字节一个月内将飞书、TRAE、扣子团队全部收编进豆包，并推出“豆包工作”抢 AI 办公入口。它与腾讯 WorkBuddy、阿里千问办公正面交锋，表面是入口之争，实则是 Agent 范式与模型能力的对决，豆包工作与 WorkBuddy 的异同取舍值得深拆。

字节最近的动作还蛮大的，上个月把飞书合并到豆包，这两天又把TRAE、扣子团队合进来了，然后发布了一个Agent产品 “豆包工作”，字节用一个月时间，把旗下所有 AI 生产力工具全部收编到豆包旗下，这是要all in豆包了。

• 7 月 30 日：飞书产品团队并入豆包（GTM 销售团队划给火山引擎），飞书负责人谢欣改为向豆包负责人赵祺汇报北京日报新浪财经
• 8 月 24 日：TRAE、扣子团队整体并入豆包，TRAE Work 和扣子的工作场景能力与豆包整合，TRAE IDE/CLI 作为编程产品线保留。
• 8 月 25 日：正式发布独立 AI 办公产品 “豆包工作”，与飞书深度打通

我刚看到豆包工作这个产品的时候第一反应也是：“这不是和 WorkBuddy 差不多吗？”

看看这个界面，之前写了篇workbuddy的连接器、技能、专家、专家团的区别，看了下，差别也不会太大。

这里把连接器和技能放到了一起、把专家和专家组做了一下合并，其实也没太大毛病，毕竟从 Agent 的原理来说，skill 和工具的调用方式是一样的，专家和专家组也没太大差别，workbuddy 更多的还是从方便理解的角度做了一下拆分。

所以在豆包工作上基本也是一样的，熟悉workbuddy的人花个 10 分钟到处点点就可以把任务迁移到豆包工作上来，工具学习上基本没啥成本。

这里体现出来的是个人 Agent 工具的范式已经稳定了，基本上大家也习惯了按照这种逻辑来使用 Agent 了。

但是，我们知道 Agent 都是模型外工程，处理任务的质量还比较依赖模型能力，workbuddy 和 Codex 差别最大的也是模型能力。

如果字节就这么简单发布了一款跟 workbuddy 没啥区别，甚至模型只能用豆包自家的，这代表综合能力可能还没 workbuddy 强，那我为啥用它？

如果只看模型能力和模型外工程能力，豆包工作其实只是属于能用，最后可能变成我们日常的经典吐槽：同样的提示词做不出来？你用的不会是豆包吧？

别看豆包是用户量最大的 c 端 AI 产品之一，但是他的用户画像一直不是专业人士，那他想切入办公领域，这次总得拿出点独特的东西吧？

AI 助手的几个阶段

过去几年，AI 助手的发展路径其实非常明显，这里不从技术底座升级的角度看，我们从普通人的体感的角度看。

第一阶段：聊天助手

最早大家认识 AI，是 ChatGPT 这种聊天模式。

特点很简单，人提出问题，AI 给出答案，这个时候解决的是知识获取的问题，比如说写材料、查资料、学习知识。但是它有一个明显的限制，他不能帮我们干活。

所以那个阶段流行的智能体，就是通过扣子这种workflow的方式，把 LLM node 串进日常工作节点里面，然后再封装成智能体给用户使用。

第二阶段：个人 Agent

即使coze把workflow这种实现方式简化到了只要拖拽就能完成一个应用的开发和稳定运行，对绝大多数的非技术人员来说也是超纲的知识，用户希望的是我不咋需要花精力去理所谓的SOP，就能帮我把事情直接干好。

这个时候自主Agent就应声而出，Openclaw 承接了所有人的期待，也掀起了很长时间的养虾热，大家对他的记忆能力赞不绝口，寄希望他能越用越聪明，变成个人的一个分身。

同时Agent能力越来越强，开始可以理解目标、拆解任务，并且持续运行和迭代，大家又寄希望于给他一个目标，他就可以帮着全部干完。

但是显然Openclaw承载不了这个期待，他还是太重了，一方面要理解MCP、API、Skill，一方面要自己接模型、自己接工具、自己写skill，每一个都是一道坎，非技术人员根本摸不到一点边。

第三阶段：Agent普及化

Openclaw的上手难度天然限制了用户规模，但是他做了一个很好的宣传和科普，所以接下来出现了 WorkBuddy 这类产品，从百模大战变成了百agent大战，上百个claw做着一样的事情：降低openclaw的上手难度。

这个时候反而暴露了Agent的最本质的问题：普通人到底能拿它来干什么？

做会议纪要？炒股？填报销？审批合同？

看起来都不是这种通用Agent擅长的，毕竟能做和能做好还是两回事，Agent在这个时候适合的还是0成本实现一个demo级效果。

现在应该已经进入半决赛了，一方面是以codex为代表的：让专家拥有更强能力的Agent，一方面是以workbuddy为代表的让普通人也能吃到AI红利的Agent。

codex的价值，在于拉高了高手的上限，指数级放大了高手和普通人之间的差距，这个其实非常符合AI精英们的论调。

Workbuddy的价值，在于降低了 Agent 的理解和使用门槛，让 Agent 从极客工具，开始进入普通人的工作流，甚至hy3免费了1个月了，虽然能力不行，但是作为非技术人员使用来说已经足够了，这个其实也是一份社会贡献。

回到最开始的问题，豆包工作在这个里面切入点是什么？

• 更强的专业赋能，让专业人员进入更深的生产环节？——很显然不是
• 搞定中间环节，解决怎么从 Agent 能帮忙干活，到企业可以验证、可以生产的业务应用——这个是 FDE 的课题，很显然也不是

那就只有一条了：进一步简化 Agent 的使用门槛，让普通业务人员更简单的获得数字能力。

从这个角度我们进一步研究了一下，workbuddy 这一块确实做的不够，豆包工作确实发挥了一些飞书在办公领域的积累，他开始尝试解决 Agent 进入组织的问题。

第四阶段：Agent进入组织

我们分享了很多次AI原生组织的课题，这里面有个很重要、一直被提及的点：个人提效不等于组织提效

个人 Agent 再强，进入组织以后依然会遇到困难，很多公司都在尝试解决这个问题，现在的解法是超级FDE，但是这个太重了，FDE要通过咨询的方式进入、通过AI意识培训改造思想、通过业务调整改造流程、通过数字化升级改造组织，这个问题是规模化很难。

这个背后的原因是工作并非孤立存在，一个销售分析任务，背后不是生成一份报告，这个动作非常简单，难得是他需要知道：客户资料在哪里、历史沟通在哪里、谁负责这个客户、销售流程是什么。

这些东西组成了企业的上下文，企业 Agent 最大的问题是AI 能不能理解这个组织。

说到这个大家肯定又听过很多类似：

• 数据没有准备好的企业AI进入不了
• FDE进入企业第一件事是做数据治理
• Agent不重要，重要的是数据

大家想想我们用claude code、workbuddy做的最重的事情是什么，我猜大多数人是整理自己的知识库，这个其实就是个人的上下文。

如果workbuddy无缝接入了企业微信（甚至微信），如果千问办公无缝介入了钉钉，那我估计我们做的最多的事情是把IM上面的聊天记录整理、待办事项管理、文档管理、知识库管理、邮件管理全部迁移到 Agent 入口上来，并且通过一堆的自动化让这些事情能够自己先跑起来。

我们的精力应该花在日常工作内容的优化上，而不是花在尝试把日常工作的接口和数据，研究怎么通过连接器一个一个接到我们的个人助手上来，即使我们自己是技术，我们也觉得应该是有别的某个专门的技术来干这个事情。

说到这个，我想用workbuddy 接入企业微信，居然还有一堆权限限制，授权完还有授权，这就很不能忍。

从这个角度再看豆包工作，这代表什么？

豆包工作=豆包+飞书，这一步终究还是被打通了，而 workbuddy 还是用微信登录，把企业微信当成一个外人。

为什么是飞书进入豆包，而不是豆包进入飞书？

这其实是整个产品战略最值得思考的地方，表面上看是两个团队合并，但是从 Agent 发展的角度看，它代表的是一个判断：未来企业的工作入口会从IM迁移到Agent。

如果是豆包进入飞书：飞书仍然是组织入口，AI 是飞书里面新增的一项能力。

它的逻辑就是跟钉钉 one 一样，在钉钉窗口里加一个非常显眼的AI对话功能，或者和企业微信一样，加一个不那么显眼的智能总结功能，同样的还有office增加 Copilot，传统saas加了一个AI 对话功能。

但是飞书进入豆包逻辑就不一样了，我们把豆包工作暂时先当成套Agent壳的飞书，Agent 是新的工作入口，飞书提供 Agent 理解所需要的数据和能力。

这个逻辑就从现在一直理解的：人-软件-数据，变成了：人-agent-组织数据/工具/流程，大家一直都在说软件退到后台，agent走到前台，豆包工作这个算是迈出了一步、并且送到台前来检验了。

组织级Agent的核心不是 Agent

组织级Agent的核心是组织上下文，这个已经是大家的共识了，但是具体怎么做，还是没有一个明确范式。

前面分析过，豆包工作的Agent能力，只能打及格水平，甚至在很多场景下：模型能力、代码能力、专业任务能力，都只是能用，有大量的Agent产品都比它强，甚至比不过他自己家的trae work。

但是比如我现在想用Agent去管理我的知识库。

比如管理我的聊天记录，从聊天记录里面把重要的信息提取出来，并且定期归档维护一个知识库。

比如从我的聊天对话里提取我干了什么，按照模板写一份周报。

以前也不是不能干，钉钉one也想干这个事，只是以前要不功能是零散的，要不得自己配置连接器把这些串起来，但脑子里面得装很多东西：哪些已经连进来了？跑通现在的流程还需要加什么能力？——这对很多人来说是有点劝退的。

这里的重点还是降低了普通用户的成本，比如我们现在功能上默认豆包工作=飞书的基本功能+飞书的数据+Agent 的基本功能，在个人 Agent 已经被普及的当下想象空间就大了。

从个人上下文到组织上下文

豆包工作确实解决了一部分组织上下文进入Agent入口的问题，但是还是没解决个人Agent如何进入组织的问题，这个也是未来还需要探索的方向。

飞书是办公软件，办公软件只是组织上下文的一部分，企业规模起来了以后真实运行还有ERP、CRM、业务系统、代码仓库等等等等。

企业真正运行起来，包含三大价值创造环节：

1. 业务环节——决定了企业有没有收入：涵盖市场获客、客户管理、商机跟进、合同签订到立项启动，对应 CRM、项目管理系统等工具；
2. 生产环节——决定了企业能不能交付：包括采购管理、生产开发、测试验收、交付上线及售后维护，依赖 ERP、研发管理系统等支撑；
3. 经营管理环节——决定了企业能不能高效运转：涉及人事、行政、IT、财务、法务等职能，由 OA、ITSM 等系统承载

组织要完整的解决三大环节的AI原生化，它们构成了企业价值创造的“全链路”，三者任何一个环节的低效，都会直接侵蚀企业的利润与竞争力。

不是硬吹豆包说接入飞书就赢了，现在只是开始，比如生态入口，客户使用微信，那么企业微信这个生态入口就很重要，企业主要通过淘宝、天猫经营，那么阿里生态的数据和能力就非常重要。

豆包工作也不是终点

新东西出来总是有点新故事可以讲，不过这个只是办公场景，字节融合那么多部门肯定不能只搞定这么一件事。

组织Agent的目标是成为企业所有系统的智能入口，这样看未来可能还是会有几个路线在的。

路线一：组织入口路线

类似豆包工作+飞书，千问办公+钉钉，workbuddy+企微

优势是组织关系、文档、权限天然存在，解决了组织要进入数字化的大部分问题，适合知识工作者、泛互联网行业和中小型企业。

路线二：个人能力增强路线

类似codex、claude code，优势是专业能力强、模型能力强，适合研发、专家型人员的专业助手。

路线三：业务价值创造路线

比如销售Agent、客服Agent，优势是深入业务、内置最佳实践SOP，解决具体、深入，甚至带一些定制的问题。

这里其实就需要类似FDE的角色，把散落在各地的组织上下文转化成 AI 可以执行的业务能力。

企业规模上来以后，即使有飞书、知识库还是会有大量业务和管理问题的，就是前面说的：

搞定中间环节，解决怎么从 Agent 能帮忙干活，到企业可以验证、可以生产的业务应用。

这些是组织级+工程化问题，不是靠一个办公工具解决的了的，但他们同时又会作为办公入口的后台。

所以未来可能形成这样的关系：用户通过办公 Agent 作为统一入口，连接背后的办公系统和组织上下文，再通过业务 Agent 进入具体生产环节，最终创造业务价值。而底层由专业 Agent 提供通用能力支撑，FDE 类角色负责把组织问题转化为可运行的 AI 业务能力。

大家都有美好的未来～