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企业AI战事升级:OpenAI进攻,腾讯飞书钉钉守擂

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来源:市场资讯

(来源:雷科技)

过去一年,AI行业最热闹的关键词,已经从大模型慢慢变成了Agent。

自 Openclaw(龙虾)爆发以来,人们开始意识到 AI 原来不只是一个聊天工具,它还能自己调用工具、打开网页,按照用户的要求把事情做完。也正因为如此,Agent 很快成了大厂们的新战场。阿里、腾讯、字节都在往智能体方向快速前进,推出各种智能体应用;手机厂商,包括华为、小米、荣耀等厂商也都在强调系统级AI助手。

OpenAI 自然也没闲着。

不久前,OpenAI宣布在ChatGPT里上线workspace agents,相比过去那个更像高级定制聊天机器人的GPTs,workspace agents明显更接近企业真正想要的AI员工。它能处理复杂任务、长流程工作,也能在云端继续运行,不再要求用户一直坐在电脑前盯着。OpenAI 官方自己也承认,workspace agents 是 GPTs 的升级版,由Codex驱动,可以准备报告、写代码、回复消息,还能在组织管理下被团队共享使用。


(图源:OpenAI)

换句话说,OpenAI这次是想把ChatGPT的触手从个人工具伸向企业工作流的核心。

OpenAI 官方承认,在 workspace agents 上线之后,原本的 GPTs 栏目即将下架。很多人会把workspace agents理解成GPTs的升级版,从官方的做法来看倒是没错,但两者的产品逻辑其实不一样。

以前的GPTs更像是一个个人助手,你可以给它写指令,给它喂知识库,让它以某种固定风格回答问题。比如做一个写日报的GPT,做一个代码助手,做一个品牌客服话术机器人。它确实能提升效率,但本质上还是围绕一个用户或者一轮对话展开。

workspace agents的野心要大得多。

按照OpenAI官方说法,团队可以在ChatGPT侧边栏点击Agents,然后用自然语言描述一个团队经常做的工作流,ChatGPT会一步步引导用户把它变成一个agent。OpenAI还给出了几个典型案例,比如软件申请审核agent、产品反馈路由agent、每周指标报告agent、线索外联agent、第三方风险管理agent等。


(图源:OpenAI)

聪明人一眼就发现了,OpenAI 给出的案例,就是那些工作流里最无聊繁琐的工作。

比如每周指标报告,以前可能需要运营同事周五从多个系统拉数据,复制到表格里,做图,再写一段分析,最后发到群里。workspace agents的目标是让AI自动拉取数据、生成图表、起草叙事,再把报告送到团队面前。再比如产品反馈路由,以前用户反馈散落在Slack、客服系统、公开社区里,需要产品经理一点点看、一点点分优先级,现在agent可以持续监控这些信号,并整理成可执行的产品行动。

更关键的是,workspace agents可以在云端运行,OpenAI 提到,这些agent可以在用户离开后继续工作,也可以按计划运行,或者部署到Slack里,当团队成员在对话中提出请求时接手处理。它们拥有文件、代码、工具和记忆等工作空间,不只回答问题,还可以写代码、运行代码、使用已连接应用、记住学到的内容,并跨多个步骤持续完成任务。


(图源:OpenAI)

当然,OpenAI也知道企业最怕什么,个人用户犯错不要紧,公司用AI犯了错,后果可不是几个人能承担的。所以OpenAI这次专门强调了治理和可控性,比如用户可以决定agent能使用哪些工具和数据、能执行哪些动作,以及哪些敏感步骤必须先请求批准。

价格方面,workspace agents目前以research preview形式向ChatGPT Business、Enterprise、Edu和Teachers计划开放。OpenAI官方页面显示,ChatGPT Business按年付费价格为每用户每月20美元,并已把workspace agents写进Business套餐能力中,Enterprise则需要联系销售。workspace agents本身在2026年5月6日前免费。


(图源:OpenAI)

不难看出,以前ChatGPT进入企业,主要靠员工自发使用。有人用它写邮件,有人用它总结会议,有人用它分析资料。对企业管理者来说,它提高了个人效率,却很难成为公司级的 AI。workspace agents的出现,就是把这些在个人手里的AI使用方式,重新包装成团队的企业工作流。

如果只看「企业级AI Agent」这件事,国内厂商已经跑了好几个月,而且各家的切入角度,比OpenAI这次更贴近企业的实际使用场景。

比如最早入局的腾讯,在 3 月 9 日推出 WorkBuddy,定位 AI 原生的桌面智能工作台,最大的特点在于下载安装,1 分钟配置,不需要任何云端部署,指令直接输入进去,结果就能出来。此外,它内置了超过 20 种技能包,支持多窗口多 Agent 并行工作,并且打通了企业微信、QQ、飞书、钉钉,用户在外面通勤,掏出手机给 WorkBuddy 发条语音,办公室里的电脑就开始干活。


(图源:腾讯)

而飞书 Aily 则是通过MCP协议把Agent接进企业已有的知识系统和业务系统,飞书里的云文档、知识库、多维表格、会议纪要,可以直接成为Agent的知识输入,外部的CRM、ERP等系统,也可以通过MCP被Agent读写操作。不仅如此,aily还推出了任务模式,配备独立的虚拟运行环境,支持复杂任务的多步骤拆解和定时触发。举个例子,公司过去三年的销售数据分散在飞书的表格、知识库、会议纪要里,以前要做季度分析报告,得有人一份份翻出来整理。接入aily之后,你只需要告诉它「帮我整理Q1的销售情况,重点看哪个部分」,它自己去找相关文档、汇总数据、生成图表,最后把报告交给你。


(图源:字节跳动)

钉钉悟空在 3 月 17 日发布时,钉钉CEO陈航说了一句话:「今天,我们把钉钉打碎,用AI重建,过去是人用钉钉来工作,未来是 AI 用钉钉来工作。」这句话最直白的意思就体现在悟空到底能做什么上。比如你发一条消息给悟空「帮我把下周三的项目评审会议通知发给产品和研发团队,顺便在日历上给大家占好时间。」它直接就做完了,不需要你再打开日历、找联系人、逐一发送。权限、账号、审批流程,都是天然继承的,不用额外设置。

此外,阿里生态的淘宝、天猫、1688、支付宝、阿里云 B 端能力也在以 Skills 形式陆续接入,让用户可以直接调用。


(图源:阿里钉钉)

三家做的事不一样,但背后解决的问题其实可以归成三类,一是怎么让员工愿意用、二是怎么让 AI 真的懂公司的东西、三是怎么保证权限和安全不出问题,这三个问题哪一个没处理好,企业都不会真的把 Agent 用进日常工作里。

国内这几家跑得比较快,很大程度上是因为它们不是在做一个全新的工具让企业去学,而是把 AI 塞进了员工每天已经在用的东西里。员工不需要改变习惯,该用什么工具还是用什么工具,只是很多以前要自己动手的事情,现在AI帮你做完了。

这种方式比让企业引入一套全新的 AI 工具要容易得多,而这也是 OpenAIworkspace agents 的一个困局,假如用户还要提前「喂」大量档案、数据、报表,那为何还要选择这样一个工具呢?

从模型能力来看,ChatGPT仍然是全球最有影响力的AI产品之一。OpenAI在推理、代码、工具调用、长任务执行上的积累,让workspace agents一出生就站在一个很高的起点。尤其这次它由Codex驱动,代码执行和复杂任务处理能力是有目共睹的,特别在软件研发、数据分析、销售运营、报告生成这类工作来说,模型能力越强,agent就越能完整执行。

但企业AI这场仗,绝不会只拼模型。

真正进入公司之后,AI会遇到一堆现实问题。它能不能访问内部文档?能不能理解组织权限?能不能接入审批流?能不能在群聊里被@后继续推进?能不能识别不同部门的协作习惯?能不能在不泄露敏感数据的前提下调用外部工具?这些都是企业在选择一个 AI 加入到工作流需要考虑的问题。

而这反倒成了腾讯、飞书、钉钉的最大的杀手锏。

腾讯的优势在沟通入口和用户习惯。国内职场用户很难绕开微信、QQ、企业微信,哪怕再高级的AI产品,如果每次使用都要切到一个陌生平台,也很难被用户接受。WorkBuddy这类产品能让用户在熟悉的IM里发出指令,再由AI在桌面端执行,就有机会把AI变成一种更自然的工作方式。


(图源:腾讯)

在知识与协作上飞书则更厉害一些,过去几年飞书一直在强化文档、会议、多维表格、项目管理和知识库,非常适合做企业上下文整合。对很多团队来说,AI最需要的材料本来就沉淀在飞书里。如果aily能通过MCP把企业知识和业务系统更顺畅地串起来,它的价值就不只是写文档,而是成为懂业务的团队助手。


(图源:字节跳动/飞书)

钉钉更是抓住了大量企业的核心,比如中国大量企业的审批、考勤、日程、待办、群聊都在钉钉里,尤其是中小企业和传统行业,它们未必会花很多时间折腾复杂AI系统,但很愿意在现有平台里多用一个能干活的助手。悟空把AI真正接到待办、日历、表格、审批这些高频任务里,比单纯的聊天机器人有帮助得多。


(图源:阿里/钉钉)

所以,OpenAI workspace agents看起来是在抢企业AI饭碗,但它真正要抢的,不只是AI厂商的钱,而是企业工作流里的位置。

不过,企业AI这场仗并不会因为OpenAI模型更强就直接宣布胜出。对公司来说,AI好不好用,最终还是要看它在实战里表现如何,而不是案例里的完美形象。这恰恰是腾讯、飞书、钉钉的机会,它们不一定在模型能力上压过OpenAI,但在企业工作流上,它们要比 OpenAI 懂得多。

这其实也说明了,谁能把工作流里最麻烦的事情以最无感的方式做好,谁才有机会真正吃下企业AI这碗饭。


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