跑不动”，不是因为技术不够，而是因为 AI 永远待在“建议层”，干不到“执行层”。

问得再聪明，也还是要人去点按钮、切系统、跑流程。

大部分时候，AI 提供的“辅助建议”就像把一个 PDF 摆在员工面前，看是看到了，但事还是得自己做。

企业真正的痛点，不在“没理解”，而在“没人干”。

尤其是那些重复却关键的流程：质检、报销、发货、排班、排产、合同校对、数据录入……

它们听起来都不复杂，但背后需要的操作系统协同、权限判断、业务理解、数据标准化，构成了企业运营里最重也最稳的部分。

这部分出问题，不是“不聪明”，而是“做不到”。

在过去的软件逻辑里，执行力靠人来兜底：

系统只管收，流程只管跑，判断由人做，点击也由人来点。

久而久之，“系统越来越智能，工作却越来越繁琐”成了企业数字化的一个悖论。

钉钉这次试图把这个逻辑彻底倒过来。

它不是给你一个更聪明的对话机器人，而是让 Agent 去跑那条“本来只能靠人点”的路径。

你把目标告诉它，它负责判断怎么做、调哪个工具、跑什么流程，甚至在适当时机向人发起确认请求——而不是每一步都要人来手动干预。

这不是“让人更高效”，而是让人从很多“原本不该做的机械动作里撤出来”。

为什么钉钉敢这么做？

因为这背后有两个变化正在同时发生：

一个是技术变化。大模型能力足够强，可以从单点输入中理解多维意图，也有足够的上下文窗口去记住和处理过程。

另一个是企业自身的数据、权限、系统调用接口越来越标准化，具备了被“自动驾驶”的基础条件。

这就像高速公路从没有路灯变成了有护栏、有标线、有信号，车就可以尝试自动开起来了。

Agent 不需要一次性“全自动”，但只要能跑一小段、跑得稳，它就是价值的。

最关键的是，这不是一次“技术炫技”，而是一次组织结构的重新分工尝试。

所以当一个 Agent 能安全、稳定地完成哪怕 30% 的任务，企业都值得为它“重新画流程图”。

而钉钉的意思很明确——它不是给企业一个助手，而是给企业一个“跑流程的数字执行者”。

从这个角度来看，Agent OS 就不只是一个“AI 系统”，而是一次关于“执行力如何被编码、被配置、被规模化运行”的全新操作逻辑。

它不只是懂你要什么，而是直接把你要的事做完。

如果你觉得这还只是“数字化效率提升”，那可能就低估了这场变革的方向感。

因为一旦 Agent 能稳定执行，它就会开始改变“人怎么配置”“流程怎么设计”“组织怎么协作”。

它不是一台更好的打印机，而是你得为它重新修一整条生产线。

而现在，钉钉已经在试着把第一批 Agent 放进生产线了。

从“发布了20多个新产品”，过渡到“它们其实在拼一个系统”

这些看似零散的新产品，其实在拼一件事：20 多个新品同时亮相，看起来眼花缭乱。

有硬件、有 Agent、有交互界面。

就像突然把所有拼图碎片都倒在了桌面上，但没有按模块分组，没有写“这是第一章、第二章、第三章”。

不少人第一反应是：“发布这么多，钉钉是不是想 All in AI？”

但真要细看，这并不是“功能乱飞”，更像是钉钉试图去搭一整套“让 Agent 能够真正跑起来”的地基。

这不是一个个小工具的集合，而是一张能落地、能闭环、能持续自我进化的运行系统。

你看钉钉 ONE，它不是为了改版，而是为了让 Agent 有一个“可控的任务入口”。

传统的协同系统，每个人要切来切去，才能拼出一个“当前最重要的事”。钉钉 ONE 变成了统一的入口，帮人也帮 Agent 聚焦优先级，把复杂的系统上下文拉平了。

你看悟空 Agent 和行业 Agent，它们不是另一个语音助手，而是钉钉第一次把“执行”变成一个“配置项”。

谁授权、谁能调接口、谁能执行什么，过去写在流程里、审批链里，现在写进了 Agent 的 Skill 配置和运行权限中。它不止是“能做”，而是“可治理”。

你看 AI 表格、AI 听记、AI 搜问，它们不是单点爆发的工具，而是变成了 Agent 的“肌肉”与“感官”——能处理结构化数据、能感知上下文内容、能随时调用过去的信息来判断当前路径。它们是技能，而不是模块。

再看 DingTalk Real，它不是一个为了酷炫而造的硬件，而是 Agent 能触碰真实世界的一只手、一双眼。

当你意识到 Agent 要真正参与业务，它不可能永远停在屏幕里，它需要传感、需要动作、需要场景。钉钉做了一个带屏幕、带计算能力、带传感协同的硬件模组，其实是为“Agent 的出厂环境”做的准备。

这些产品，看起来功能各异，其实都在解决同一个问题：

“一个 Agent，要在企业里真实跑得起来，到底还缺什么？”

缺入口，就给入口；缺工具，就补技能；缺感知，就出硬件；缺治理，就做平台；缺标准，就做 MCP、做 Real Entity、做权限系统。

所以它们不是“功能大全”，而是一条从目标 → 执行 → 感知 → 决策 → 调度 → 反馈 → 进化的闭环。

钉钉这次不是发了一堆新品，而是一次性把 Agent 能跑通所需的基础组件补上了。

这也是为什么它不急着讲每个产品有多强，而是反复强调这四个字：Agent OS。

钉钉不是在告诉你“现在已经可以干所有事”，而是在说：“你可以开始在我这里跑 Agent，而且可以慢慢把它跑得更大。”

这不是一个终点，而是一个“足够完整的起点”。

Real，为什么是企业级 Agent 的分水岭？

Agent 想跑起来，听起来不难——模型够强、接口够多、指令给得对，就能动起来。

但真正让企业敢放手让它跑，其实卡在另一个地方：能不能看得见？能不能管得住？出了问题，谁来负责？

这一次钉钉反复强调的“Real”，就不是讲“真实感”，而是在回答一个企业最现实的问题：Agent 能不能信得过？

过去大模型刚出现那会儿，企业当然也尝试过让 AI 参与决策，甚至调度，但都很谨慎。不是因为模型能力不够，而是因为，AI 在“执行”这件事上，太不可控了。

它没身份、没权限、没审计；干了什么，谁知道？调了什么接口，出了什么结果，出了问题谁兜底？这不是工程问题，是治理问题。

钉钉这次的“Real”，其实是在企业 AI 落地这条路上，先把“信任系统”搭了出来。

你看到的是一个叫“DingTalk Real”的硬件设备，但它真正代表的，不是一个新品类，而是一种姿态：AI 想参与真实世界，就必须接受真实世界的规则。

所以才有了这套三件套：

•Real Entity：每个 Agent 都有清晰的“数字身份”，谁部署的、谁授权的、它干的事算谁的；

•Real Data：中间过程不再是黑箱，所有数据调用、权限调度、运行日志都能被记录、追溯、审计；

•Real Time：状态是“实时在线”的，企业可以随时暂停、终止、回滚 Agent 行为，甚至“拔电”。

这一套机制的目标不是“看起来更安全”，而是真的能收得住手。

这才是真正 To B AI 的那道“红线”。

在 C 端世界，Agent 做错一件事，大不了重新来一次；

但在企业里，Agent 写错一条审批流、走错一条库存指令，轻则返工，重则影响收入、合规甚至信任成本。

“让 Agent 参与执行”这件事，说到底，不是企业要不要拥抱 AI 的问题，而是能不能在没有人兜底的情况下，依然维持秩序感。

而这次钉钉通过 Real 抛出的信号是：“你不是必须信任 AI，但你必须能治理它。”

这也解释了，为什么钉钉不是先发一个“大而万能”的超级 Agent，而是反复强调 Real、强调 MCP、强调部署和治理框架。

不是因为它保守，而是因为它想让这条路能跑得下去。

Real，不是一个产品，而是一道分水岭。

一边是 AI 看起来很强，但不能用；另一边是，它可能还不完美，但你能看到它、管住它、把它真地放进工作里。

钉钉想站在那条线的后面，而不是试图跳过它。

你没意识到，可能是因为 Agent 已经在你身边跑起来了

不是所有行业都准备好上 Agent。也不是所有场景都适合被 AI 主动接管。

但总有一些地方，比其他地方更早“跑起来”了。

在这次发布会里，钉钉主动提到制造、差旅、人力、客服这几个方向——它们看起来分散，但你稍微往里看一眼就会发现一个共同点：结构明确，规则清晰，流程重、但重复度高。

这种场景，恰好是 Agent 最容易安家的地方。

比如制造业。

过去两年，钉钉在制造行业的覆盖早就不是“打卡和审批”这种协同入口了。

这次他们提到的“订单 Agent”，其实是把一个高频但结构化程度不高的场景搬进了 AI 工作流里：从纸质单据识别、到字段结构化提取、到自动录入系统、再到执行出入库动作，全流程几乎不需要人工再盯。

你可能觉得这听起来不算“复杂 AI”，但对于制造企业来说，这已经是极具 ROI 的落地能力了。

不是为了“展示智能”，而是为了每一天都少一个人做重复动作。

再比如差旅。

每个打工人都知道，公司差旅是个复杂系统——机票、火车、用车、酒店、审批、预算、报销、发票、合规……每一个节点都能卡人。

过去这套系统靠规则模板跑，现在钉钉把这套规则“教给 Agent”，它能在一分钟内自动规划一整条差旅路径：合规、最优、低价，还能根据企业策略做出调整。

更重要的是，它不是建议你订什么，而是直接订了。干脆、闭环，省时间也省反复沟通。

人力招聘也一样。

像简历初筛、面试邀约、流程提醒这类任务，过去不是没有系统，而是太碎、太多变，人手操作成本极高。

这次钉钉发布的招聘 Agent，不是“更强的 HR 工具”，而是能直接代理一整个招聘流程的执行者——它不需要人再点一步一步，而是能自动串起来，把人从操作里抽离出来。

这些场景并不“光鲜”，但它们有几个共同点：

• 有重复

• 有规则

• 有 ROI

• 容错空间小但可控

• 关键是：做起来有直接收益

企业当然愿意先让 Agent 去“干这些事”。

因为先干掉那些“你本不该做、但你不得不做”的流程，才是真正意义上的降本提效。

所以钉钉这次其实并没有急着讲一个超级智能的未来，而是在现有企业的地板上铺了一条“真实能跑的智能化路径”。

不是酷炫，而是实用；

不是革命，而是演进；

但一旦跑起来，就是效率、稳定性和组织形态的再结构。

Agent 的故事，不是从“能干多聪明的活”开始的，是从“干点实在的活、干得比人省心”开始的。

钉钉很清楚这一点。

当 Agent 开始运行企业，操作系统的定义也就悄悄变了

有时候，一套操作系统的变化，不是从“更新了哪个版本”开始的。

而是从你突然意识到，你不再需要点开那么多系统、不再需要重复填那么多字段、不再需要把“流程跑完”当成自己的工作时——你开始用目标驱动工作，而不是用鼠标。

这就是变了。

钉钉这次发布 AI 钉钉1.1 的时候，最像一次“系统更新”的，并不是某一个功能。

而是它试图在组织这个单位里，悄悄完成一个角色置换——从“人操作系统”，到“Agent 运行系统”。

以前是人操作工具、调系统、跑流程、做整合。以后可能是人授权目标，Agent 自动调用能力完成。

人不再是流程的搬运工，而是目标的设定者。

当然，这个过程不会一蹴而就，也不会一夜之间替代人类。但这并不妨碍一个更深的事实开始发生：

AI 不再是“站在企业身边帮你参考”的存在，它开始是“被你派出去，把事干完”的角色。

这时候，协同系统不再是“供人点击的软件组合”，而是一个能自主运转、能做事、能反馈的运行平台。

它有了执行力，也就有了自主性；它跑起来，企业的工作方式自然会重新排布。

所以这不是“钉钉更 AI 了”这么简单。

这可能是整个 To B 软件行业里，第一个真正开始讨论“Agent 执行”会如何改变组织运行方式”的信号。

也是这场发布会最值得被认真记录的部分。

如果你是企业决策者，如果你还没有意识到这意味着什么，那也没关系。

但如果你在未来某天发现——你公司的运营节奏、协同模式、角色分工，慢慢地、无声地开始变了，

别太惊讶。

那可能是因为，有些 Agent，已经开始在你看不到的地方跑起来了。

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