在這個新構(gòu)架里，釘釘不再是那個消息框、待辦提醒和審批流的中樞工具，而是變成了一個可以承載企業(yè)多個 AI Agent 并行工作的“工作操作系統(tǒng)”

編輯：前沿在線 編輯部

不是一次功能升級，而是一次工作方式的重寫

這個冬天的杭州，發(fā)布會扎堆。

但很少有一場發(fā)布會，像這次釘釘 AI 1.1 一樣，一口氣甩出超過 20 個新品。

更少有一場發(fā)布會，會把自己定義為“一個為AI而生的操作系統(tǒng)的啟動”。

沒有“再升級一代 AI”，也沒有“只聚焦一個場景”。釘釘從多個維度，幾乎是同步地鋪開了一場系統(tǒng)性重構(gòu)。

他們說，這是“Agent OS”。

在這個新構(gòu)架里，釘釘不再是那個消息框、待辦提醒和審批流的中樞工具，而是變成了一個可以承載企業(yè)多個 AI Agent 并行工作的“工作操作系統(tǒng)”——這些 Agent 能理解任務(wù)，能執(zhí)行操作，能在權(quán)限范圍內(nèi)調(diào)度資源、串聯(lián)流程、完成目標(biāo)。

為了讓 Agent 能“跑起來”，釘釘這次推出了一個完整的技術(shù)棧矩陣。

從入口開始，釘釘 ONE成為全新的信息聚合器，代替?zhèn)鹘y(tǒng)“工具欄式”的操作方式，自動匯總文檔、會議、日程、聊天信息，幫用戶找到“當(dāng)前最重要的事”。

在執(zhí)行層，通用 Agent “悟空”能自主規(guī)劃任務(wù)，并調(diào)用釘釘內(nèi)部各種工具，比如 AI 表格、AI 聽記、AI 搜問等功能，真正實現(xiàn)“從問答到執(zhí)行”。與此同時，多個行業(yè)定制 Agent 也已落地，包括制造業(yè)的訂單 Agent 與質(zhì)檢 Agent、AI 差旅、AI 招聘、AI 客服等。

Agent 能力不止停留在軟件里，釘釘還推出了DingTalk Real，被定義為“Agent 的身體”，能協(xié)同信息流和任務(wù)流，打通“數(shù)字世界和物理世界之間的缺口”。

整套系統(tǒng)背后的大腦，是釘釘 DEAP（企業(yè) AI 平臺），提供了包括模型訓(xùn)練、技能編排、數(shù)據(jù)授權(quán)、成本審計、權(quán)限管理等功能，確保企業(yè)可以按需定制、統(tǒng)一管理、安全運行。

如果說過去 AI 是一個個零散插件，這次釘釘要做的，是把它們變成一個系統(tǒng)性的運行環(huán)境——Agent OS，不只是平臺的名字，更像是一種意圖：把 AI 從實驗室和工具鏈里釋放出來，真正投入企業(yè)的主線工作流程中。

為什么釘釘要反復(fù)強(qiáng)調(diào)“干活”“真實”“Agent”？

這幾年，AI 發(fā)布會越來越多，關(guān)鍵詞也越來越像。

可在這場釘釘?shù)?AI 1.1 發(fā)布會上，有幾個詞被反復(fù)提起，卻不像是隨口而出的流行語。

“干活”、“真實”、“Agent”。

不是花哨，也不是堆疊，這幾個詞組合在一起，更像是釘釘用來對抗那種“AI 只會聊天”的刻板印象。

釘釘這次不想再談“會說話的 AI”，它想談的是“能動手的 AI”。

大多數(shù)企業(yè)第一次接觸 AI，是從問答開始的。你問，它答，生成一段文字，或者歸納一段摘要，這些在過去一年里已經(jīng)變成了協(xié)同工具的標(biāo)配。

可問題也很快暴露出來了：回答之后呢？誰去做？誰來跑？

對于企業(yè)來說，執(zhí)行永遠(yuǎn)是更貴的那一段。

要判斷、要跑流程、要調(diào)系統(tǒng)、要保證不出錯。哪怕是一張紙質(zhì)訂單轉(zhuǎn)電子表格，中間也藏著大量非結(jié)構(gòu)化字段、規(guī)則判斷和系統(tǒng)兼容問題。問答能省時間，但干活才是降本的關(guān)鍵。

所以釘釘期望，釘釘上的“Agent”不僅更聰明的小助手，而是一個“數(shù)字員工”：有技能、有記憶、有權(quán)限、有節(jié)奏。你給它目標(biāo)，它能判斷要調(diào)哪個工具、跑哪個流程、怎么校驗結(jié)果，最后把事兒辦完。

不是“更好聊”，而是“真的能干”。

這也是為什么，這次釘釘發(fā)布的 Agent——不論是“悟空”，還是訂單、質(zhì)檢、差旅、招聘等垂類 Agent——都不是留在輸入框里的。它們要進(jìn)系統(tǒng)、進(jìn)流程、進(jìn)到工作流里執(zhí)行任務(wù)。

而這些 Agent 要能穩(wěn)定跑起來，不能只是“聰明”。它必須是真實的、可信的、有實體的。

這就引出了另一個關(guān)鍵詞：“Real”。

Real，不只是釘釘發(fā)布的 AI 硬件 DingTalk Real，也不是設(shè)備形態(tài)本身，而是它想強(qiáng)調(diào)一個很現(xiàn)實的問題：

AI 不能只活在網(wǎng)頁上，它得進(jìn)入物理世界，進(jìn)入業(yè)務(wù)場景，真正“參與現(xiàn)實”。

對話不會改變產(chǎn)線，聊天不會完成表單。而當(dāng)你把 Agent 賦予權(quán)限，接入系統(tǒng)，連接硬件，讓它能感知數(shù)據(jù)、影響決策、推動執(zhí)行——你才開始真正引入了一種“可跑的智能”。

這時候，“智能”才不只是看起來聰明，而是實際有效。

你可以把這三個詞理解為一整套工作邏輯的重寫：

? 不是“你問它答”，而是“你提目標(biāo)，它來完成”；

? 不再只用 AI 歸納會議紀(jì)要，而是讓 Agent 跑任務(wù)、配資源、出結(jié)果；

? 不再只是“內(nèi)容生成工具”，而是一個逐漸具備調(diào)度能力的“企業(yè)執(zhí)行系統(tǒng)”。

這或許也是為什么，釘釘在發(fā)布會最后，反而沒有強(qiáng)調(diào)“我們做了多少”，而是用了那朵含苞未放的木蘭花作為隱喻。

因為這些 Agent 還只是“開始動起來”；因為“干活的智能”這件事，還遠(yuǎn)沒到定型的階段；

但新的那條路線，已經(jīng)畫在了地上。

釘釘為什么要把 Agent 直接推到執(zhí)行層？

“干活”的事不好干，尤其是在企業(yè)里。

很多 AI 項目之所以“在 PPT 上跑得快，在系統(tǒng)里跑不動”，不是因為技術(shù)不夠，而是因為 AI 永遠(yuǎn)待在“建議層”，干不到“執(zhí)行層”。

問得再聰明，也還是要人去點按鈕、切系統(tǒng)、跑流程。

大部分時候，AI 提供的“輔助建議”就像把一個 PDF 擺在員工面前，看是看到了，但事還是得自己做。

企業(yè)真正的痛點，不在“沒理解”，而在“沒人干”。

尤其是那些重復(fù)卻關(guān)鍵的流程：質(zhì)檢、報銷、發(fā)貨、排班、排產(chǎn)、合同校對、數(shù)據(jù)錄入……

它們聽起來都不復(fù)雜，但背后需要的操作系統(tǒng)協(xié)同、權(quán)限判斷、業(yè)務(wù)理解、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，構(gòu)成了企業(yè)運營里最重也最穩(wěn)的部分。

這部分出問題，不是“不聰明”，而是“做不到”。

在過去的軟件邏輯里，執(zhí)行力靠人來兜底：

系統(tǒng)只管收，流程只管跑，判斷由人做，點擊也由人來點。

久而久之，“系統(tǒng)越來越智能，工作卻越來越繁瑣”成了企業(yè)數(shù)字化的一個悖論。

釘釘這次試圖把這個邏輯徹底倒過來。

它不是給你一個更聰明的對話機(jī)器人，而是讓 Agent 去跑那條“本來只能靠人點”的路徑。

你把目標(biāo)告訴它，它負(fù)責(zé)判斷怎么做、調(diào)哪個工具、跑什么流程，甚至在適當(dāng)時機(jī)向人發(fā)起確認(rèn)請求——而不是每一步都要人來手動干預(yù)。

這不是“讓人更高效”，而是讓人從很多“原本不該做的機(jī)械動作里撤出來”。

為什么釘釘敢這么做？

因為這背后有兩個變化正在同時發(fā)生：

一個是技術(shù)變化。大模型能力足夠強(qiáng)，可以從單點輸入中理解多維意圖，也有足夠的上下文窗口去記住和處理過程。

另一個是企業(yè)自身的數(shù)據(jù)、權(quán)限、系統(tǒng)調(diào)用接口越來越標(biāo)準(zhǔn)化，具備了被“自動駕駛”的基礎(chǔ)條件。

這就像高速公路從沒有路燈變成了有護(hù)欄、有標(biāo)線、有信號，車就可以嘗試自動開起來了。

Agent 不需要一次性“全自動”，但只要能跑一小段、跑得穩(wěn)，它就是價值的。

最關(guān)鍵的是，這不是一次“技術(shù)炫技”，而是一次組織結(jié)構(gòu)的重新分工嘗試。

所以當(dāng)一個 Agent 能安全、穩(wěn)定地完成哪怕 30% 的任務(wù)，企業(yè)都值得為它“重新畫流程圖”。

而釘釘?shù)囊馑己苊鞔_——它不是給企業(yè)一個助手，而是給企業(yè)一個“跑流程的數(shù)字執(zhí)行者”。

從這個角度來看，Agent OS 就不只是一個“AI 系統(tǒng)”，而是一次關(guān)于“執(zhí)行力如何被編碼、被配置、被規(guī)?；\行”的全新操作邏輯。

它不只是懂你要什么，而是直接把你要的事做完。

如果你覺得這還只是“數(shù)字化效率提升”，那可能就低估了這場變革的方向感。

因為一旦 Agent 能穩(wěn)定執(zhí)行，它就會開始改變“人怎么配置”“流程怎么設(shè)計”“組織怎么協(xié)作”。

它不是一臺更好的打印機(jī)，而是你得為它重新修一整條生產(chǎn)線。

而現(xiàn)在，釘釘已經(jīng)在試著把第一批 Agent 放進(jìn)生產(chǎn)線了。

從“發(fā)布了20多個新產(chǎn)品”，過渡到“它們其實在拼一個系統(tǒng)”

這些看似零散的新產(chǎn)品，其實在拼一件事：20 多個新品同時亮相，看起來眼花繚亂。

有硬件、有 Agent、有交互界面。

就像突然把所有拼圖碎片都倒在了桌面上，但沒有按模塊分組，沒有寫“這是第一章、第二章、第三章”。

不少人第一反應(yīng)是：“發(fā)布這么多，釘釘是不是想 All in AI？”

但真要細(xì)看，這并不是“功能亂飛”，更像是釘釘試圖去搭一整套“讓 Agent 能夠真正跑起來”的地基。

這不是一個個小工具的集合，而是一張能落地、能閉環(huán)、能持續(xù)自我進(jìn)化的運行系統(tǒng)。

你看釘釘 ONE，它不是為了改版，而是為了讓 Agent 有一個“可控的任務(wù)入口”。

傳統(tǒng)的協(xié)同系統(tǒng)，每個人要切來切去，才能拼出一個“當(dāng)前最重要的事”。釘釘 ONE 變成了統(tǒng)一的入口，幫人也幫 Agent 聚焦優(yōu)先級，把復(fù)雜的系統(tǒng)上下文拉平了。

你看悟空 Agent 和行業(yè) Agent，它們不是另一個語音助手，而是釘釘?shù)谝淮?strong>把“執(zhí)行”變成一個“配置項”。

誰授權(quán)、誰能調(diào)接口、誰能執(zhí)行什么，過去寫在流程里、審批鏈里，現(xiàn)在寫進(jìn)了 Agent 的 Skill 配置和運行權(quán)限中。它不止是“能做”，而是“可治理”。

你看 AI 表格、AI 聽記、AI 搜問，它們不是單點爆發(fā)的工具，而是變成了 Agent 的“肌肉”與“感官”——能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、能感知上下文內(nèi)容、能隨時調(diào)用過去的信息來判斷當(dāng)前路徑。它們是技能，而不是模塊。

再看 DingTalk Real，它不是一個為了酷炫而造的硬件，而是 Agent 能觸碰真實世界的一只手、一雙眼。

當(dāng)你意識到 Agent 要真正參與業(yè)務(wù)，它不可能永遠(yuǎn)停在屏幕里，它需要傳感、需要動作、需要場景。釘釘做了一個帶屏幕、帶計算能力、帶傳感協(xié)同的硬件模組，其實是為“Agent 的出廠環(huán)境”做的準(zhǔn)備。

這些產(chǎn)品，看起來功能各異，其實都在解決同一個問題：

“一個 Agent，要在企業(yè)里真實跑得起來，到底還缺什么？”

缺入口，就給入口；缺工具，就補(bǔ)技能；缺感知，就出硬件；缺治理，就做平臺；缺標(biāo)準(zhǔn)，就做 MCP、做 Real Entity、做權(quán)限系統(tǒng)。

所以它們不是“功能大全”，而是一條從目標(biāo) → 執(zhí)行 → 感知 → 決策 → 調(diào)度 → 反饋 → 進(jìn)化的閉環(huán)。

釘釘這次不是發(fā)了一堆新品，而是一次性把 Agent 能跑通所需的基礎(chǔ)組件補(bǔ)上了。

這也是為什么它不急著講每個產(chǎn)品有多強(qiáng)，而是反復(fù)強(qiáng)調(diào)這四個字：Agent OS。

釘釘不是在告訴你“現(xiàn)在已經(jīng)可以干所有事”，而是在說：“你可以開始在我這里跑 Agent，而且可以慢慢把它跑得更大?！?/p>

這不是一個終點，而是一個“足夠完整的起點”。

Real，為什么是企業(yè)級 Agent 的分水嶺？

Agent 想跑起來，聽起來不難——模型夠強(qiáng)、接口夠多、指令給得對，就能動起來。

但真正讓企業(yè)敢放手讓它跑，其實卡在另一個地方：能不能看得見？能不能管得??？出了問題，誰來負(fù)責(zé)？

這一次釘釘反復(fù)強(qiáng)調(diào)的“Real”，就不是講“真實感”，而是在回答一個企業(yè)最現(xiàn)實的問題：Agent 能不能信得過？

過去大模型剛出現(xiàn)那會兒，企業(yè)當(dāng)然也嘗試過讓 AI 參與決策，甚至調(diào)度，但都很謹(jǐn)慎。不是因為模型能力不夠，而是因為，AI 在“執(zhí)行”這件事上，太不可控了。

它沒身份、沒權(quán)限、沒審計；干了什么，誰知道？調(diào)了什么接口，出了什么結(jié)果，出了問題誰兜底？這不是工程問題，是治理問題。

釘釘這次的“Real”，其實是在企業(yè) AI 落地這條路上，先把“信任系統(tǒng)”搭了出來。

你看到的是一個叫“DingTalk Real”的硬件設(shè)備，但它真正代表的，不是一個新品類，而是一種姿態(tài)：AI 想?yún)⑴c真實世界，就必須接受真實世界的規(guī)則。

所以才有了這套三件套：

?Real Entity：每個 Agent 都有清晰的“數(shù)字身份”，誰部署的、誰授權(quán)的、它干的事算誰的；

?Real Data：中間過程不再是黑箱，所有數(shù)據(jù)調(diào)用、權(quán)限調(diào)度、運行日志都能被記錄、追溯、審計；

?Real Time：狀態(tài)是“實時在線”的，企業(yè)可以隨時暫停、終止、回滾 Agent 行為，甚至“拔電”。

這一套機(jī)制的目標(biāo)不是“看起來更安全”，而是真的能收得住手。

這才是真正 To B AI 的那道“紅線”。

在 C 端世界，Agent 做錯一件事，大不了重新來一次；

但在企業(yè)里，Agent 寫錯一條審批流、走錯一條庫存指令，輕則返工，重則影響收入、合規(guī)甚至信任成本。

“讓 Agent 參與執(zhí)行”這件事，說到底，不是企業(yè)要不要擁抱 AI 的問題，而是能不能在沒有人兜底的情況下，依然維持秩序感。

而這次釘釘通過 Real 拋出的信號是：“你不是必須信任 AI，但你必須能治理它?！?/strong>

這也解釋了，為什么釘釘不是先發(fā)一個“大而萬能”的超級 Agent，而是反復(fù)強(qiáng)調(diào) Real、強(qiáng)調(diào) MCP、強(qiáng)調(diào)部署和治理框架。

不是因為它保守，而是因為它想讓這條路能跑得下去。

Real，不是一個產(chǎn)品，而是一道分水嶺。

一邊是 AI 看起來很強(qiáng)，但不能用；另一邊是，它可能還不完美，但你能看到它、管住它、把它真地放進(jìn)工作里。

釘釘想站在那條線的后面，而不是試圖跳過它。

你沒意識到，可能是因為 Agent 已經(jīng)在你身邊跑起來了

不是所有行業(yè)都準(zhǔn)備好上 Agent。也不是所有場景都適合被 AI 主動接管。

但總有一些地方，比其他地方更早“跑起來”了。

在這次發(fā)布會里，釘釘主動提到制造、差旅、人力、客服這幾個方向——它們看起來分散，但你稍微往里看一眼就會發(fā)現(xiàn)一個共同點：結(jié)構(gòu)明確，規(guī)則清晰，流程重、但重復(fù)度高。

這種場景，恰好是 Agent 最容易安家的地方。

比如制造業(yè)。

過去兩年，釘釘在制造行業(yè)的覆蓋早就不是“打卡和審批”這種協(xié)同入口了。

這次他們提到的“訂單 Agent”，其實是把一個高頻但結(jié)構(gòu)化程度不高的場景搬進(jìn)了 AI 工作流里：從紙質(zhì)單據(jù)識別、到字段結(jié)構(gòu)化提取、到自動錄入系統(tǒng)、再到執(zhí)行出入庫動作，全流程幾乎不需要人工再盯。

你可能覺得這聽起來不算“復(fù)雜 AI”，但對于制造企業(yè)來說，這已經(jīng)是極具 ROI 的落地能力了。

不是為了“展示智能”，而是為了每一天都少一個人做重復(fù)動作。

再比如差旅。

每個打工人都知道，公司差旅是個復(fù)雜系統(tǒng)——機(jī)票、火車、用車、酒店、審批、預(yù)算、報銷、發(fā)票、合規(guī)……每一個節(jié)點都能卡人。

過去這套系統(tǒng)靠規(guī)則模板跑，現(xiàn)在釘釘把這套規(guī)則“教給 Agent”，它能在一分鐘內(nèi)自動規(guī)劃一整條差旅路徑：合規(guī)、最優(yōu)、低價，還能根據(jù)企業(yè)策略做出調(diào)整。

更重要的是，它不是建議你訂什么，而是直接訂了。干脆、閉環(huán)，省時間也省反復(fù)溝通。

人力招聘也一樣。

像簡歷初篩、面試邀約、流程提醒這類任務(wù)，過去不是沒有系統(tǒng)，而是太碎、太多變，人手操作成本極高。

這次釘釘發(fā)布的招聘 Agent，不是“更強(qiáng)的 HR 工具”，而是能直接代理一整個招聘流程的執(zhí)行者——它不需要人再點一步一步，而是能自動串起來，把人從操作里抽離出來。

這些場景并不“光鮮”，但它們有幾個共同點：

? 有重復(fù)

? 有規(guī)則

? 有 ROI

? 容錯空間小但可控

? 關(guān)鍵是：做起來有直接收益

企業(yè)當(dāng)然愿意先讓 Agent 去“干這些事”。

因為先干掉那些“你本不該做、但你不得不做”的流程，才是真正意義上的降本提效。

所以釘釘這次其實并沒有急著講一個超級智能的未來，而是在現(xiàn)有企業(yè)的地板上鋪了一條“真實能跑的智能化路徑”。

不是酷炫，而是實用；

不是革命，而是演進(jìn)；

但一旦跑起來，就是效率、穩(wěn)定性和組織形態(tài)的再結(jié)構(gòu)。

Agent 的故事，不是從“能干多聰明的活”開始的，是從“干點實在的活、干得比人省心”開始的。

釘釘很清楚這一點。

當(dāng) Agent 開始運行企業(yè)，操作系統(tǒng)的定義也就悄悄變了

有時候，一套操作系統(tǒng)的變化，不是從“更新了哪個版本”開始的。

而是從你突然意識到，你不再需要點開那么多系統(tǒng)、不再需要重復(fù)填那么多字段、不再需要把“流程跑完”當(dāng)成自己的工作時——你開始用目標(biāo)驅(qū)動工作，而不是用鼠標(biāo)。

這就是變了。

釘釘這次發(fā)布 AI 釘釘1.1 的時候，最像一次“系統(tǒng)更新”的，并不是某一個功能。

而是它試圖在組織這個單位里，悄悄完成一個角色置換——從“人操作系統(tǒng)”，到“Agent 運行系統(tǒng)”。

以前是人操作工具、調(diào)系統(tǒng)、跑流程、做整合。以后可能是人授權(quán)目標(biāo)，Agent 自動調(diào)用能力完成。

人不再是流程的搬運工，而是目標(biāo)的設(shè)定者。

當(dāng)然，這個過程不會一蹴而就，也不會一夜之間替代人類。但這并不妨礙一個更深的事實開始發(fā)生：

AI 不再是“站在企業(yè)身邊幫你參考”的存在，它開始是“被你派出去，把事干完”的角色。

這時候，協(xié)同系統(tǒng)不再是“供人點擊的軟件組合”，而是一個能自主運轉(zhuǎn)、能做事、能反饋的運行平臺。

它有了執(zhí)行力，也就有了自主性；它跑起來，企業(yè)的工作方式自然會重新排布。

所以這不是“釘釘更 AI 了”這么簡單。

這可能是整個 To B 軟件行業(yè)里，第一個真正開始討論“Agent 執(zhí)行”會如何改變組織運行方式”的信號。

也是這場發(fā)布會最值得被認(rèn)真記錄的部分。

如果你是企業(yè)決策者，如果你還沒有意識到這意味著什么，那也沒關(guān)系。

但如果你在未來某天發(fā)現(xiàn)——你公司的運營節(jié)奏、協(xié)同模式、角色分工，慢慢地、無聲地開始變了，

別太驚訝。

那可能是因為，有些 Agent，已經(jīng)開始在你看不到的地方跑起來了。

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