2026 年 1 月，OpenClaw 席卷中文互联网。截至目前，核心项目的 GitHub 星标飙到 30 多万。

仅仅两个月后，龙虾已经进入了「全民卸载」周期。甚至闲鱼上出现了一门新生意：上门卸载龙虾，299 元；远程卸载，199 元。

龙虾的问题不是它不够强，而是它从来就没打算服务大众。

OpenClaw 本质上是一个面向开发者的底层框架，它给你的是一台发动机，不是一辆车。配置环境、API 对接、模型选型、每个月说不准多少钱的 Token 账单——这些拦住了大部分人，还没到真正用起来那一步，就已经放弃了。

从安装到卸载，第一批「养虾人」的故事，暴露了 OpenClaw 的尴尬：Agent 落地之后如何起到作用，甚至根本有没有用——这个问题至今没有答案。

今天，飞书给出了它的答案。

给每个人的智能伙伴

OpenClaw 爆火之后，有着开放、易用的机器人机制的飞书，也跟着走红了。

但飞书没有坐享其成，而是做了一系列工作：

API 调用额度从 1 万次提到 5 万次，再到目前的 100 万次；3 月 5 日推出官方插件，让 Agent 可以直接读写飞书文档、日历和多维表格 , 把「养虾」的门槛从「会写代码」降到「会用飞书」。

这些动作，确实让龙虾更好养了。但 OpenClaw 本身的弊端，飞书仍然解决不了：配置复杂、普通用户上手门槛高、原生部署安全隐患大，等等。

结论是：Agent 要真正落地，必须是一个上手即用的智能伙伴。它的安全是基本线，更要能直接与每个人的工作流丝滑融合。

今天正式升级的 飞书 aily，就是飞书给出的答案。

飞书 aily 是什么？官方定位是「每个人的智能伙伴」。形态上，它以 Bot 的方式常驻在飞书联系人列表里，打开飞书就能找到，对话即交互。30 秒激活，零配置。

飞书 aily 有长期记忆，会随着你的使用逐渐记住你负责什么业务、偏好怎么沟通、喜欢什么格式。

它的权限与你的飞书账户完全一致——你能看什么文档，它就能操作什么文档，敏感操作需要你确认，所有动作全程可追溯。

它还有官方认证的技能市场，经过安全扫描，可以按需安装。

可以说，飞书 aily 是 OpenClaw，或者更广泛定义上「龙虾」理念的一种呈现方式。但它又跟开源的原生版 OpenClaw 有着本质的区别：

龙虾是你自己养的宠物，飞书 aily 是公司给你配的同事，入职了，开权限了，准备好和你一起开始工作了。

对于需要处理更复杂工作流的用户，还有独立的飞书 aily 专业版（aily.feishu.cn），有图形界面，可以让有需求的开发者、公司 IT 管理员去构建多步骤的自动化任务。

接下来的实测，我们会聚焦在普通人更好用的 Bot 形态，但两者底层逻辑相同。

龙虾承诺的太多，其实 aily 就够了

把飞书 aily 放进了实际工作流里，我们测了几个最日常的用法。

先来一个极高频的场景：飞书拉会。

在任务过程中，飞书 aily 直接查询了 APPSO 组织架构内的用户 ID ——这一步放在别的 AI 工具里根本做不到。它能做这件事，是因为统一的权限机制。你在飞书里能看到的，它就能看到。

确认了人、确认了时间，调用飞书日历技能，一个会议就建好了。

从任务发起，到创建完成，大约半分钟。不敢说比飞书达人手搓更快，至少主打一句话搞定。

让打工人感觉痛苦，但又不得不做的事情，做月报肯定算一个。

我们把自己的社媒平台数据，先上传到了飞书云盘，然后交给飞书 aily。提示词很简单：查找不同媒体平台数据生成多维表格；再跟员工汇报文档结合，生成一份团队月报。

它整理了一共 9 份不同格式的文件，交付了一份月度汇报，以及可以作为附件的多维表格——时间只用了不到 4 分钟。同样的工作，APPSO 去年还在纯手搓，要用至少两个小时。

顺便一提，如果你想从零搭一套数据追踪的业务系统，子产品飞书妙搭也支持用自然语言描述需求，直接生成一套业务系统应用。

不一定每次都用得上，但有飞书 aily 在，你知道自己不用再求人了。

接下来，我们再看一个相对更复杂、偏创作 / 生成向的任务，看看飞书 aily 作为自媒体搭子好不好用。

作为 APPSO 的深度报道作者，我会写很多晦涩难懂的文章，在社媒平台传播的时候就需要生成有针对性的、更浅显易懂的版本。

我们还是可以直接在飞书 app 里，通过设定好的机器人来发指令。不过，这个任务其实更适合用飞书 aily 的专业版来完成。有图形界面 ( GUI ) 的辅助，可以精细化输入和调整，还可以更方便地调用原生支持的各种工具、技能和插件。

飞书里直接搜索飞书 aily，或者打开 aily.feishu.cn，就进入到了专业版界面。

它支持用户上传自定义 skill。虽然官方技能库非常丰富，但我还是想上传一个我之前经常用的「content-creator」（内容创作者）技能。

装完 skill 之后，我们只需要在对话框里输入 /content-creator（具体的 skill 命令因人而异），就能唤醒它。再把文件链接给到，它就能开始帮我写稿去了。

这种技能 / 插件的调用方式，和 Claude Code、Cowork、OpenClaw 等产品相同，熟悉度拉满。

开始工作后，我们能够在后台看到，飞书 aily 先是做了一个 plan，将任务分解成 5 个步骤。

即便是不指名到具体的 skill 上，飞书 aily 仍然可以判断我的意图然后调用对应的技能来完成工作。

APPSO 在这里其实还做了 A/B 测试，激活或不激活技能，任务完成时间分别是一分半和三分钟——都不算特别久，但显然调用 skill 工作更快，而且利用技能写出来的感觉更好。

无论是各种官方还是第三方的 skill，飞书 aily 都能完美适配。不过这里 APPSO 还是建议大家不要在不熟悉的情况下乱装 skill，尽量以官方的技能商城为准。

工作完成后，点击右上角的工作区，能够查看生成的内容了。

三个场景测下来，有一个感受越来越清晰：飞书 aily 跟那些「AI 生成一个文件发给你」的工具，体验差异还是很明显的。它的交付物是文档、表格、任务，可以继续被协作、被引用、被追踪。

龙虾当初让大家兴奋的那个期待，其实一直都很具体：帮我做完一件费时、费力的小事，让我能腾出脑子去处理真正重要的东西，别让心流被一堆琐碎打断。飞书 aily 做到了这一点，龙虾没有。

当然，OpenClaw 有很多「出格」的操作，它还做不到：操控本地文件系统、执行任意命令等。但换一个角度，这种「克制」本身就是企业场景的必要条件。哪怕一个新实习生学历再高、能力再强、多有灵气，公司不会给 ta 配上服务器根权限——这很正常。

飞书本就是个强有力的生产力工具。飞书来做龙虾 /agent，当然不是为了实现什么 AGI。在各种宏大的叙事之外，先让普通人的打工人生更轻松，才是更重要的。

飞书 aily 支持定时任务创建，交互比 OpenClaw 更轻松

Agent 落地企业，其实并不难

企业 Agent 的竞争，正在往一个很多人还没意识到的维度转移。

过去两年，行业的注意力主要在两件事上：模型能力（谁的参数更大、基准跑分更高），以及 C 端爆发（谁的 Agent 更酷、更会演示）。

OpenClaw 的火爆是这个逻辑的顶点——一个开源框架，凭借「能干活」的形象引爆全民。

但龙虾从爆火，到卸载，仅用了两个月就快走完了一个周期，里面有一个不能更朴素、更明显的道理：

「能干活」是必要条件，绝非充分条件。

Agent 要在企业环境里真正落地，需要的远不止一个会执行命令的 AI ——它需要懂业务，需要匹配组织的权限构架，需要嵌入团队已有的工作流，而不是在旁边开一个新窗口，重新训练一个昂贵且笨的「实习生」。

诚然，中国绝大部分的工作发生在微信上——团队工作的本质是沟通，这个道理上过班的人基本都明白。但飞书、钉钉、企微的流行，从侧面证明了工作绝不仅仅是沟通那么简单。

聪明人在一起工作，沟通早已不是问题。聪明人开始发现，那些聪明人也不得不干的「笨事情」，才是效率提升的真正空间所在。

Agent 的上限，取决于它能「读懂」多少你的工作。但在工作的语境下，「读懂」并不意味着你要把自己的电脑交给它。

而读懂，靠的是上下文——你留下过的笔记，开过的会和会议纪要，跟谁在群里讨论过什么，哪些项目在推进，哪些决策已经做出。

这些东西，叫做企业上下文数据，其实正是一个商业机构运转的引擎。它不存在于模型里，也不能从网上抓取，它在企业内部的协作平台上，以消息、文档、日历、审批的形式慢慢沉淀，日积月累。

飞书沉淀这些东西，已经好几年了。

OpenClaw 爆火后，中文开发者自发聚集到飞书，原因很简单—— Bot 创建不需要审批，不需要公网 IP，摩擦最少。社区发起人杨明锋在自己的分支里先实现了飞书扩展，2 月 4 日被官方合并。

把 OpenClaw 的门槛从「会写代码」降到「会用飞书」，是飞书能做的事，也是其他平台很难复制的动作。

飞书目前是 OpenClaw 官方唯一原生支持的中国 IM 软件

飞书大概率没有预料到这一切，但它一直在做的那套东西——足够开放、接口通畅、数据互通——恰好就是龙虾最需要的基础设施。

当在飞书中激活飞书 aily ，它读到的上下文，远比文档里的文字、表格里的数据更多。它知道这份文档是上周评审会讨论的结果，知道那个多维表格由哪个团队维护，知道 @你的消息通常意味着什么优先级。

——这些，都是外部的 Agent 产品，难以复制的东西。你可以在后端接入强大的模型，可以用各种服务框架、插件、技能、hook 来强化体验。但你的工作记录，专属于你的公司、属于你的上下文，是不可被替换、很难被简单搬运走的。

竞争对手可以做出一个功能相近的 Agent，但它接入的只是空壳；而飞书 aily 面前的，是一个已经蓄满水的池塘。

这个逻辑延伸出去，还有一个更大的判断：企业 Agent 的竞争格局，最终将由「谁的地盘里的上下文最充裕」，而不是「谁的模型最强」来决定。

模型能力不是不重要，但模型的高度商品化，是既成事实；多年沉淀的上下文生态，才成了真正的护城河。

企业 Agent 时代的入口，应该是上下文最深的平台。飞书已经成为了这个入口。

钉钉有更大的用户基数，腾讯有 QQ 和微信的社交图谱，企业微信有腾讯的 B 端关系链。飞书的优势，在这三者里反而是最「纵深」的：它的用户群以科技、互联网和成长型企业为主，这批人对 AI 的接受度高，工作上下文的数字化程度也最高。

换句话说，飞书的地盘虽然不是最大的，但上下文密度可能是最高的。你在哪个平台留下了最多的工作痕迹，那个平台的 Agent 就最懂你。

究其根本，大多数人们对于龙虾的期待，并不能通过 OpenClaw 来解决。

两年后的办公 AI，会变成什么样子，没人知道。但至少今天的答案，就在工作已经在发生的地方，在飞书 aily 的身上。

飞书一直是对 agent 最友好的工作台，无论 AI 怎么进化，其实万变不离其宗。