寫這篇文章的時候，家里臨時出了點事。忙完已經(jīng)是深夜，反而安靜下來， 腦子開始自動回放這場發(fā)布會的內容。

想了想， 還是決定寫下來。不是因為講得多好，恰恰相反，是因為它不太好懂，但卻很難被忽略 。

如果只看信息量，我認為這可能是釘釘近幾年最滿的一場發(fā)布會。軟件、硬件、Agent、操作系統(tǒng)，還有一個叫“木蘭”的新版本，幾乎同時出現(xiàn)。

問題也恰恰在這里，這不是一場讓人看完立刻點頭的發(fā)布會，甚至可以說，有點費解。

不少人第一反應是：東西很多，但重點在哪？這是在發(fā)產(chǎn)品，還是在講方向？

但多看幾遍之后，會慢慢發(fā)現(xiàn)一件事：釘釘可能并不急著讓你看懂當下，它更像是在提前擺一張未來幾年的路線圖。

PART 01

協(xié)同這件事，已經(jīng)很難再講出新故事了

先說一個現(xiàn)實判斷：釘釘現(xiàn)在的位置，其實并不差。協(xié)同辦公該有的都有了，用戶規(guī)模也足夠大。

但問題在于，這個賽道本身已經(jīng)非常穩(wěn)了，這也意味著很難再有大的敘事空間。哪怕加上AI，寫寫文檔、做做總結、當個助手，大家都能做，差距并不大。

所以這次發(fā)布會，釘釘真正做的，并不是功能升級，而是默認了一個變化的發(fā)生。如果說的再明確點，那就是企業(yè)里，未來真正干活的，可能不只是人。

我覺得這是整場發(fā)布會最關鍵、但并沒有被直接說清楚的一點。

PART 02

當執(zhí)行者開始變成Agent，

系統(tǒng)先扛不扛得??？

過去的企業(yè)軟件，有一個非常穩(wěn)定的假設：人提出需求，人完成執(zhí)行。

但現(xiàn)在不一樣了。越來越多的任務，已經(jīng)可以交給 Agent 自動完成。但問題隨之而來：誰給它權限？它做錯了怎么辦？出問題能不能隨時停下來？

這時候你會發(fā)現(xiàn)，AI到底有多聰明，反而不是最先要解決的事。在這個問題上，不同廠商給了完全不同的答案。

釘釘?shù)乃悸访黠@在往系統(tǒng)那一側傾斜：如果未來是 Agent 在跑流程，那系統(tǒng)是不是得先為 Agent 準備好規(guī)則和圍欄？

因此，他們開始重構系統(tǒng)底層。

PART 03

DingTalk Real，與其說是進攻，

不如說是一次防守

很多人對 DingTalk Real 的第一反應是：“怎么開始做硬件了？”

也正是在這個背景下，我重新理解了DingTalk Real 。

說實話，我并不意外。在 “ 無招 1.0” 的年代，釘釘已經(jīng)做過不少類似嘗試，當時外界更多理解為商業(yè)化壓力。

但如果把 DingTalk Real 放回到Agent開始接管執(zhí)行的語境里，它的邏輯就變得清晰了。

在我看來，這更像是在補一塊控制短板，也就是在軟件層面的權限和流程之外，再加一個更確定的錨點。

當 Agent 高度自動化運行時，身份要清晰，行為要可控，出問題能一秒暫停。

不是每家公司都會選擇這么做，但釘釘顯然更愿意先把風險兜住。

PART 04

一整套為Agent準備的系統(tǒng)，

而不是一個助手

如果只看產(chǎn)品名字，Agent OS、DEAP、悟空確實容易讓人出戲。

但把這些名字都拿掉，你會發(fā)現(xiàn)它們在解決的，其實是同一個問題：怎么讓 Agent 變成一種可以被企業(yè)長期使用的資源。

Agent OS 解決的是秩序問題，誰能用模型、誰能調算力、成本怎么算、權限怎么控。

DEAP 解決的是長期問題，給用戶自建Agent全面的支持。

悟空的角色也很清晰，只負責把目標拆清楚，把活分出去，必要時兜底。

這一套下來，反而讓我對這條路多了幾分耐心。

PART 05

那些行業(yè)Agent，看起來很多，

其實是在算賬

發(fā)布會上出現(xiàn)了大量行業(yè) Agent，確實有點密。但如果你仔細聽，會發(fā)現(xiàn)釘釘講得最多的并不是技術，而是結果。

省了多少時間？少了多少人工？能不能持續(xù)跑下去？

我越來越覺得，這其實非常 ToB。因為企業(yè)真正關心的從來不是先進不先進，而是這套東西能不能持續(xù)創(chuàng)造價值。

PART 06

飛書和釘釘，可能正在把行業(yè)分成兩條路

如果一定要給這場發(fā)布會一個外部參照，我覺得飛書是繞不開的。

但這并不意味著對立，而是兩種不用的選擇。 一個更關心 AI 能不能立刻改變人的工作方式。

另一個更關心當執(zhí)行權交給 Agent ，系統(tǒng)能不能長期扛得住。

前者更輕、更快，也更容易被感知；后者更慢、更重，但可能更接近大型組織的真實需求。哪條路一定對，現(xiàn)在下結論還太早。 但可以確定的是，企業(yè) AI ，已經(jīng)開始走向分叉。

最后，這場發(fā)布會我不敢說完全認同，但也很難輕視。

這更像是釘釘對自己所處階段的一種提醒： 基礎能力搭得差不多了， 體系也開始成形了， 但離真正成熟，還有很長一段路。因此，釘釘更像是在給自己定一個更高難度的目標。

它沒有給出一個立刻讓人興奮的答案，卻把一個更現(xiàn)實的問題擺在了臺面上。

當 AI 不再只是幫人提效，而是真正開始替人干活，系統(tǒng)該怎么設計，可能比模型有多聰明更重要。

至少現(xiàn)在， 釘釘已經(jīng)把一個繞不開的問題 ，提前擺到了桌面上。