OpenClaw 引发了 " 养虾 " 热，在开发者的用脚投票下，无论是本地、云端还是全托管部署，最后的终点都是接入飞书。

3 月 19 日，被 OpenClaw" 选中 " 的飞书，推出了自己的 " 龙虾 " 一揽子计划。

飞书 aily 升级让用户能够快速拥有属于自己的、通晓上下文的 Agent。该常驻联系人列表的 Agent 伙伴，不仅原生理解用户的全部工作上下文、内置覆盖全办公场景的原生技能，还支持用户零门槛创建、更新各类业务技能，并能够在真实工作中持续沉淀记忆、自主学习优化。此外，飞书 aily 专业版能以独立 Web 端形式支撑更复杂的操作与信息呈现。

面向工程师，飞书开源并升级官方 OpenClaw 插件，该插件支持 OpenClaw 以用户身份操作云文档、多维表格及日程，实现与飞书工作流的深度融合。

目前，火山引擎、阶跃星辰、Kimi、扣子、MiniMax、智谱等主流大模型与云服务厂商均已完成与飞书官方插件的对接。

在这波热度中，飞书成为了 OpenClaw 的前端之一。有开发者告诉我们，" 要让 AI 能真正干活，你必须把它放在一个有上下文的地方 "。一个能看到企业文档，读取多维表格和能理解项目进度的 " 工作现场 "，而这恰好是飞书过去几年的积累。

这些原本视为办公副产品的数据，一夜之间，成为了 Agent 时代最稀缺的资源。于是，一场关于 " 住所 " 的争夺开始了：手握入口的玩家想当 " 房东 "，没有前端的玩家试图成为公共 " 租客 "。

更为关键的是，如果不再需要独立 App，飞书等产品成为 Agent 的默认前端。就意味着办公软件不再是工具，而是数字世界的操作系统。

当 AI 开始真正参与人类工作，那个可以容纳它的系统，或许比其本身更重要。

做租客，还是房东？

围绕让 AI 干活这件事，不同玩家各自卡住了位置，形成了一个相互依存又各有算盘的生态。

OpenClaw 作为一个 Agent 框架，本质上是大模型与数字应用之间的 " 手 "。它本身不生产智能，而是将大模型的理解转化成为具体的操作指令，并执行这些操作，其核心价值在于连接和执行。

在这之上，云厂商承担了 OpenClaw 的机房和分发渠道，为其提供算力支持、模型托管、API 网关等服务；大模型厂商则作为 OpenClaw 的大脑和智商担当存在，模型的性能直接决定了 OpenClaw 的聪明程度；飞书这类协同产品是 " 四肢 " 和 " 工作现场 "，用户通过接入才能与 OpenClaw 对话，下达指令，接收结果。

可以看到，OpenClaw 这回像胶水一样把 Agent 的各个部分黏在了一起。过去，搞大模型的思路是造一个超级大脑，孵化应用让用户调用智能。结果现实是，除了少数头部玩家，大多数 App 的打开率和留存率都不高。

借着 OpenClaw 类产品入驻飞书、钉钉、企微，说明了一件事：用户不会为了 AI 改变习惯，但 AI 可以主动适应并融入用户已经存在的习惯。

当 Agent 长在办公软件里，就不再只是一个需要想起才打开的 App，而是随时响应、7x24 小时在线的数字生产力。

假设上面的模式可持续，具备 " 前端 " 属性的飞书们，看到了机会。以前他们是工具平台，而未来有可能有机会成为 AI Agent 的操作系统。

以前用户使用飞书是为了跟人协作，以后使用飞书还得靠 Agent 干活。当 Kimi、MiniMax、智谱的 Agent 全在飞书里工作时，飞书就成了一个超级 AI 应用商店。用户的粘性逐渐从人与人的协作，扩展到人与 AI、AI 与 AI 的协作。

表面的共舞，掩盖不了底下的暗流涌动，关于租客与房东的博弈由此展开。

对于模型厂商来说，他们把飞书视为其 OpenClaw 类产品落地的通道。虽然 KimiClaw、MaxClaw 住在飞书里，但还是希望通过长期的交互，让用户建立起对自身的品牌认知和使用习惯。如果可以，由 OpenClaw 撬动的付费用户还可以继续延伸到其他功能和模型订阅上。

这大概是一种甜蜜的寄居，大模型厂商获得了场景和数据，但也把一部分命运交到了 " 房东 " 手里。矛盾的焦点在于，用户到底在跟飞书对话，还是在跟 Kimi 对话。

飞书通往 Agent 基建的路径中，无可避免地会将模型厂商视为被集成的应用。用户通过飞书来调用模型或 Agent，切换成本几乎为零。飞书能够通过操作可以淡化用户的感知，比如把背后 Kimi 一键切换为智谱。事实证明，能够让用户产生忠诚感的是数字工作环境，而不是里面具体的 Agent 或模型。

Kimi、MiniMax 等公司在尽可能多地打通各家的入口，这回官方宣布完成与飞书插件对接就是印证，背后其实是在获得租住权。但众所周知，解释权在房东，租房合同可以随时被修改。以飞书为代表的房东，显然不甘愿只换取点过路费，把涉及智能决策高价值的部分拱手相让。

于是，你会看到，飞书全 Demo 的发布会，就是把自家的 " 龙虾 " 产品推到台前，面向用户、企业和开发者的选项一网打尽。

既当裁判，又当选手的做法，让那份本就不牢固的租房合同，变得更加微妙。毕竟，房东的自家店铺，总是能优先选到最好的位置。

被选中的飞书

飞书们之所以能够想要成为 OpenClaw 的前端，在于其具备了 Agent 时代最需要的三张牌：有记忆、能动手和在现场。

这三张牌，每一张都是 AI 从 " 聊天玩具 " 进化为 " 数字员工 " 的必需品，而飞书恰好把它们凑到了一起。

飞书里沉淀了企业最完整的数字记忆，从过去几年的文档、多维表格里的业务数据、审批流程里的决策记录，到群里讨论的来龙去脉，以上构成了一个机构化的工作知识库。

过去几年的文档、多维表格里的业务数据、日历上的项目节点、审批流里的决策记录、群里讨论的来龙去脉——这些不是零散的聊天记录，而是一个结构化的工作知识库。

AI 需要上下文支持才能学习迭代，而协同办公产品正好能提供充足的 Context。比如，当 OpenClaw 们接入飞书后，经过授权，就能看到上周写的产品需求文档，能查到在团队在群里讨论的修改意见。它不再像初见面的陌生人一样，而是一个带着共同记忆的老同事。

如果 Agent 只能说话，充其量也只是个 " 键盘侠 "，真正的数字员工，需要一双能干活的 " 手 "。

飞书给 Agent 配备的手由三部分构成，首先是结构化的数据，例如飞书里的文档不是一堆杂乱的文字，而是有层级、有标题、有目录的结构化内容。多维表格也强化了有字段、有类型、有关系的结构化数据库。这些结构化数据，让 Agent 能够实现精准理解和操作。

飞书从诞生之初，就把自己定位为 " 可编程的办公平台 "，开放了数百个 API 接口，覆盖消息、通讯录、文档、表格、日历、审批等功能。OpenClaw 一接进来，就等于获得了一套完整的 " 遥控器 "，想执行需求就有 API 可调。

飞书产品经理在发布会提到，过去在谈论数字分身时，往往只是构建一个模仿用户说话的聊天机器人，但由于缺乏权限和工具，无法实际执行任务。

如今，新智能体被赋予了工具，可以完成许多实际操作。例如，用户询问其技能时，它能够展示文档处理、工具调用等多种能力。此外，智能体还支持后台任务处理，当处理复杂事务时，用户无需等待，可以继续发送消息。智能体会在后台并行工作，如同拥有一个 " 分身 "。

除了内置工具，智能体还具备学习新技能的能力，以适应不同用户的个性化需求。演示中，用户可以指示它搜索并安装 " 飞书项目 " 的相关技能。后台任务完成后，智能体不仅能够查询到，用户近期的聊天记录和要点，还能识别出最近的日程安排，并自动梳理逻辑、整理成书面化内容，体现了实时性和智能性。

最后是细化的权限控制。企业敢放心让 Agent 动手，前提是它只干本分之内的事情。

以往在飞书或其他即时通讯平台中，OpenClaw 仅作为入口存在，无法感知用户的聊天上下文，除非用户主动转发消息或将其拉入群聊。而将 Agent 拉入群聊又会增加信息暴露的安全风险。相比之下，在获得用户授权的前提下，长在飞书里的 " 龙虾 " 更符合企业安全性需求。

OpenClaw 的使用直接指向了工作效率场景，试想一下如果接入飞书等办公软件，用户就得像以前一样，专门打开一个独立 App，输入问题、等待回复、复制结果，再粘贴回工作窗口。一套流程下来，效率反而降低了。

飞书所能提供的是工作的在场感，Agent 在其中，自然而然能感知到真实的工作节奏。

飞书相关人士在现场就提到，如果所有工作都集中在飞书上，包括文档、日程、任务等，AI 助手便能基于这些数据提供深度支持。

例如，aily 可以读取用户日程安排，了解当天行程和忙碌程度；也能访问在飞书上撰写的文档、创建的任务，以及会议生成的妙记，从而掌握各项工作的最新进展。借助这些信息，AI 能够帮助我梳理昨日工作成果、规划今日重点事项，甚至提前预判未来任务，生成合理的工作规划。

这三张牌，是飞书在做办公软件过程中，沿途攒下的资产，如今误打误撞成为了 Agent 时代的绝杀。

Agent 的三级火箭

飞书还没有到开香槟的时刻，钉钉和微信正从不同路径对其形成挤压。

飞书 AI 的核心逻辑是 " 让 AI 住进数据里 "，其能力建立在数据打通的基础上。但这条路的前提是，企业愿意把所有数据交给飞书。

而钉钉 " 悟空 " 走的是另一条路，先让 AI 学规则，再动数据。它将钉钉 11 年积累的组织架构、权限体系、审批流程内置为 AI 的行为准则。

如果说钉钉是在 " 安全 " 上卡位，微信就是在 " 入口 " 上封喉。腾讯直接将 OpenClaw 塞进微信，无异于釜底抽薪。微信是国民级应用，用户全天在线。像平常一样发消息，事情就被完成了，这种无感使用体验，是任何企业办公软件都无法企及的。

飞书在 AI Agent 时代的最大优势，恰恰可能成为其最深的桎梏。所谓 " 有记忆、能动手、在现场 "，无一不建立在数据、流程和协作都在飞书的前提之上。换句话说，飞书的 AI 能力，本质是一场生态内的自洽。

飞书 AI 的 " 记忆 " 能力，依赖于企业将核心数据存于飞书。这本身是一种双向绑定：企业因 AI 的智能而更愿意把数据留在飞书，飞书因数据积累而让 AI 更聪明。这种正向循环看似稳固，实则也在加深企业对单一平台的依赖，形成事实上的数据锁定。

不过，这并不能掩盖 Agent，即将在协同办公赛道引发的革命。

" 三级火箭 " 理论，是一个经典的商业战略模型。这个理论的核心逻辑是：通过第一级，高频、低价、甚至免费的业务来获取海量用户，建立信任和依赖；然后通过第二级，中频、中价的业务将用户沉淀下来，并初步转化；最后通过第三级，低频、高价的业务实现真正的商业价值和利润。

用这个理论来看飞书和协同办公软件的未来，就变得非常清晰。

第一级，从工具变成 " 数字同事 "。让 AI 无处不在，让用户习惯有事找 AI。这一级依然可能是免费或极低成本的，核心是用高频的交互抢占用户心智和场景。

第二级，从工具平台蜕变为 "AI 操作系统 "。企业的数据、流程都长在飞书上，企业可以创建专属大模型、定制专属飞书、训练专属豆包，也允许第三方 Agent 无缝接入。这一级的价值是让企业离不开，飞书不再是一个可替换的软件，而是企业运转所依赖的 AI 工作环境。

第三级，从 " 卖软件 " 到 " 卖 AI 生产力 "。飞书赌的是，当企业把核心数据和工作流都托付给它，当其成为业务增长本身不可或缺的引擎后，企业便会心甘情愿地买单。这级商业模式的拼图，可能由运行额度收费、应用商店抽成、算力调度分成，甚至最终按企业节省的成本或创造的收入分成共同构成。

如此看来，Kimi、MiniMax 等第三方模型厂商赚的是热钱，而飞书们想赚的是稳钱。

《平台革命》提到，" 平台是信息工厂，但不控制库存，只提供作业场地；不直接控制生产，但培育一种质量控制的文化 "。

在 Agent 时代，飞书正在做的，就是重新定义作业场地。办公软件不再只是连接人与人的场所，更是连接人与 AI、AI 与数据以及 AI 与 AI 的工作现场。

当 AI 开始真正融入物理和数字世界，每一次模型调用都会像水电一样流过这些办公软件。飞书们争夺的，早已不再是文档协作市场，而是智能时代价值交换的场地。