文 | 周天

周天財經(jīng) 原創(chuàng)出品

從Manus到馬卡龍，很多人的感覺是本輪AI Agent熱潮到此偃旗息鼓，這個行業(yè)的創(chuàng)新敘事乏力了，硅谷的AI進(jìn)展今年也顯得無趣和停滯。

通用agent是不是AI的終極入口？

業(yè)界迷茫，但中國科技巨頭已經(jīng)搶先鎖定了AI入口的理想形態(tài)，agent熱潮也有了一個最強(qiáng)入局者，且是核心定義者—— 8月25日當(dāng)天，十周年的釘釘，發(fā)布了無招回歸4個月后的第一份「成績單」：釘釘8.0版本也就是AI釘釘1.0。

這也是阿里尋找AI ToB入口的核心承載容器，除了界面UI和交互邏輯的巨變，這其中囊括著以下有記憶點(diǎn)的新功能都在處處體現(xiàn)著這一戰(zhàn)略，在此試著以偏概全一下諸多新產(chǎn)品：

釘釘 ONE：專屬AI秘書，自動拎出成千上萬條聊天記錄里的有效信息，并自動排序每天日程和事務(wù)。

AI搜問：整合企業(yè)內(nèi)部知識庫和外部信息的智能檢索系統(tǒng)，可根據(jù)員工權(quán)限來千人千面地呈現(xiàn)結(jié)果。

AI聽記：基于1億小時音頻訓(xùn)練的語音識別轉(zhuǎn)文字和自動摘要功能。

釘釘AI表格：實(shí)時讀取表格里網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，一句自然語言就能搭建工作流。

DingTalk A1：四合一智能硬件，集錄音筆、會議機(jī)、翻譯機(jī)、AI助理等功能于一體，一款可以磁吸在手機(jī)上的AI硬件產(chǎn)品。沒有人能拒絕磁吸的誘惑，就像小米YU7一大的記憶點(diǎn)就是滿車的磁吸點(diǎn)位。AI把產(chǎn)品重做一遍，磁吸又把產(chǎn)品重做第二遍。

關(guān)鍵詞是自然語言，自主決策，「未來在釘釘上的這些企業(yè)，會更多借助自然語言，通過釘釘?shù)牧奶旖缑�，去完成背后CRM、ERP軟件等的功能，甚至能幫助企業(yè)完成一些非常重要的決策工作�！箙怯俱懘饲霸诙x釘釘時，提到了這樣的戰(zhàn)略期許，「未來企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)將不再是孤立的功能模塊，而是由多個AI智能體（AI Agent）相互連接、調(diào)用的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)」。

圍繞AI核心戰(zhàn)略，阿里正在構(gòu)建一個橫跨AI To C與AI To B的智能版圖。對于釘釘而言，作為服務(wù)2600萬+企業(yè)組織，覆蓋了79% A股上市公司的超級入口，被重新定位為基于自然語言交互的企業(yè)智能中樞。

回歸四個月的無招，很好地接招了AI ToB入口的命題作文。

01 「置身事內(nèi)」的重構(gòu)

剛剛回歸的無招，首先用半個月時間「查產(chǎn)品問題」。無招認(rèn)為，之前的釘釘臃腫不夠簡潔，他帶著不同產(chǎn)品線一條條重新過細(xì)節(jié)，并要求每個產(chǎn)品線去獲得真實(shí)用戶反饋。這有點(diǎn)像馬斯克在Space X的工作方法：為什么火箭上必須要用這些零部件，拆掉幾個行不行？以前行業(yè)慣例都用，我就必須得沿用？對于不明由來的零部件，先砍掉，等火箭爆炸了再加回去。

無招是從源頭去查看細(xì)節(jié)，找一線負(fù)責(zé)人聊，去查工作日志，比如，客服系統(tǒng)，表面看，轉(zhuǎn)人工率15%，客戶滿意度96%，數(shù)據(jù)優(yōu)秀，但無招認(rèn)為，這些數(shù)據(jù)有誤導(dǎo)性，他堅持要實(shí)際走訪，這樣一來，就發(fā)現(xiàn)，很多客戶反饋一年的bug，遲遲沒改進(jìn)。

原來這就是科層匯報機(jī)制呈現(xiàn)出來的虛假反饋，與真實(shí)狀況的巨大gap，無招要打破這個gap，不滿于傳統(tǒng)指標(biāo)里的形勢一片大好，而是剝開細(xì)節(jié)，重新審視一遍業(yè)務(wù)。

這還只是一個業(yè)務(wù)為例子，其實(shí)無招幾乎就是這樣把所有業(yè)務(wù)都過了一遍。

為什么要這么做？無招離開的時光里，一度沉寂，卻也多了很多新思考，讓他能「置身事外」來重新思考業(yè)務(wù)邏輯，以旁觀者視角跳出當(dāng)局者迷的怪圈，同時，當(dāng)了一段時間旁觀者，不能親自下場，也多了很多緊迫感，發(fā)布會現(xiàn)場，無招火力全開，整個人的狀態(tài)非�？簥^。

重構(gòu)最直觀地首先發(fā)生在：釘釘U(kuò)I界面全盤革新，無招大刀砍掉多余凌亂的細(xì)節(jié)，真正用AI的自動化總結(jié)、梳理、提煉，代替毫無章法的攤大餅，從頁面展示貪多貪全，而以自動化看板取而代之。把過去得人找按鈕，變成由agent進(jìn)行語義識別，自動判定優(yōu)先級、相關(guān)性，來歸納梳理排列信息。

發(fā)布會現(xiàn)場呼聲連連，主客的興奮度都是很高漲的，業(yè)內(nèi)很久沒有出現(xiàn)這樣讓人眼前一亮的激進(jìn)創(chuàng)新了。

這是因?yàn)闊o招真的在憋大招，在燃燒，更加直面痛點(diǎn)，才帶來一次前所未有的重構(gòu)。最近看Notion創(chuàng)始人Ivan Zhao的訪談，我深有感觸，他說，「關(guān)鍵是要有歸零的勇氣。我們重構(gòu)過三次代碼庫，甚至解散過整個團(tuán)隊(duì)。創(chuàng)業(yè)者常被慣性推著走，但真正的突破需要完全重置」。宇樹科技創(chuàng)始人王興興也對周天財經(jīng)說：我是隨時可以重新選擇技術(shù)路線，隨時可以「打自己的臉的」。

看到釘釘新的界面UI，第一感覺是不習(xí)慣，那些凌亂的按鈕都去哪了？緊接著的第二感覺是，沒多久，關(guān)鍵信息又都回來了。因?yàn)椋辉偈侨嗽诩妬y的信息流中去費(fèi)力找要點(diǎn)，而是讓業(yè)務(wù)自然地「涌現(xiàn)」到人的面前。

人找信息，需要多個頁面跳轉(zhuǎn)，點(diǎn)進(jìn)去，再退出，再點(diǎn)進(jìn)去，到處翻看，上下滑動，因此，過去為了減少滑動和跳轉(zhuǎn)，單個頁面越繁復(fù)越好，今天，AI實(shí)現(xiàn)自動化了，自動總結(jié)一個群聊討論出來的成果，自動根據(jù)聊天記錄排好日程，把一個具體問題自動關(guān)聯(lián)負(fù)責(zé)人，自動生成回復(fù)建議，自動索引出知識庫相關(guān)文件，AI實(shí)現(xiàn)最短路徑，就不再需要堆砌，因此，AI時代的工作界面，就理應(yīng)是極簡的，是重點(diǎn)突出的。無招找到了其中的第一性原理。

一天內(nèi)，單位群聊信息有幾千條，可能真正跟自己相關(guān)的且包含任務(wù)屬性的就一兩條，「小王你來研究研究，下周出個報告」，「張三李四下周一起去甲方那里駐場看看問題出在哪」，類似這樣的關(guān)鍵信息可能就淹沒在數(shù)百條消息中，agent這時候會介入，提示「未讀消息較多，為你自動總結(jié)」，隨后分發(fā)和推送到具體個人的任務(wù)流當(dāng)中。

不僅僅是內(nèi)部聊天，還比如，從魏橋創(chuàng)業(yè)的實(shí)踐中來看，根據(jù)其CIO的講述，過去，搜集電壓、槽溫這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)，要往返于車間和辦公室電腦查看，信息往往滯后，安全問題則發(fā)生在一瞬間�，F(xiàn)在，不僅是手機(jī)端就能查看，AI還讓這件事情更進(jìn)一步，人可以用自然語言直接提問，就能問到數(shù)據(jù)，這種提問可以是：槽溫超出正常值5% 的電解爐幫我找出來，AI就會馬上做出一張表格，突出其中的異常值，再也不用人自己去一個指標(biāo)一個指標(biāo)地查找比對。

聊天軟件是避免不了噪音，即便是一款工作聊天軟件，而從紛亂的信息中提煉任務(wù)流，是一次「降噪」行動，也是真正的職場減負(fù)，但從更加第一性原理來看，也是無招想明白了AI的真正能力，就是做好初篩，把決策建議擺在用戶的案頭，把過去做填空題的模式，變成做選擇題。

真正的「酷功能」是每日最前沿趨勢的簡報梳理，這些都是過去需要聘請專人來做的事情，今天由agent代勞。其中一個產(chǎn)品細(xì)節(jié)是，一個人點(diǎn)贊，還會自動推送給其他同事的信息流中，形成企業(yè)內(nèi)部私域的學(xué)習(xí)分享氛圍，頗為精妙。我和宇樹科技的CEO王興興有過一次面對面的深入交流，他提到自己會經(jīng)常把全球最前沿的機(jī)器人論文都看一遍，來洞悉技術(shù)路線的變化，從而尋找差距，這是不小的工作量，顯然，今后王興興們所需要的這類論文梳理總結(jié)工作，都會有一個專用agent來代勞。

02 從AI釘釘1.0之中，我看到AI ToB超級入口的成型

微軟CTO斯科特就認(rèn)為：不可能出現(xiàn)「能搞定一切」的通用Agent，未來是垂直領(lǐng)域Agent的天下。

專注于AI領(lǐng)域的專欄「葬 AI」認(rèn)為，通用Agent產(chǎn)品最核心的困境，就是用戶需求不足，大伙不知道拿這么多Agent來干嘛。其主理人翻了下Manus自己推薦的用戶案例，首頁一共50個案例，一半是搜索場景，寫研究報告；剩下一半是生成網(wǎng)頁和小游戲。其中重疊了十幾個案例是先寫報告再做成網(wǎng)頁或PPT。這說明通用Agent不通用，主要場景就兩個：寫報告和生成小游戲。收斂一下，所有的通用Agent主要就兩個功能：DeepResearch和4399小游戲。

通用型AI Agent目前仍停留在「膠水式整合」角色，缺乏獨(dú)特資產(chǎn)（如數(shù)據(jù)、渠道、算法），難以抵御「被集成」或「被縱深替代」的風(fēng)險。

而從釘釘?shù)募みM(jìn)創(chuàng)新中，我隱約讀到了關(guān)于垂直agent的幾個信息量，在未來可能是決定性的分野。

1 好的解決方案一定是跨應(yīng)用的，是調(diào)用多個模型的，釘釘過去做的是應(yīng)用超市，是這個生態(tài)形態(tài)的1.0，今天，無招把進(jìn)度條推到了2.0，就是智能體的打通、協(xié)同，釘釘統(tǒng)一入口，融合多個模型，用戶隨意勾選，這是釘釘天然的優(yōu)勢。比如，AI fusion融合問答能力，會自動用三個模型來提供答案，用戶也可以自己勾選模型。

2 通用agent還太早，但專用agent會爆發(fā)起來，而釘釘作為聚合者的機(jī)會非常大，甚至聚合者會成為某種意義上的通用agent。

通用這件事應(yīng)該是在做垂直發(fā)展之后才能發(fā)展，也就是OpenAI曾經(jīng)規(guī)劃出的AGI第五階段：領(lǐng)導(dǎo)者。未來每個垂直領(lǐng)域會有很多專業(yè)agent，而領(lǐng)導(dǎo)者就像CEO一樣，找到能力匹配的agent一起達(dá)成目標(biāo)。而另一種實(shí)現(xiàn)通用的方式，就是聚合，基于場景把需求識別后拆解任務(wù)，分發(fā)給垂直agent，這是我在釘釘身上看到的巨大前瞻性。

關(guān)于垂直專用大模型，魏橋CIO馬法紅在演講中有一個精辟的論斷，其大意是：管理場景可以接受九十分，但是工程場景不能出錯，必須做到一百分才可以被使用，她的判斷是，因此通用大模型沒法用，如果追求精確性，必須得是專用大模型，通過私有化部署調(diào)取內(nèi)部敏感信息來訓(xùn)練。

另一個案例是，在AI聽記這個功能中，釘釘就允許企業(yè)私有化部署，結(jié)合企業(yè)授權(quán)的內(nèi)部知識庫、高管口音、內(nèi)部員工通訊錄來進(jìn)行專屬訓(xùn)練，大大增加一些生僻專有詞匯的準(zhǔn)確性。

還比如，針對小微企業(yè)，引入了幾大專業(yè)助理，從AI財稅助理處理公司記賬報稅，到AI法務(wù)助理幫忙審查合同，提示風(fēng)險點(diǎn)，再到設(shè)計助理設(shè)計logo和海報，已經(jīng)是在解決企業(yè)生命周期里的全部核心問題了。其中，無招談到，AI法務(wù)助理就用到了非常龐大的司法案例庫來訓(xùn)練，還找了國內(nèi)頂尖的法律團(tuán)隊(duì)來進(jìn)行輔助訓(xùn)練。先專業(yè)模型，再聚合起來，從而實(shí)現(xiàn)一站式對企業(yè)痛點(diǎn)的全覆蓋，可謂AI ToB領(lǐng)域最大入口的絕活。

3 釘釘應(yīng)用層的巨大飛躍，離不開和底層模型的協(xié)同，能不能「向下改模型」，直接修改底層技術(shù)，是agent長期競爭的決定性因素。比如，釘釘AI聽記，就是和通義實(shí)驗(yàn)室共同打造的，用1億+小時的音頻來訓(xùn)練模型，無招現(xiàn)場展示了其97%的識別準(zhǔn)確率，讓人震驚。

AI聽記的準(zhǔn)確性還不是最大的特色，而是自動判斷對話場景，自動生成表格，形成待辦事項(xiàng)，精確@具體員工。我用了多款錄音轉(zhuǎn)文字應(yīng)用，多多少少都付過費(fèi)，能做好結(jié)構(gòu)化信息整理的，是我最大的付費(fèi)誘因。

還比如，在制造業(yè)和電商行業(yè)，涉及到零部件并行制造的排期表格與電商備貨庫存清單，需要實(shí)現(xiàn)一處修改，多處同步調(diào)整參數(shù)和重新排期，那如果在某些行業(yè)和大規(guī)模企業(yè)里，一處變動，涉及到百萬行的實(shí)時重新變動呢？釘釘二話不說，AI表格功能再次「向下修改底層技術(shù)」，和阿里云瑤池數(shù)據(jù)庫團(tuán)隊(duì)聯(lián)合開發(fā)了O-Table新架構(gòu)，能支持百萬行數(shù)據(jù)的實(shí)時并行計算。

AI表格現(xiàn)在不僅能根據(jù)一句自然語言來搭建表格，更進(jìn)一步，甚至能自動更新，實(shí)時讀取網(wǎng)頁的關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)，不需要人工反復(fù)修改更新數(shù)據(jù)，據(jù)無招說，有家美妝品牌，實(shí)現(xiàn)了24倍營收增長，就與每天都能復(fù)盤達(dá)人帶貨數(shù)據(jù)有關(guān)，實(shí)時調(diào)整投放邏輯。

寫到這里，有一些圖景已經(jīng)很清晰了。知名AI工程師、Pleias的聯(lián)合創(chuàng)始人Alexander Doria關(guān)于Agent的思考中談到，目前大部分西方AI企業(yè)還停留在「純應(yīng)用層」的競爭模式上，甚至大部分人都沒有意識到：僅靠應(yīng)用層打下一場戰(zhàn)爭的時代已經(jīng)結(jié)束了。

2025年被業(yè)界認(rèn)為是AI Agent爆發(fā)和商業(yè)化應(yīng)用的元年，如今看來，元年的定義者，不來自于Manus，而是AI釘釘1.0，而對于阿里來說，已經(jīng)提前鎖定了一個AI超級入口，關(guān)于AI的未來戰(zhàn)爭實(shí)際上已經(jīng)提前結(jié)束。

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