4月23日，在上海举办的2026飞书项目生态日上，飞书项目集中发布并升级了一批面向AI时代的全新能力，包括全新的MCP能力、飞书项目CLI，以及面向智能体协作的AI应用体系等，谷石第一时间上门观察。

我打算从一个更实用的视角，聊聊我在现场感受到的几层变化。本质上，这一轮升级不是单点功能更新，而是围绕一个方向在推进：让AI从工具，变成可以参与组织协作与执行的角色。

一、第一层变化：AI开始具备“直接操作系统”的能力

这次最直观的升级，是 飞书项目 CLI。

可以把它理解为：把一批成熟能力，以 SKILL 的形式开放出来，让AI可以直接调用系统能力。

过去需要手动一步步操作的事情，现在可以通过自然语言直接完成，并且可以串联成一整套流程。比如，从信息收集 → 数据整理 → 消息触达 → 结果记录，都可以由AI自动完成，并形成闭环。

相比传统自动化工具，这种方式更灵活，也更贴近真实工作里的“临时任务”和“组合任务”。本质上是在做一件事：

👉 降低人和系统之间的操作成本，让AI真正“能干活”。

二、第二层变化：AI开始进入“流程本身”

如果说CLI解决的是“怎么调用系统能力”，那第二层解决的是更关键的问题：

AI和流程更贴身了，不再是孤立节点。

这次重点升级了两个能力：AI节点、AI字段

🔹 AI节点：让AI成为流程里的“执行单元”

AI节点本质上是：把AI能力封装进具体流程节点，让它在任务流转中承担执行角色。

它可以做的事情，从简单的数据处理，到复杂的多步骤任务（规划、分析、验证）都可以覆盖。

👉 这意味着：AI不再是辅助，而是流程的一部分。

🔹 AI字段：从“指令”升级为“可复用能力”

AI字段的变化也很关键：从“个人使用的指令”，升级为可复用、可传播、甚至可变现的能力组件。

它可以被封装成应用，沉淀最佳实践，在不同项目之间复用。

👉 这一层的本质是：AI开始成为组织内的“标准能力单元”，可以沉淀为SOP。

三、第三层变化：AI开始“帮你造工具”

如果前两层解决的是“用AI做事”，那第三层在解决：怎么让更多人，简单方便的用AI做出工具。

这次发布的核心能力是：

👉 AI Coding

AI Coding可以通过自然语言，在飞书内部直接构建轻应用。

更进一步：支持第三方Agent接入，搭建与执行（包括你的龙虾）

这带来的一个关键变化是：工具的“生产”和“使用”，开始合并。一线的PMO、管理员，甚至业务人员，也可以把需求快速转化为可落地的工具。

这也是官方反复强调的一点：AI正在重塑“开发者”的边界。

四、飞书项目AI助手：开箱即用的原生智能体

这是一个值得关注的升级，是飞书项目中的通用Agent：

👉 AI助手

它不仅继承了个人周报等既有能力，还在不断学习很多新技能——做项目的分析与洞察、按需生成度量图表、写一份分析报告，等等。

五、一个更大的方向：AI Friendly 的业务底座

如果把这些能力串起来看，其实都指向同一个方向：

构建“AI Friendly”的业务底座

过去的开放，是“对人开放”，而现在，平台开始同时“对AI开放”。让AI能够：接入数据、跑通流程、完成交付。

这也是为什么这次不仅有 AI节点、AI字段，还有 MCP、CLI 等连接与执行能力的升级。

本质上是在构建一个：“人 + Agent 协同的行动系统”

现场的案例也基本印证了这个方向。从制造业到自动驾驶，再到游戏研发，不同行业的实践路径不一样，但有一个共性：AI一定要嵌入流程，才能真正产生价值。

比如雅迪通过飞书项目打通了流程，让研发和营销在关键节点协同；轻舟智航把“记录—分诊—分派—闭环”做成自动化链路，让问题处理从人驱动变成系统驱动。

这些案例的重点不在于具体提升了多少效率，而在于验证了一件事：AI开始从“辅助工具”，变成“流程里的执行单元”。

最后说一个我自己的整体判断。

这几年AI的演进路径其实很清晰：chatbot（聊天） workflow（单点提效）Agent（自主执行）

而这次飞书项目，让我感受到的是：AI正在进入“组织层面的系统能力建设”。

但这里有一个现实问题：提升个人效率容易，提升组织效率很难。

因为组织的问题，本质是：流程 + 数据 + 协作，而不是工具本身。

飞书这次在做的，其实就是把AI嵌进这三个核心结构，让系统具备一定的：“自驱能力”

六、最后一句话总结

AI已经不再只是一个“会聊天的工具”、“能干活的Agent”，而是在逐步成为：可以参与执行、协同，甚至影响决策的系统角色。

如果再往后看一步，也许未来的工作方式会变成：人负责方向和判断，AI负责执行和构建，系统负责运转。