釘釘、飛書會因deepseek走上不同道路嗎?

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隨著DeepSeek等AI技術的快速發展,辦公軟件領域正在迎來新的變革。釘釘和飛書作為國內兩大主流的辦公協作平臺,都在積極探索如何將AI技術融入其產品體系中。本文將深入對比釘釘和飛書接入DeepSeek后的功能體驗、應用場景以及未來發展方向,探討兩者在AI辦公領域的不同策略和潛在的差異化路徑。

昨天,我看到兩條新聞:

一條是釘釘發的,另一條是飛書發的;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業務巡檢、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網查詢功能。

還有一點,釘釘低代碼平臺宜搭也接入了DeepSeek,用戶可以通過宜搭生成Prompt,然后,調用DeepSeek的能力,用在數據分析、文本生成這些場景里。

所以,問題來了:哪家強?有什么區別?體驗如何?

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

進入后,首先是模型配置環節,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。

釘釘創建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。在釘釘的工作流中,創建過程分為四步:

  1. 選擇模型:基礎資料上傳,你可以設置角色的開場指令、兜底回復等內容。
  2. 設置技能:比如是否聯網查詢、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. 個性化設置:可以導入數據變量,決定是否讓AI助理擁有記憶,或者讓它學習特定術語。

這些設置并非必須,但如果不設置,AI助理的能力會受到一定限制。設置完成后,點擊發布,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。目前包括協作、實時工具、熱點新聞、專業服務、以及生活服務等。

我測試了一下,發現AI助理在知識管理方面做得很細致,比如,如果我讓它學習所有的文檔,還讓它幫我查找聊天記錄中,關于某個會議記錄的內容。

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,點擊引用直接跳轉到相關內容,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)提前準備好,直接放到字段里,這樣你用的時候,就不用從頭設置,能快速搞定。

舉個例子:

假設有個“自動排名”的字段捷徑,只要選中一列數字,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”,系統就會自動識別小明是負責人;輸入“#2025-02-15”,截止日期就自動設置好了。

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節點,每一行就是一個AI工作流。這些工作流在AI節點的驅動下,可以同時進行;我可以用手機隨時記錄自己的創意,然后AI工作流會幫我生成一個精巧的腳本。

所以,一個結論是:

一,AI節點與工作流的結合,復雜任務可以并行處理。

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,記一下會議紀要,再或者“明天給XX發個信息”,它就能幫我把事情都搞定。

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

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,我可以根據自己的需要,隨時調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,不難發現AI在辦公產品里,已經帶來很多改變,這讓我對AI+辦公產品有了新的看法。

我之前對辦公軟件有個評價:

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

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、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:

  • 解決自動化重復任務
  • 智能決策更高了
  • 提升協作效率
  • 提供個性化能力

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

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

最后,AI能根據你的行為和喜好,提供個性化的服務和建議,這也能理解,比如:接入具備推理的deepseek,我可以訓練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,也是產品設計的「大道至簡」原則。

所以,總的來說,從AI在辦公產品中的應用現狀來看,智能體(Agent)已經是AI辦公產品在工作流中,不可或缺的一部分。

我一直在思考Agent這個詞的含義。傳統機器學習里,Agent被定義為可以根據環境自主做決定的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。它和傳統的問答機器不一樣,能和用戶連續對話,一步步深入問題的核心。

比如:我讓智能體幫我做PPT、學習,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應該是一個像人的、可以進化的智能結構,甚至能夠成為社會的參與者。但是,還有兩個關鍵問題得解決:

  1. Agent的可訓練性?,F在不管是百度、字節、釘釘、通義,還是豆包這種APP,各種發布智能體的平臺,本質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應該成為什么樣的人?

它可以模仿一個職業,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首先應該成為“我”,成為每個人的AI身份。

說到工作流,很多人把它當作模型的「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練的,這意味著,把記憶當外掛(RAG),或者把行動能力當外掛(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。

這就好比一個實習生,只能靠查看工作流程來完成任務,而一個優秀的員工,一定是在工作中不斷學習、進步,甚至能自己摸索出最佳的行動流程,隨機應變。

所以,結論是:

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、數字資產里,這是關鍵一環,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。

就要看他們如何在自己平臺上,圍繞客戶需求,重新去理解AI在項目、任務、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(項目),另一方面,隨著時間推移,沉淀數字資產,提升協同效率。

現在有了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、任務在這些空間內,所用工具的形態嗎?我還在觀察,你怎么看?

本文由人人都是產品經理作者【王智遠】,微信公眾號:【王智遠】,原創/授權 發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議。

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