阿里把AI Agent拉进工作群了！跨部门对接、找素材、做设计，@一下就行

智东西
作者 杨京丽
编辑 李水青

智东西6月3日消息，昨天，阿里Agent平台MuleRun（骡子快跑）正式上线Enterprise版AI协作IM（即时通讯）应用——Messages。Messages的核心设计是让人类员工与AI Agent在同一个工作空间里协作。Agent可以被@、可以被拉群，也可以持续参与团队工作流程。

▲Messages交互界面（图源：阿里云）

此前，2025年9月，MuleRun 1.0发布，定位为AI Agent交易市场，用户可根据自身需求在平台上寻找不同Agent，随租随用、按需付费。今年3月，MuleRun团队发布MuleRun 2.0，将产品升级为可自我进化的个人AI Agent助手，主打更低上手门槛、0门槛使用、24小时在线和主动工作等能力。

此次上线的Messages面向MuleRun Enterprise用户上线，意味着MuleRun开始把Agent从个人工作台推进到企业协作流中。过去不少AI产品主要解决个人节点的效率问题，而Messages试图解决团队协作中的上下文分散和信息中转问题，让人和Agent在同一个对话中讨论、决策和执行任务。

一、Agent可被拉群，团队共享任务上下文

最新发布的MuleRun Messages，不仅能在群聊中加入AI助手，还可以把Agent放进团队协作空间中，让Agent成为线程里的正式参与者。

据官方介绍，在Messages中，团队成员可以直接跟另一位成员的Agent对话。一件事情相关的所有上下文，包括人的讨论、Agent的产出和后续反馈，都会共享在同一个地方。因此，人和人、人和Agent、Agent和Agent三种交互都可以在Messages中进行。

功能上，Messages支持用户添加并自定义专家Agent。用户点击左上角“+”号即可添加Agent，并根据业务需求设置不同角色和能力。

▲用户添加专家Agent方式（图源：阿里云）

例如，市场Agent可以专注内容生成和渠道策略，技术Agent可以负责代码审查和架构建议，数据Agent可以专注报表和趋势分析。定义职责边界、专业领域和工作风格后，Agent会按照对应角色在线程中持续工作。

二、Agent深度参与工作沟通与执行，团队成员可相互调用

在Messages中，团队可新建会话，并邀请团队成员和各自的Agent进入同一个空间。信息不再需要经过“人→AI→人”的中转流程，可以在同一群组中直接交流。

每个项目、议题、任务对应一个独立线程，团队成员可在线程中讨论和推进工作，所有记录持久化保存，新成员加入后也可以回溯完整上下文。Agent同样深度参与在线程中，团队成员@Agent即可分配任务，Agent能够在线程内实时响应、执行和交付。线程中的所有成员都能同步看到产出，不需要任何人单独转发或整理。

▲人和Agent在群聊中协作（图源：阿里云）

Messages也支持跨角色的直接协作。产品经理可以直接与技术同事的Agent确认任务可行性，设计负责人可直接与市场Agent确认品牌规范，不再需要“我先问问我的AI，然后告诉你结论”的过程。另外，Agent之间也可以互相@，共同协作，分发需求。

具体工作流中，成员提出需求后，Agent能够在线程内执行并交付；成员向反馈意见，Agent也能根据反馈修改；最终团队确认定稿。整个流程能够在同一个线程内完成，减少工具切换和信息搬运。

MuleRun给出了两个实操案例。第一个是新功能上线宣传：产品运营在线程中发布功能Brief，文案Agent基于Brief生成各渠道发布文案，素材Agent生成配图和短视频，外投Agent在线程中筛选达人，群内各渠道企业员工同步发布。

▲新功能上线宣传案例（图源：阿里云）

在这一案例中，Agent可以满足团队成员对接需求、素材制作、撰稿、生成配图等需求。过去，这一流程通常散布在产品文档、设计群、运营群和不同AI对话窗口中，对接起来较为复杂。

现在，流程被收敛到一个线程里，所有人和所有Agent看到相同上下文，并围绕同一个任务推进。

第二个案例是设计部门的协作冲刺任务。案例中，设计负责人在会话中发起Q3上线项目启动，明确交付节点：明天中午前完成风格参考图和主视觉，周五评审前准备一份5页方案文档。

▲设计部门协作案例（图源：阿里云）

随后，三位设计师在线程中认领各自任务，并分别拉入素材Agent、文案Agent和品牌Agent。三条线在同一个空间内并行推进，负责人可以在一个界面中查看所有产出，实时审阅并定稿，不需要在微信群催进度、在设计工具里翻评论，也不需要在多个AI对话窗口之间搬运素材。

三、多线程并行协作，多个任务同时推进

除了执行单一线程任务外，Messages还支持多线程并行运作，每个线程对应一个独立业务场景。

例如，工作场景中，商机洞察可以在一个线程里推进，营销策划可以在另一个线程里同步执行，营销素材准备则在第三个线程里实时响应。每个线程拥有各自的参与者和Agent，互不干扰，各自推进。管理者可以在一个界面中看到所有线程的进展。

▲Messages多线程并行运作功能（图源：阿里云）

结语：Agent开始进入企业协作流

过去，AI Agent更多承担个人助手或个人数字员工的角色，帮助单个用户完成研究、写作、分析、代码等任务。Messages上线后，MuleRun试图把Agent进一步放进团队协作场景，让Agent可以被@、被拉群、长期留在线程中参与工作。

这类产品让Agent开始成为组织工作流中的参与者，对于企业来说，AI能力能否真正落地，不只取决于单个Agent能完成什么任务，也取决于它能否进入团队已有的沟通、协作和决策链路中。