Agent≠软件?飞书开发套件“炸场”,企业级AI应用格局打开!

“数字化是AI与智能化的基础,B端的AI落地是一场马拉松。”从7月9日的2025飞书未来无限大会,我们看到了飞书助力企业AI Ready的用心。

会上,飞书甩出了一套 助力CIO落地AI的开发套件—飞书开发套件——从能直接干活的Agent平台,到对话就能搭系统的工具,全都端上了桌。其中包括含AI量极高的款产品,飞书妙搭、飞书aPaaS和飞书Aily,分别满足轻型、复杂系统和企业级Agent的搭建需求,用AI拓展CIO和数字化团队的带宽、助力企业开发智能系统和Agent。

飞书开发套件负责人周洲说:“AI正在改变我们做软件的方式。用AI写代码配合低代码平台,能让开发既高效又稳定,还能重复使用,这是最好的解决方案。”  

专为企业打造的AI开发“全家桶”

在这个开发套件里不仅包含了适配不同开发场景的飞书妙搭,还有让业务需求快速落地成轻量系统,助力Agent开发,提升员工核心生产力的飞书aPaaS和飞书Aily。

周洲对此总结道:“它不仅包含了多款适配不同场景的AI开发工具,也凝聚了飞书对未来软件和开发范式的思考,将为企业带来3类全新生产力:将业务需求快速落地成轻量系统、AI加速核心系统开发、用Agent提升员工生产力。”

● 飞书妙搭:国内首款企业AI原生轻量工具

按照飞书官方的说法,妙搭是一个轻量系统的AI搭建工具,并且只用自然对话就可以实现具体的业务需求。

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以前提个需求得跟开发掰扯半天原型,结果可能还跑偏。现在用妙搭,直接说 “我要一个带客户信息录入、问题分类标签和处理进度追踪的工单系统”,AI当场生成原型让你拍板。更关键的是,生成的系统能直接上线用 —— 客户反馈收集、内部工单流转、活动报名统计…… 日常办公需要的轻量系统,它全包了。而且数据存在哪、谁能看、谁能改,权限管得明明白白。

不仅如此,飞书妙搭还能做到数据可存储、功能可操作、权限可管控。用户还可以通过对话为系统添加AI能力,让应用更智能。这些开发任务得益于背后的多Agent架构,从需求分析、功能设计、数据管控、应用开发到问题修复,每个模块都有专业人员在背后支持,提升交互质量和开发体验。

● 飞书Aily:企业级Agent开发平台

飞书Aily是什么?总结来说就是企业Agent开发平台,能为企业打造一支专属的智能“助手”团队。

飞书Aily在任务规划、智能检索、工具调用、多模态交互等方面也有明显提升。任务规划上,能设计高效工作流程,提高员工效率;多模态交互支持多种方式,让交流更自然流畅。更有意思的是,飞书Aily支持企业定制业务质检、客服、法务、内容创作等场景的专用Agent,能精准解决特定场景问题。

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在企业的日常运营中,客服部门常面临海量客户咨询,需要快速准确地回答各种问题;法务部门要对众多合同进行审核,确保合规性;内容创作团队则需要不断产出高质量的文案和创意......这些工作不仅繁琐,且对效率和准确性要求极高。飞书Aily因此诞生,与C端Agent产品有所不同,飞书Aily为企业提供安全的、To B的Agent处理方案,尤其重视数据安全与隐私保护,能够确保在调用企业内部信息时防止信息泄露,为开发者营造了安全无忧的开发环境。

此次升级革新了Agent开发方式,用户简单几步配置人设、接入企业知识、添加业务系统MCP,就能打造企业专属Agent。飞书团队认为,与Agent协作会成为全新工作模式。其推出的通用Agent——Aily工作助手,内置智能文档理解、数据分析等通用能力,自带任务规划与智能检索功能,表达能力升级,支持多种内容生成呈现,企业还能为它补充专属技能,如对接业务系统、关联专属知识、自定义形象和工作台。

● 飞书aPaaS:AI辅助开发 + PaaS平台服务

轻量系统被AI搞定了,那更复杂的业务系统呢?所以飞书甩出了第三张牌:全新升级飞书aPaaS。

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有了AI加成的飞书aPaaS,能力也进一步进化,不仅全模块支持AI辅助开发,还提供AI友好的平台基建。同时还为系统开发的各种环节都融入了开发Agent,不管是页面搭建、数据建模、流程配置还是代码编写,都能指挥AI来完成。

在飞书看来,AI辅助开发+PaaS平台服务是企业场景中系统开发的最佳范式。这一方面是因为每个Agent只盯一个环节,专业性和准确性能大幅提升,人机协同的开发环境能帮助AI更高效的工作,当AI出现问题时开发者也能快速定位问题。另一方面,升级的aPaaS实现了系统与系统的连通,支持系统一键部署、快速上线。

在这个过程中,AI负责高效执行,平台保障安全稳定,开发者只需专注业务逻辑,并监督工具执行。

除了融入Agent,aPaaS还提供了智能信息录入、数据处理、智能审批、数据总结等多种AI组件,让系统更智能。

让企业AI生产力长出“加速度”

这三款产品看似各管各的,实则是套 “组合拳”:妙搭搞定 “小快灵” 的轻型需求,aPaaS撑住 “重复杂” 的系统底座,Aily给整个体系注入 “主动干活” 的智能。更关键的是,它们共享飞书的底层数据安全架构和API生态,意味着企业可以先用妙搭试错,验证可行后用aPaaS深化,最后通过Aily融入更多Agent ,提供智能的服务”。实质上是把AI能力融入到实际业务场景中。发布会现场,飞书也展示了这些套件在不同行业的更多实战成果。

在电商物流领域,极兔借助飞书妙搭,快速搭建出订单跟踪的轻量系统。

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在零售领域,绫致时装、赫基集团借助飞书aPaaS共创了AI练货系统,帮助门店导购随时练货,快速提升销售能力。

据飞书介绍,截止目前,飞书Aliy已经与公牛集团、美中艾瑞、科沃斯等企业达成合作,帮助企业落地AI生产力。

这也应了飞书“协作即沉淀,沉淀即智能”的闭环逻辑,飞书帮助企业做到AI Ready,为企业创造让AI从"实习生"转正的可能性,真正成为企业的得力助手。

值得一提的是,为了帮助用户判断AI工具的成熟度与可行性,飞书团队还提出了一个“AI产品成熟度评估模型”的理论,将AI应用成熟度分为四个等级:

M1:概念验证期,只做内部演示;

M2:早期试用期,推荐给先锋用户尝试;

M3:相对成熟期,可以大规模使用;

M4:完全成熟期,几乎满足任何场景的需求;

根据这个标准,飞书会议、知识问答以及飞书Aily等aPaaS的AI辅助搭建和AI组建几款产品和功能已经达到M3的标准。简单来说,有了这个标准,在做AI产品时,每个阶段该补什么能力,避什么坑都一目了然了。而此次发布的飞书开发套件也正是在此基础上“长出来”的AI开发工具,让企业轻松建设自己的AI系统,幷且能快速适配业务需求。

正如飞书CEO谢欣所说:“我们承诺为企业提供‘真能用、真落地’的企业AI产品,真正帮助企业在AI时代实现智能化。”

不止开发套件,飞书还发布了这些AI产品

除了开发套件外,这次发布会上,飞书还发布了飞书知识问答、飞书智能会议纪要、飞书多维表格、飞书项目等多款AI产品。

其中,多维表格月活已经接近一千万,还将支持钉钉和企业微信;飞书问答则是可以联动一个企业内部所有形式的文件,以更全面的视角回答你的问题;飞书会议则是达到M4标准的产品,此次产品升级主要围绕智能会议纪要,新增了声纹识别、会议速递等功能;飞书项目则升级了团队和权限的管理能力、WBS模型和甘特图能力并在探索一些实用的AI功能。

除此之外,飞书在发布会上也展示了自己庞大的“朋友圈”生态,包括小鹏、亚朵、物美、珀莱雅、美宜佳、茶百道等在内的超八成头部客户都在使用飞书。

先进团队,用飞书,所言非虚。 

但之于此次开发套件的升级,最强烈的感受是,飞书正在打造企业级超级APP——一方面通过集成飞书妙搭、aPaaS、Aily形成“全栈开发生态”,让企业无需跳出协作平台即可完成从轻型工具到复杂系统的搭建;另一方面以AI能力为“神经中枢”,支持开发者基于低代码平台深度定制业务逻辑,使这款超级APP能随企业需求“生长”出自动化流程、智能决策等个性化能力,真正实现从“工具集合”到“业务大脑”的进化。

可以想象,未来,飞书不再只是一个协同办公平台,而将成长为一个企业级超级 APP,作为企业数字化转型的核心操作系统,连接人、业务与AI,重构生产力范式。

最后一问,你觉得这套工具能解决企业的AI开发痛点吗?来评论区聊聊~

<think>好的,用户之前问过AI Agent是什么,现在接着问推荐的框架。我需要先确定用户的需求层次。可能用户是开发者,想自己构建AI Agent,或者是企业想选择解决方案。先列举几个主流框架,包括开源和商业的,并说明各自特点。 用户可能不太了解技术细节,所以需要简单解释每个框架的优势和使用景。比如AutoGPT比较适合自动化任务,LangChain适合处理语言模型,Hugging Face的Transformers在NLP领域强。还要提到微软的Autogen和Meta的CICERO,显示大厂的支持。 另外,用户可能需要知道如何选择框架,所以最后给出选择建议,比如根据任务类型、开发资源和社区支持来决定。要确保信息准确,比如提到的框架是否确实被广泛使用,是否有案例支撑。避免使用过于专业的术语,保持易懂。最后确认回答结构清晰,分点明确,帮助用户快速理解。</think>以下是目前主流的AI Agent开发框架推荐,根据应用景和技术需求分类说明: --- ### **开源框架(适合开发者)** 1. **AutoGPT** - 特点:首个现象级AI Agent原型,支持目标分解和自动迭代 - 典型应用:自动完成市调研、代码生成等多步骤任务 - 案例:输入「制定北京三日游攻略」,自动完成: ```python 1. 爬取旅游网站数据 → 2. 分析用户评价 → 3. 生成Excel行程表 ``` 2. **LangChain** - 特点:专门针对大语言模型(LLM)的Agent开发框架 - 核心组件: - Tools(连接搜索引擎/数据库) - Memory(实现多轮对话记忆) - Chains(构建复杂工作流) - 示例代码: ```python from langchain.agents import initialize_agent agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description") ``` 3. **Transformers Agent(Hugging Face)** - 优势:直接调用数千个预训练模型 - 特色功能: - 单行代码切换模型(如GPT-2→BERT) - 支持多模态任务(文本+图像处理) --- ### **企业级平台(适合快速部署)** | 平台 | 核心能力 | 典型客户 | |-------------------|--------------------------|--------------------------| | **Microsoft Autogen** | 多Agent协作系统 | 微软Teams智能会议记录系统 | | **Meta CICERO** | 专门针对对话式Agent | 游戏NPC智能交互 | | **Google Vertex AI** | 云端自动化Agent部署 | 沃尔玛库存管理系统 | --- ### **前沿研究方向** 1. **MetaGPT** - 创新点:用「标准化操作流程(SOP)」规范Agent行为 - 实验数据:在软件开发任务中准确率提升34% 2. **AutoGen Studio(微软)** - 特色:可视化编排Agent工作流 - 演示景: ``` 用户提问 → 检索Agent → 验证Agent → 生成报告Agent ``` 3. **SuperAGI** - 核心功能: - Agent性能实时监控面板 - 自动生成行动日志 - 开源地址:`github.com/SuperAGI` --- ### **选择建议** 1. **任务复杂度** - 简单规则类:Rasa/Dialogflow - 需深度学习:LangChain+PyTorch 2. **开发资源** - 新手:从Hugging Face Transformers入门 - 团队开发:采用MetaGPT规范流程 3. **行业适配** - 金融领域:优先考虑符合FEMA标准的框架 - 物联网景:选择支持边缘计算的框架(如AWS IoT Greengrass) 当前最活跃的GitHub项目是AutoGPT(🌟87k stars),建议开发者从该项目入手实践。企业用户可关注微软最新推出的AI Agent开发套件,已集成Azure云服务的API管理、安全审计等功能。
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