隨著DeepSeek等AI技術(shù)的快速發(fā)展，辦公軟件領(lǐng)域正在迎來新的變革。釘釘和飛書作為國內(nèi)兩大主流的辦公協(xié)作平臺，都在積極探索如何將AI技術(shù)融入其產(chǎn)品體系中。本文將深入對比釘釘和飛書接入DeepSeek后的功能體驗、應(yīng)用場景以及未來發(fā)展方向，探討兩者在AI辦公領(lǐng)域的不同策略和潛在的差異化路徑。

昨天，我看到兩條新聞：

一條是釘釘發(fā)的，另一條是飛書發(fā)的；飛書那邊的情況是這樣：DeepSeek模型被接入到表格里，能干好多事兒，比如：AI業(yè)務(wù)巡檢、智能門店巡檢、智能客服客戶評價等等。

釘釘，不一樣，用戶創(chuàng)建AI助理時，可以選擇DeepSeek系列的R1、V3等3種模型，并支持深度思考和聯(lián)網(wǎng)查詢功能。

還有一點，釘釘?shù)痛a平臺宜搭也接入了DeepSeek，用戶可以通過宜搭生成Prompt，然后，調(diào)用DeepSeek的能力，用在數(shù)據(jù)分析、文本生成這些場景里。

所以，問題來了：哪家強？有什么區(qū)別？體驗如何？

先說說我對釘釘AI助理的體驗。在釘釘左邊導(dǎo)航欄找到「AI助理」并點擊進入，就能看到基于DeepSeek的AI助理創(chuàng)建入口。

進入后，首先是模型配置環(huán)節(jié)，里面有大約11個模型可供選擇，其中通義有3個，DeepSeek有3個，其余的則來自月之暗面、Minimax等其他廠商。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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釘釘創(chuàng)建AI助理的方式，與以前有所不同，更像在搭建工作流。所謂工作流，就是把一項工作分步驟逐步推進。在釘釘?shù)墓ぷ髁髦?，?chuàng)建過程分為四步：

1. 選擇模型：基礎(chǔ)資料上傳，你可以設(shè)置角色的開場指令、兜底回復(fù)等內(nèi)容。
2. 設(shè)置技能：比如是否聯(lián)網(wǎng)查詢、是否生成圖片、是否解讀圖片等。
3. 知識配置：比如是否讀取釘釘文檔、本地文件或已有知識庫；
4. 個性化設(shè)置：可以導(dǎo)入數(shù)據(jù)變量，決定是否讓AI助理擁有記憶，或者讓它學(xué)習(xí)特定術(shù)語。

這些設(shè)置并非必須，但如果不設(shè)置，AI助理的能力會受到一定限制。設(shè)置完成后，點擊發(fā)布，AI助理就可以投入使用了。

值得一提的是，AI助理打通了七個板塊的技能。目前包括協(xié)作、實時工具、熱點新聞、專業(yè)服務(wù)、以及生活服務(wù)等。

我測試了一下，發(fā)現(xiàn)AI助理在知識管理方面做得很細(xì)致，比如，如果我讓它學(xué)習(xí)所有的文檔，還讓它幫我查找聊天記錄中，關(guān)于某個會議記錄的內(nèi)容。

它不僅展示思考邏輯，還能像寫論文一樣在回答中引用來源，點擊引用直接跳轉(zhuǎn)到相關(guān)內(nèi)容，體驗感非常好。

這是我對釘釘接入DeepSeek R1的體驗。簡單來說，有兩點：一是它將DeepSeek模型融入了AI助理；二是它將DeepSeek融入了工作流。

再說說：飛書。怎么用？首先，在多維表格里新建一個字段，找到「字段捷徑」，輸入DeepSeek，就能找到。

比如：你想用它改寫筆記文案，就需要用到它的API KEY，然后，選擇對應(yīng)的模型和字段，再加上一個提示詞，AI就能把文案改寫好啦。

說到這兒，順便給大家解釋一下什么是字段捷徑。

它是一個非常方便的小工具。把一些常用的功能（比如AI、公式、API等）提前準(zhǔn)備好，直接放到字段里，這樣你用的時候，就不用從頭設(shè)置，能快速搞定。

舉個例子：

假設(shè)有個“自動排名”的字段捷徑，只要選中一列數(shù)字，就能自動算出排名，不用自己寫公式。

飛書里，字段捷徑還能快速輸入信息。比如，輸入“@小明”，系統(tǒng)就會自動識別小明是負(fù)責(zé)人；輸入“#2025-02-15”，截止日期就自動設(shè)置好了。

這樣填表格就方便多了。

我試了一下，感覺它就像一個小助手，每一列可以看作是一個AI節(jié)點，每一行就是一個AI工作流。這些工作流在AI節(jié)點的驅(qū)動下，可以同時進行；我可以用手機隨時記錄自己的創(chuàng)意，然后AI工作流會幫我生成一個精巧的腳本。

所以，一個結(jié)論是：

一，AI節(jié)點與工作流的結(jié)合，復(fù)雜任務(wù)可以并行處理。

既然這樣，能看出兩家定位有什么不同嗎？釘釘和飛書在智能助手、工作流這塊的思路的確不太一樣。

釘釘，像在平臺上給每個人安排了一個「小管家」。這個「小管家」能把工作流程都串起來。比如說，我可以跟它說：幫我寫個任務(wù)，記一下會議紀(jì)要，再或者“明天給XX發(fā)個信息”，它就能幫我把事情都搞定。

簡單來說，這種模式的核心在于，將復(fù)雜的任務(wù)流程簡化為與一個智能助手的交互，我只要向Agent提出需求，它就會自動調(diào)用相關(guān)的工作流來完成任務(wù)。

飛書，有點不同。

它把AI的能力變成了一堆小工具，這些工具可以放在表格、文檔里用。我只要在鍵盤上敲一個“/”，就能把它們調(diào)出來。

比如：我想改寫文案、自動排名之類的，就可以用這些小工具來完成。這種方式的好處是，我可以根據(jù)自己的需要，隨時調(diào)用不同的工具來幫忙。

不過，目前字段捷徑太多了，它以后會不會把所有小工具直接融入到一個里面，直接斜杠“/”一下，像Notion一樣呼出來，我不知道，還要具體觀察，有消息了第一時間向你匯報。

所以，通過對比釘釘和飛書接入DeepSeek R1模型后的功能體驗，不難發(fā)現(xiàn)AI在辦公產(chǎn)品里，已經(jīng)帶來很多改變，這讓我對AI+辦公產(chǎn)品有了新的看法。

我之前對辦公軟件有個評價：

辦公軟件本質(zhì)上，是在一個空間內(nèi)提供諸多工具，把這些維度鏈接起來，一方面幫助我們完成任務(wù)（項目），另一方面，隨著時間推移，沉淀數(shù)字資產(chǎn)，提升協(xié)同效率。

在公司里，我們用飛書、釘釘，不就是為了大家一起用這些工具把項目搞定嘛？個人也一樣，用印象筆記、flomo、Obsidian這些工具，不就是為了記錄信息，方便完成任務(wù)、項目嗎？

既然這樣，咱就想想，軟件到底有啥用？deepseek來了之后，又加速了哪些功能？我覺得主要有這么幾點：

• 解決自動化重復(fù)任務(wù)
• 智能決策更高了
• 提升協(xié)作效率
• 提供個性化能力

這幾點，應(yīng)該不難理解。AI能自動搞定很多重復(fù)的活兒，錄文檔、回郵件、記會議內(nèi)容，甚至，OCR技術(shù)能把紙質(zhì)文件快速變成電子版，AI助手還能自動生成郵件回復(fù)，這能省下不少時間。

其二，AI能分析一大堆數(shù)據(jù)，幫我們做決策，這不用展開，多維表格數(shù)據(jù)是一個例子。其三，AI驅(qū)動的協(xié)作工具可以實時翻譯、自動記錄會議要點，還能根據(jù)大家的日程自動安排會議，讓團隊協(xié)作更順溜。

最后，AI能根據(jù)你的行為和喜好，提供個性化的服務(wù)和建議，這也能理解，比如：接入具備推理的deepseek，我可以訓(xùn)練AI助理的記憶。

但是，問題來了：這些功能背后，誰在干活呢？

說到底還是人。

人在線上、線下有兩種角色：一種是「我」、碳基生物，靠雙手操作一切；另一種是線上的硅基生物「數(shù)字分身」，它能拉通整個工作流程，只要對它說句話，就能把事兒都搞定。

現(xiàn)在我看到，釘釘正在往第二條路走。飛書以后會不會把諸多場景下AI的能力，也從提示指令，延伸成一個AI助理或智能體，然后，對著智能體說一句話，就能搞定這一切呢？

我不知道未來會怎樣。但有個直覺：能力內(nèi)卷到極致，可能一個斜杠（/），一句話就能搞定一切，就像Notion那樣，這種趨勢不可逆，也是產(chǎn)品設(shè)計的「大道至簡」原則。

所以，總的來說，從AI在辦公產(chǎn)品中的應(yīng)用現(xiàn)狀來看，智能體（Agent）已經(jīng)是AI辦公產(chǎn)品在工作流中，不可或缺的一部分。

我一直在思考Agent這個詞的含義。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)里，Agent被定義為可以根據(jù)環(huán)境自主做決定的AI，它更像是個工具。

但我總覺得，智能體不僅是提供提示、旅行建議、分析文檔的工具。它們更像是有智慧的專家，能和你深入交流。它和傳統(tǒng)的問答機器不一樣，能和用戶連續(xù)對話，一步步深入問題的核心。

比如：我讓智能體幫我做PPT、學(xué)習(xí)，甚至解決Obsidian插件沖突的問題，這些它都能搞定，而且它還能做更多，簡直讓人無法想象。

我覺得Agent應(yīng)該是一個像人的、可以進化的智能結(jié)構(gòu)，甚至能夠成為社會的參與者。但是，還有兩個關(guān)鍵問題得解決：

1. Agent的可訓(xùn)練性?，F(xiàn)在不管是百度、字節(jié)、釘釘、通義，還是豆包這種APP，各種發(fā)布智能體的平臺，本質(zhì)上都是給大模型搭了個「手和腳」。但這樣出來的Agent，并不智能。
2. Agent應(yīng)該成為什么樣的人？

它可以模仿一個職業(yè)，或者是一個陪伴者、助手，但這些好像都不太合理；我的答案是，Agent首先應(yīng)該成為“我”，成為每個人的AI身份。

說到工作流，很多人把它當(dāng)作模型的「流程化」來處理，但問題在于，工作流并沒有真正改變AI大模型本身，RAG（檢索增強生成）也是這樣。所以，最后做出來的AI Agent還是顯得很笨拙。

想想人腦，行動能力和記憶能力是和前額葉一起訓(xùn)練的，這意味著，把記憶當(dāng)外掛（RAG），或者把行動能力當(dāng)外掛（工作流），和底層的LLM（大型語言模型）分離，其實是一個很脆弱的組合。

這就好比一個實習(xí)生，只能靠查看工作流程來完成任務(wù)，而一個優(yōu)秀的員工，一定是在工作中不斷學(xué)習(xí)、進步，甚至能自己摸索出最佳的行動流程，隨機應(yīng)變。

所以，結(jié)論是：

我們需要把行動能力和記憶能力真正融入到模型中。這些能力在哪里呢？肯定是在每個人、每個團隊的知識庫、數(shù)字資產(chǎn)里，這是關(guān)鍵一環(huán)，也是未來的方向。

既然是這樣，新的問題來了：釘釘、飛書同時接入DeepSeek，對工作流、智能體理解不同，這會重新拉開彼此距離嗎？不太好說。

就要看他們?nèi)绾卧谧约浩脚_上，圍繞客戶需求，重新去理解AI在項目、任務(wù)、工具、人，四個維度上扮演的角色了。

我還是那句話，任何辦公軟件的抽象理解，是在一個空間內(nèi)提供諸多工具，把這些維度鏈接起來，一方面幫助我們完成任務(wù)（項目），另一方面，隨著時間推移，沉淀數(shù)字資產(chǎn)，提升協(xié)同效率。

現(xiàn)在有了AI，接入了會推理的deepseek，我們用飛書、釘釘各種軟件，它會加速項目、任務(wù)在這些空間內(nèi)，所用工具的形態(tài)嗎？我還在觀察，你怎么看？