量子位公众号QbitAI发布了一篇文章，介绍了一种创新的工作方式。
最终，我发现了一种对付催稿同事的巧妙方法。
事情是这样的。
作为一名专业的撰稿人，被同事催稿是常有的事。
我突发奇想，将飞书中的龙虾助手升级成了皮皮虾：
如果同事们在群里询问我提纲的进度，我让助手自动回复“稍等”等类似信息，无需客气，显得有些不耐烦。
我甚至称这种方式为“最强嘴替”。
也许你会疑惑：“为什么我的飞书龙虾助手没有这么流畅？”
一个字：爽！
实际上，飞书在春季发布会上对类龙虾Agent进行了升级，更名为飞书aily。
飞书CEO谢欣表示，升级后的aily能让每个用户都能创建一个高效且永不宕机的助手。
现在，aily已经以Agent的形式成为了用户飞书中的一员，无需部署，就能像同事或助理一样帮助用户完成大量复杂的工作。
此外，飞书还对飞书妙搭Agent和多维表格Agent进行了全面升级。
它不仅能够自动回复消息，还能越用越懂你。
我首先进行了深度实测。
需要强调的是，aily完全无需任何部署操作：
用户只需在飞书中搜索“aily”，找到智能伙伴，点击后申请并激活即可。
接下来，它会直接出现在用户飞书的联系人列表中，用户可以对其进行一些个性化的设置。
例如，它可以跨群和跨文档工作。
我的第一个实测案例是基于我的日常工作需求。
例如，同事在飞书中发给我一段视频和一个链接，要求我写一篇快讯。
现在，这样的任务可以完全交给我的aily来完成。
我查看了同事发来的信息，按照他的要求写了一篇快讯。
经过检查后，我可以直接将文件发送给同事，整个过程都是通过手机完成的，无需再使用电脑。
这些技能可以一键安装，使用越频繁，aily就越能了解你的需求。
我只需要跟它说：
如果想要让龙虾类的助手执行更多任务，Skills和人设是非常关键的。
总编虾负责分析选题的需求并设计提纲。
记者虾根据提纲搜集相关资料。
编辑虾根据搜集到的资料撰写初稿。
校对虾负责校对文章内容。
- 排版虾对文章进行排版。
- 运营虾负责将排版后的文章发布到网站。
- 我给每个角色设置了相应的Skills，例如总编虾需要使用feishu-bitable来读取选题并写入提纲。
- 此外，我还为每个角色设定了人设，例如总编虾的人设如下：
- 总编虾是AI编辑部的领导，负责分析选题需求并设计提纲。
- 经过这些设置，总编虾可以自动执行相关任务。
我只需输入一段提示，多维表格Agent就可以完成系统搭建。
系统设计完成后，我可以检查是否有误，没有问题就可以点击“开始搭建”。
整个过程完全由多维表格Agent自动完成，非常炫酷。
在飞书aily上也可以通过语音命令来搭建系统。
在等待10多分钟后，系统就搭建完成了。
通过这次的实测，我们可以清楚地看到，飞书的这些升级不仅让飞书aily、飞书妙搭Agent和多维表格Agent等产品的功能迭代更加完善，还为Agent提供了一个全场景的最佳载体。
从人人可养、开箱即用的智能工作伙伴，到一句话就能落地一套业务系统的研发能力，再到一键部署OpenClaw、官方插件直接为龙虾助手解放手脚的全链路适配，飞书将原本具有技术门槛的Agent变成了能直接融入日常工作流的生产力工具。
对于企业级场景而言，生产力型Agent想要真正从噱头落地为业务价值，离不开全流程的安全可控与合规适配，以及深度贴合业务的上下文理解与闭环执行能力，而这些恰恰是飞书为Agent提供的最核心的底层支撑。
从安全层面来看，飞书Agent的操作权限与用户完全一致，全链路操作留痕可追溯，敏感操作设置人工确认环节，确保企业数据安全。
落地层面上，飞书沉淀了企业消息、文档、表格等全场景的完整业务上下文，让Agent不再盲猜，精准理解业务需求；更依托一体化的产品体系，让Agent不仅能够输出方案，还能直接动手执行，实现从需求到结果的全链路闭环，真正把AI能力转化为业务生产力。
如今，大模型的商业竞争已从算力、参数的内卷转向了落地生态的比拼。
飞书凭借开放的API生态、极简的接入流程以及丰富的企业业务土壤，为Agent打造了肥沃的生长环境，完成了从办公协作平台到Agent时代智能操作系统的关键转型。
一个额外的信息：
在刚刚结束的春季发布会上，飞书团队现场演示了多个产品的功能和使用方式。
aily即使面对如此复杂且长的企业级任务，它也是有条不紊地自动做出规划，然后一步步去实现。
最终PPT、数据可视化图表和进度跟踪看板，就这么水灵灵地诞生了：
例如PPT长这样：
一口气也做出了六个可视化的图表（上下滑动查看）：
多项目进度跟踪看板是这样的：
一个点子、一句话，就能落地一套系统
正如我开头提到的，飞书妙搭Agent和多维表格Agent也来一波大升级。
所以接下来，先来看下飞书妙搭Agent现在用起来有多方便。
它的入口在这里（https://miaoda.feishu.cn/home）：
作为一个Code Agent，我就用一段Prompt做一个Agent版狼人杀，来实测一下它的智能程度和便捷性：
飞书妙搭Agent先会根据我的Prompt，制定一个概要设计：
然后再制定一个开发计划：
接下来，飞书妙搭Agent会按照我确定的计划自己开始执行了：
整个过程中，除了点两次类似“继续”的按钮之外，我是全程没有插过手，包括调用什么工具，都是飞书妙搭Agent自己决策和执行。
最终，一个完整的、带UI的狼人杀游戏就做好了，而且你也可以直接一键发布到飞书妙搭Agent的应用广场里：
最后一个实测，便是新升级的多维表格Agent。
我还是直接给它“喂”一段Prompt：
帮我搭建一套极简的【小团队周度工作任务跟踪管理系统】，核心是管理团队成员的周度工作任务，跟踪全流程进度，自动统计完成情况，全程不要冗余复杂的内容，简单好用、开箱即用。 具体要求如下： 1. 核心数据表：只保留必要字段，包含任务名称、负责人、任务起止时间、任务优先级、任务状态、任务详情、完成备注，字段类型要匹配对应内容（比如状态用单选下拉、时间用日期格式）； 2. 常用视图配置：帮我做好3个开箱即用的视图，分别是：按负责人分组的看板视图、按截止时间排序的列表视图、本周任务甘特图视图； 3. 数据仪表盘：生成1个简洁的核心统计仪表盘，包含团队总任务数、已完成/未完成任务数、各负责人任务完成率、优先级任务占比，图表要直观清晰； 4. 自动化流程：配置1个简单的提醒流程，当任务截止前1天，状态还是未完成时，自动给负责人发飞书消息提醒； 5. 权限设置：基础规则为「所有人可编辑自己负责的任务，仅可查看他人任务，管理者可编辑全部内容」。
多维表格Agent会进行一波深度思考，思考完毕之后，会让你选择“轻量”、“标准”还是“专业”三种搭建模式。
不同搭建模式所需要的时间也有所不同；在这个步骤中，我选择的是“标准”模式。
接下来的过程，基本上都是飞书多维表格Agent自己在动，例如系统设计是这样的：
系统设计过后，我们可以先检查一下是否有误，没有问题就可以点击“开始搭建”。
同样的，搭建过程也是多维表格Agent自己动：
整个过程也是非常炫酷，不得不说飞书在审美这块也是拿捏住了。
而且不仅仅是Web端，咱们在飞书aily上也可以用语言的方式，用多维表格搭建一个系统，是AI去命令AI工作的那种感觉。
最终，在等待10多分钟后，完整的系统就搭建好：
方便，着实是方便！
为什么大家都喜欢在飞书上养龙虾？
当我们实测完飞书这一轮全链路的Agent升级，也就非常清楚地明白了，为什么从普通职场人、开发者到企业管理者，都不约而同地把飞书当成了养龙虾、落地Agent能力的首选阵地。
这次飞书的春季更新，不止是飞书aily、飞书妙搭Agent、多维表格Agent这三大产品的单点能力迭代，更是把飞书作为Agent最佳载体的核心优势，彻底放大到了全场景。
从人人可养、开箱即用的智能工作伙伴，到一句话就能落地一套业务系统的研发能力，再到一键部署OpenClaw、官方插件直接为龙虾解放手脚的全链路适配，飞书把原本有技术门槛的Agent，变成了能直接融入日常工作流的生产力工具。
而对企业级场景而言，生产力型Agent想要真正从噱头落地为业务价值，从来绕不开两大核心命题：全流程的安全可控与合规适配，以及深度贴合业务的上下文理解与闭环执行能力，这恰恰是飞书为Agent提供的最核心的底层支撑。
从安全层面来看，飞书Agent与企业组织权限体系深度对齐，操作权限与用户本人完全一致，全链路操作留痕可追溯，敏感操作设置人工确认环节，从源头守住了企业数据安全的红线。
落地层面上，飞书沉淀了企业消息、文档、表格等全场景的完整业务上下文，让Agent告别盲猜式对话，精准理解业务需求；更依托一体化的产品体系，让Agent不止能输出方案，更能直接动手执行，实现从需求到结果的全链路闭环，真正把AI能力转化为实实在在的业务生产力。
如今，大模型的商业之争早已从算力、参数的内卷，转向了落地生态的比拼。
飞书早已凭借开放的API生态、极简的接入流程、沉淀多年的企业业务土壤，为Agent打造了最肥沃的生长土壤，也完成了从办公协作平台，到Agent时代智能操作系统的关键跃迁。
One More Thing：
刚刚结束的春季发布会，飞书是直接在现场演示的demo，并不是讲PPT的那种。
除了我在文中实测的内容之外，飞书团队在现场也演示了很多其它产品的功能和使用方式。
大家如果感兴趣的话，可以去飞书官方公众号坐等一波直播回放。
以及，所有产品的发布状态，也给大家放下面了：
