企業AI戰事升級：OpenAI進攻，釘釘飛書企微守擂

過去一年，AI行業最熱鬧的關鍵詞，已經從大模型慢慢變成了Agent。

自 Openclaw（龍蝦）爆發以來，人們開始意識到 AI 原來不只是一個聊天工具，它還能自己調用工具、打開網頁，按照用戶的要求把事情做完。也正因為如此，Agent 很快成了大廠們的新戰場。阿里、騰訊、字節都在往智能體方向快速前進，推出各種智能體應用；手機廠商，包括華為、小米、榮耀等廠商也都在強調系統級AI助手。

OpenAI 自然也沒閑著。

不久前，OpenAI宣布在ChatGPT里上線workspace agents，相比過去那個更像高級定制聊天機器人的GPTs，workspace agents明顯更接近企業真正想要的AI員工。它能處理復雜任務、長流程工作，也能在云端繼續運行，不再要求用戶一直坐在電腦前盯著。OpenAI 官方自己也承認，workspace agents 是 GPTs 的升級版，由Codex驅動，可以準備報告、寫代碼、回復消息，還能在組織管理下被團隊共享使用。

（圖源：OpenAI）

換句話說，OpenAI這次是想把ChatGPT的觸手從個人工具伸向企業工作流的核心。

workspace agents 接班，AI 工作流徹底變天

OpenAI 官方承認，在 workspace agents 上線之后，原本的 GPTs 欄目即將下架。很多人會把workspace agents理解成GPTs的升級版，從官方的做法來看倒是沒錯，但兩者的產品邏輯其實不一樣。

以前的GPTs更像是一個個人助手，你可以給它寫指令，給它喂知識庫，讓它以某種固定風格回答問題。比如做一個寫日報的GPT，做一個代碼助手，做一個品牌客服話術機器人。它確實能提升效率，但本質上還是圍繞一個用戶或者一輪對話展開。

workspace agents的野心要大得多。

按照OpenAI官方說法，團隊可以在ChatGPT側邊欄點擊Agents，然后用自然語言描述一個團隊經常做的工作流，ChatGPT會一步步引導用戶把它變成一個agent。OpenAI還給出了幾個典型案例，比如軟件申請審核agent、產品反饋路由agent、每周指標報告agent、線索外聯agent、第三方風險管理agent等。

（圖源：OpenAI）

聰明人一眼就發現了，OpenAI 給出的案例，就是那些工作流里最無聊繁瑣的工作。

比如每周指標報告，以前可能需要運營同事周五從多個系統拉數據，復制到表格里，做圖，再寫一段分析，最后發到群里。workspace agents的目標是讓AI自動拉取數據、生成圖表、起草敘事，再把報告送到團隊面前。再比如產品反饋路由，以前用戶反饋散落在Slack、客服系統、公開社區里，需要產品經理一點點看、一點點分優先級，現在agent可以持續監控這些信號，并整理成可執行的產品行動。

更關鍵的是，workspace agents可以在云端運行，OpenAI 提到，這些agent可以在用戶離開后繼續工作，也可以按計劃運行，或者部署到Slack里，當團隊成員在對話中提出請求時接手處理。它們擁有文件、代碼、工具和記憶等工作空間，不只回答問題，還可以寫代碼、運行代碼、使用已連接應用、記住學到的內容，并跨多個步驟持續完成任務。

（圖源：OpenAI）

當然，OpenAI也知道企業最怕什么，個人用戶犯錯不要緊，公司用AI犯了錯，后果可不是幾個人能承擔的。所以OpenAI這次專門強調了治理和可控性，比如用戶可以決定agent能使用哪些工具和數據、能執行哪些動作，以及哪些敏感步驟必須先請求批準。

價格方面，workspace agents目前以research preview形式向ChatGPT Business、Enterprise、Edu和Teachers計劃開放。OpenAI官方頁面顯示，ChatGPT Business按年付費價格為每用戶每月20美元，并已把workspace agents寫進Business套餐能力中，Enterprise則需要聯系銷售。workspace agents本身在2026年5月6日前免費。

（圖源：OpenAI）

不難看出，以前ChatGPT進入企業，主要靠員工自發使用。有人用它寫郵件，有人用它總結會議，有人用它分析資料。對企業管理者來說，它提高了個人效率，卻很難成為公司級的 AI。workspace agents的出現，就是把這些在個人手里的AI使用方式，重新包裝成團隊的企業工作流。

企業級 AI，OpenAI 真要找騰訊、字節、阿里拜師

如果只看「企業級AI Agent」這件事，國內廠商已經跑了好幾個月，而且各家的切入角度，比OpenAI這次更貼近企業的實際使用場景。

比如最早入局的騰訊，在 3 月 9 日推出 WorkBuddy，定位 AI 原生的桌面智能工作臺，最大的特點在于下載安裝，1 分鐘配置，不需要任何云端部署，指令直接輸入進去，結果就能出來。此外，它內置了超過 20 種技能包，支持多窗口多 Agent 并行工作，并且打通了企業微信、QQ、飛書、釘釘，用戶在外面通勤，掏出手機給 WorkBuddy 發條語音，辦公室里的電腦就開始干活。

（圖源：騰訊）

而飛書 Aily 則是通過MCP協議把Agent接進企業已有的知識系統和業務系統，飛書里的云文檔、知識庫、多維表格、會議紀要，可以直接成為Agent的知識輸入，外部的CRM、ERP等系統，也可以通過MCP被Agent讀寫操作。不僅如此，aily還推出了任務模式，配備獨立的虛擬運行環境，支持復雜任務的多步驟拆解和定時觸發。舉個例子，公司過去三年的銷售數據分散在飛書的表格、知識庫、會議紀要里，以前要做季度分析報告，得有人一份份翻出來整理。接入aily之后，你只需要告訴它「幫我整理Q1的銷售情況，重點看哪個部分」，它自己去找相關文檔、匯總數據、生成圖表，最后把報告交給你。

（圖源：字節跳動）

釘釘悟空在 3 月 17 日發布時，釘釘CEO陳航說了一句話：「今天，我們把釘釘打碎，用AI重建，過去是人用釘釘來工作，未來是 AI 用釘釘來工作?！惯@句話最直白的意思就體現在悟空到底能做什么上。比如你發一條消息給悟空「幫我把下周三的項目評審會議通知發給產品和研發團隊，順便在日歷上給大家占好時間?！顾苯泳妥鐾炅?，不需要你再打開日歷、找聯系人、逐一發送。權限、賬號、審批流程，都是天然繼承的，不用額外設置。

此外，阿里生態的淘寶、天貓、1688、支付寶、阿里云 B 端能力也在以 Skills 形式陸續接入，讓用戶可以直接調用。

（圖源：阿里釘釘）

三家做的事不一樣，但背后解決的問題其實可以歸成三類，一是怎么讓員工愿意用、二是怎么讓 AI 真的懂公司的東西、三是怎么保證權限和安全不出問題，這三個問題哪一個沒處理好，企業都不會真的把 Agent 用進日常工作里。

國內這幾家跑得比較快，很大程度上是因為它們不是在做一個全新的工具讓企業去學，而是把 AI 塞進了員工每天已經在用的東西里。員工不需要改變習慣，該用什么工具還是用什么工具，只是很多以前要自己動手的事情，現在AI幫你做完了。

這種方式比讓企業引入一套全新的 AI 工具要容易得多，而這也是 OpenAIworkspace agents 的一個困局，假如用戶還要提前「喂」大量檔案、數據、報表，那為何還要選擇這樣一個工具呢？

這場仗，比的不是誰的AI更聰明

從模型能力來看，ChatGPT仍然是全球最有影響力的AI產品之一。OpenAI在推理、代碼、工具調用、長任務執行上的積累，讓workspace agents一出生就站在一個很高的起點。尤其這次它由Codex驅動，代碼執行和復雜任務處理能力是有目共睹的，特別在軟件研發、數據分析、銷售運營、報告生成這類工作來說，模型能力越強，agent就越能完整執行。

但企業AI這場仗，絕不會只拼模型。

真正進入公司之后，AI會遇到一堆現實問題。它能不能訪問內部文檔？能不能理解組織權限？能不能接入審批流？能不能在群聊里被@后繼續推進？能不能識別不同部門的協作習慣？能不能在不泄露敏感數據的前提下調用外部工具？這些都是企業在選擇一個 AI 加入到工作流需要考慮的問題。

而這反倒成了騰訊、飛書、釘釘的最大的殺手锏。

騰訊的優勢在溝通入口和用戶習慣。國內職場用戶很難繞開微信、QQ、企業微信，哪怕再高級的AI產品，如果每次使用都要切到一個陌生平臺，也很難被用戶接受。WorkBuddy這類產品能讓用戶在熟悉的IM里發出指令，再由AI在桌面端執行，就有機會把AI變成一種更自然的工作方式。

（圖源：騰訊）

在知識與協作上飛書則更厲害一些，過去幾年飛書一直在強化文檔、會議、多維表格、項目管理和知識庫，非常適合做企業上下文整合。對很多團隊來說，AI最需要的材料本來就沉淀在飛書里。如果aily能通過MCP把企業知識和業務系統更順暢地串起來，它的價值就不只是寫文檔，而是成為懂業務的團隊助手。

（圖源：字節跳動/飛書）

釘釘更是抓住了大量企業的核心，比如中國大量企業的審批、考勤、日程、待辦、群聊都在釘釘里，尤其是中小企業和傳統行業，它們未必會花很多時間折騰復雜AI系統，但很愿意在現有平臺里多用一個能干活的助手。悟空把AI真正接到待辦、日歷、表格、審批這些高頻任務里，比單純的聊天機器人有幫助得多。

（圖源：阿里/釘釘）

所以，OpenAI workspace agents看起來是在搶企業AI飯碗，但它真正要搶的，不只是AI廠商的錢，而是企業工作流里的位置。

不過，企業AI這場仗并不會因為OpenAI模型更強就直接宣布勝出。對公司來說，AI好不好用，最終還是要看它在實戰里表現如何，而不是案例里的完美形象。這恰恰是騰訊、飛書、釘釘的機會，它們不一定在模型能力上壓過OpenAI，但在企業工作流上，它們要比 OpenAI 懂得多。

這其實也說明了，誰能把工作流里最麻煩的事情以最無感的方式做好，誰才有機會真正吃下企業AI這碗飯。

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