协同办公新战事，飞书与豆包工作的组合成为字节的新答案。

文｜《中国企业家》记者 孙欣

过去十年，中国企业的管理者已经习惯了一套新人入职流程：拉进群、开权限、发资料、派任务。

现在，这套流程开始有了一个新的对象—— Agent。

9 月 15 日，在北京国家会议中心举行的 "2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会 " 上，飞书发布 8.0，并推出团队智能体产品 " 豆包工作伙伴 "。企业可以像把一名新员工拉进工作群一样，把 Agent 加入群聊，授予身份和权限，让它读取企业上下文、接受任务，并与真人共同完成工作。

" 飞书 8.0 是针对 Agent 时代推出的服务于人和 Agent 协同办公平台。" 飞书 CEO 谢欣说道。

这也是飞书成立十年后，协同办公发生的一次角色变化：过去，平台解决的是人与人如何一起工作；现在，它需要同时解决人和 Agent、Agent 和 Agent 如何协作。

发布会现场，字节跳动 CEO 梁汝波现身并发表演讲。作为飞书在立项初期的技术负责人，他回顾了十年前做飞书的心路历程，并明确表示，" 未来字节将会在企业端投入更大的力量。"

来源：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会现场

十年，飞书拿到了什么

开场演讲中，梁汝波把自 1975 年至今的 IT 五十年划分为 PC、Web、Mobile 和 AI 四个阶段。过去移动互联网时代，协同办公行业的竞争逻辑清晰而确定。

在此之前，国内大量企业的数字化处于碎片化状态：沟通、文档存储、业务流程分散在各式各样的独立工具之中。聊天用一款软件，文档散落在不同网盘，审批和项目又跑在另外一套系统。信息孤岛随处可见，跨部门协作成本居高不下。

彼时行业的核心命题，是推动企业从分散割裂的工具矩阵迁移至统一的协作平台。

这一阶段所有产品的核心目标，是让人更顺畅地一起工作：内部信息可以被快速检索，各项任务稳步推进，打破部门墙，降低跨团队合作的摩擦。飞书用整整十年时间，沿着这套行业标准打磨产品、打磨服务、拓展客户，在上半场的赛道中确立了 " 先进客户，先用飞书 " 的位置。

来源：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会现场

2026 年上半年，飞书年度经常性收入（ARR）增速达到去年同期的 2.5 倍，创成立以来新高。其中，超九成新增客户同步采购了飞书 AI 产品；飞书的中小企业客户总量也在过去一年增长了 70%。

更重要的是客户结构的变化。上汽集团、星巴克、古茗、国航、正大天晴、海信、新航道等各行业头部企业选择飞书作为核心协同平台。

同时，飞书也在加大对中小企业的扶持力度，将免费版 API 额度提升至每月 100 万次，降低中小团队接入平台与 AI 能力的门槛。

客户在飞书平台留下的，也绝不仅仅是签约数字、用户规模。真正宝贵的资产，是企业日复一日在这里发生的全部工作：会议讨论沉淀下来的业务判断，文档中积累的组织知识，项目推进留下的完整过程，以及组织内部人与人长期搭建起来的协作关系。

在持续服务各行各业客户的过程中，飞书也完成了多重底层能力沉淀：完整的产品矩阵、丰富的开放接口、企业级精细化权限管控、面向大型复杂组织的落地实施服务能力。

飞书开始服务 " 两种同事 "

当 Agent 可以写报告、分析数据、执行任务，行业也在思考同一个问题：企业还需要协同平台吗？

答案藏在真实的业务流程之中。当一份经营报告由 Agent 完成之后，工作远远没有结束。团队仍然需要讨论研判，基于报告做出业务决策，拆解分配后续任务，跟进落地结果。Agent 可以承担大量信息处理、事务执行工作，但围绕目标的讨论、博弈、决策、分工和跟进，依然离不开团队协同。

而对于协同办公行业来说，最大的变化莫过于，要协作的参与者不再只有人。人与 Agent、Agent 与 Agent，也开始出现在同一条工作流里。

" 协同办公行业所要协同的对象已产生颠覆性改变。" 谢欣说。

来源：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会现场

如果说过去企业客户选择软件工具，看的是功能是否完整、员工体验是否流畅，现在的考量标尺还要加上：Agent 能否读懂企业的工作背景？能否准确调用企业内部工具？能否顺畅切入业务流程？能否在授予的安全范围内行动，而不是触发风险？

这些问题指向的是同一件事——平台能不能把 Agent 当成一个真正可靠的 " 同事 " 来对待。

2026 年以来，飞书新增客户中，超过九成同步采购了飞书 AI 产品。这意味着 AI 不再是买完协同平台之后 " 顺便试试 " 的附加选项，而是直接影响了企业对整套工作平台的选择。如今，超过 40% 的新客户，已经明确将 Agent 原生支持能力作为选择的核心考量因素。

飞书 8.0 的能力升级，正是围绕这个逻辑，落在三个层面。

一是协作层面，让人与 Agent 自然协作。Agent 开始进入飞书群聊、文档这些真实的工作现场。人不需要切换到外部系统，可以在群聊中直接向它交办任务、讨论结果。比如在一个销售群里 @一下 Agent，让它把本周的销售数据汇总成表，对话就是指令。

二是执行层面，Agent 和人一样使用各类产品，具备实际执行能力，能够调用平台原生工具完成工作。它可以读写文档表格、读取日程信息、调取知识库内容，完成任务之后，直接把成果沉淀回文档、群聊，交付给整个团队。比如 HR 的 Agent，可以自动读取招聘日程，汇总面试记录，输出评估文档并留存在飞书，供后续查阅。

据悉，自 3 月上线以来，飞书通过 CLI 向 Agent 开放的功能点已从 247 个增至 767 个。

三是管理层面，企业可以像管理员工一样管理 Agent：权限和操作记录都有清晰机制。比如一个 Agent 能看哪些文档、能进哪些群、能操作哪些数据，都有明确边界——和人类员工一样，它有工牌，也有门禁。这一点看似简单，却是 Agent 能否真正进入企业的分水岭：没有权限边界的 Agent，能力越强，企业越不敢用。

这三项变化，并不是凭空搭建了一套全新的 AI 独立系统，而是建立在上半场飞书沉淀的能力之上。

很多人会误以为 Agent 时代，协同平台的价值会被削弱。现实恰恰相反：Agent 本身擅长任务执行，但它需要一个载体接入企业知识、业务流程和组织中的人。而协同平台，正是这个载体。

飞书成熟的产品体系、沉淀的企业上下文、丰富的开放接口、权限管控和组织服务能力，让它具备同时服务人与 Agent 的基础，在人机协同时代获得了更大的应用空间。

飞书 + 豆包工作，协同办公的新答案

不过，仅仅拥有可以容纳 Agent 的协同底座，并不足以完整交付人机协同的全新工作模式。平台提供场景、权限和协作链路，还需要强大的工作智能体来承担理解任务、拆解规划、工具调用和成果交付。飞书与豆包工作的原生融合，正是为了解决这一命题。

此次与飞书一起亮相的豆包工作，是豆包面向生产力场景推出的企业级 Agent，主打 " 能力强、懂业务、守规矩 " 三个核心特性：支持 Word、Excel、PPT、网页等成果的生成与局部修改，可与飞书原生融合，基于企业上下文理解任务，并在授权范围内操作业务系统和工具。

来源：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会现场

所谓 " 原生融合 "，区别于简单的插件跳转。员工不需要跳出飞书环境就可以唤起豆包工作；Agent 在授权范围内读取知识库和表格数据，产出的文档、表格、会议摘要直接留在飞书，团队成员可以批注、编辑、二次协作——省去跨系统搬运资料、重复复述业务背景的成本。企业还可以继续对接自身已有的 ERP、CRM 等业务系统，不必推倒原有 IT 建设。

这套组合的价值，已经在不同的业务场景中得到验证。

三只松鼠面对的是数据碎片化。每天来自多个平台的销量、投放消耗、库存数据格式不一、口径不统一，过去靠专人手工对齐，大量时间耗在搬运数字上，真正的经营判断反而被挤出。

接入豆包工作后，8 个渠道、8 种格式的表格由 Agent 一次性汇总、清洗、分析，输出经营报告并给出选品和投流建议。每日定时汇总日报也在后台持续运行。结论很清楚：AI 接手的不是思考，而是把对齐数字的体力活自动化——省下来的时间回到选品、投流和经营决策上。

大北农解决的是销售全链路的割裂。饲料销售依赖 " 拜访前有方向、拜访中有工具、拜访后有沉淀 "，但客户信息、专业知识、现场工具和后续管理长期各管一段。Agent 把这些连成一条经营链路：系统上线两周后识别出 72 家价值客户和 508 吨售卖潜力，直接促成 2 家客户成交 40 余万元。

人仍对客户判断和高风险事项负责，但 AI 让销售人员不再 " 空手上门 "。Agent 对销售的价值不在于写话术，而在于让信息、工具和行动形成闭环。

几个案例指向同一个结论：AI 进入企业，最危险的不是模型不够聪明，而是企业买了一堆能力却不知道用在哪里。三只松鼠、大北农等企业的共同做法，是从具体业务问题出发——不是先部署 AI 再寻找用途，而是找到高频、重复、结果可衡量的流程，把 AI 放进去，然后用经营结果说话。

豆包工作伙伴进一步拓展了团队共用 Agent 的想象空间。

这位 " 新同事 " 可以全天候运行。它拥有独立身份、权限和记忆，能像同事一样加入飞书群聊，在授权范围内了解企业上下文，并根据工作中的新增信息持续更新对任务的理解。比如周报场景，它可以自动收集群内成员进展，整合生成初稿——不替代人的判断，但把高频重复的事务性工作承接下来。

很多企业面对 AI 转型都会遇到两难：只采购大模型，缺少企业场景、权限和协作链路，AI 只能碎片化聊天；只靠协同平台，缺少 Agent 执行能力，人机协同只能停留在浅层内容生成。

飞书与豆包工作的组合，正是要破解这个矛盾：把 Agent 放进企业真实工作现场，让它读懂企业沉淀的知识，在安全可控的前提下执行任务，再把成果交还到人的协作流程之中。

不过，工具原生融合并不等于企业转型会自动发生。流程是否清晰、知识是否准确、数据口径是否统一、员工是否愿意改变工作方式，仍然决定最终结果。AI 会放大一家企业的组织能力，也可能放大原有的管理混乱。对管理者来说，接入 Agent 只是第一步，更重要的是明确哪些工作交给 AI、哪些判断必须由人完成，以及如何用经营指标持续校验结果。

2019 年，Lark 发布时，梁汝波曾在朋友圈写道：" 这是我在字节跳动至今憋的最长时间的产品。"

七年后再看，这段漫长的积累有了新的意义。过去为了让人更好协作而建立起来的文档、会议、知识、流程、权限和组织关系，如今都成为 Agent 理解一家企业的上下文。

但把 Agent 拉进群，只是开始。十年前，协同办公解决的是如何让一群人更好地一起工作。十年后，当群里第一次出现一个不是真人的 " 新同事 "，这个问题需要重新回答。