誰是真正 AI 原生的團隊協作空間？

文 丨 闌夕

過去一個月里，飛書開源了 lark-cli，11 個業務域、200 多條命令行指令，全部拆給 AI Agent調用。很快，釘釘跟進，發布了自己的 CLI 工具 dws。

兩個中國最大的辦公平臺，在同一周做了同一件事：把自己的全部能力拆成命令行，交給Agent去操作。

這個動作的含義比它表面看起來要大。它意味著飛書和釘釘都承認了一個前提——Agent 不應該通過人類的界面來工作，它需要自己的操作通道。

但開放接口只是第一步。真正的問題在更底下。

AI 產品在過去三年經歷了三次身份切換。

兩年前 AI 還是聊天機器人，你問它答，聊完即走，什么都不留下。Copilot 算一個進步，AI 嵌進了現有工具里幫你寫草稿、做總結，但主語始終是你。

變化是最近一年的事。Claude Code 讓用戶坐在終端前面看 Agent 干活，它接管整個代碼倉庫，自己讀代碼、自己跑測試、自己提交修改，人只管審批。OpenClaw 把 Agent 能調用的工具從幾種變成幾百種，一個開放的插件生態，接進去就能用。Hermes Agent 再往前一步，還能自主進化。

主語變了。人不再是那個主要操作者，一切都是 vibe coding、vide design、vide marketing。

這就逼出了一個問題：Agent 在哪里工作？

現在的情況是，Agent被塞進了為人類設計的工具里。它通過Slack、企微發消息，在Notion里編輯文檔，在飛書里拉數據。各家也在補救，開CLI，Notion 上了 Custom Agents，都想讓 Agent 繞過人的界面直接干活。

調用的問題確實緩解了，但還是很難解決根本問題。一個 Agent 處理完一份客戶記錄，另一個 Agent 不會知道這件事發生了。它們之間沒有信息通道。要串起來，得靠人寫自動化腳本，或者干脆靠人轉達。CLI 給了 Agent 一雙手，但沒給它們一間共用的辦公室。

還有一層更基礎的問題：格式。傳統工具默認人是操作者，文件格式是 .docx 和 .xlsx，適合人閱讀和修改。但它們本質上是壓縮包，里面是一堆 XML 文件。要讀取內容，Agent 得先解壓，再解析復雜的 XML 結構，才能提取內容。Markdown、CSV、HTML 不一樣，打開就是文本，Agent 直接讀寫。LLM 本身就是吃這些純文本格式訓練出來的，對 Agent 來說這才是母語。

在一棟為人蓋的樓里給 Agent 騰房間，能湊合住?，F有軟件的所有預設都建立在人類是操作者這個假設上。但Agent原生的軟件假設Agent是操作者，人類是監督者。

這是地基的問題。

今年初有人總結了一條判斷標準：「用戶在 UI 上能做到的任何事，Agent 都應該能通過工具做到?！拱堰@句話當尺子量一遍現有協作工具，很少有及格的。

Agent Native 需要的是，文件格式從 .docx 換成 Markdown、CSV、HTML 這些 Agent 直接讀寫的純文本，Agent 之間有共享的上下文而不是各自鎖在對話窗口里，新能力寫一段 prompt 就上線。

Moxt 是我目前見過的，少有的認真按這套假設來設計的協作產品。

我大概試了試，確實有些不同的體驗。先給AI投喂了十幾篇自己的文章，想看看所謂的Skill蒸餾是什么效果。結果收到一份幾千字的解構報告，從選題偏好到句式習慣逐幀分析，結尾還附了一份復刻指南。

把人變成Skill，本質上是把經驗的上下文做標準化封裝。這件事不新鮮，企業知識庫多年前就在做。區別是Moxt把這個封裝放進了一個Agent能直接調用的環境里，而不是放進一個人類需要手動檢索的文檔庫。

但讓我真正意外的不是Skill。

我在Moxt里搭了四個AI Teammates——銷售助理、數據分析師、內容策劃、售后客服——讓它們在同一個團隊空間里工作。

這些都不算稀奇。有意思的是下完任務之后發生的事。

銷售助理消化完客戶的會議記錄并生成摘要后，數據分析師基于這份更新，自動在系統里補全了客戶畫像。期間我沒@任何人，沒發消息，沒開會，兩個AI Teammate自己串起來了一條信息鏈。

往下推，客戶畫像更新后同步至售后，完整鏈路分析出客戶痛點，成為內容策劃的新素材。我看到的結果是，察覺到客戶的不滿后，內容策劃已經在籌劃針對性的傳播選題了。

還有一個細節。我對售后客服下達了一個關于客戶稱呼的糾錯，沒給任何額外指令，它把這個修正同步給了所有AI Teammates。一次提醒，全員糾正。

這些事情分開看，每一件都不復雜。但加在一起，你看到的是一個Agent團隊在協作。信息在Agent之間自動流動，上下文在團隊層面共享，沒有人在中間當傳話筒。

這就是Agent Native架構長出來的東西。沒人專門設計了一個「自動同步」功能。當底層假設變成「Agent是工位上的主角」，這些能力自己就冒出來了。飛書做不到，根子在架構：它假設Agent是輔助角色，信息流動的起點和終點都是人。

當然不是沒有問題。單輪對話200K的上下文容量對重度用戶來說不太夠用，疊加上Skills的裝載，上下文空間被進一步壓縮，我不得不開新對話處理后續任務。這個限制不算致命，但體感上是個實在的卡點。

在做客十字路口那期播客里，Moxt聯合創始人昊然說試用了兩周產品后，感到「頭皮發麻」。

除了產品身上久違的新意之外，起碼目前而言，AI帶來的創業潮還沒有呈現出后移動互聯網時期「如果大廠也做，你怎么辦」的絕望處境，更何況辦公協作領域本就存在海量的長尾需求，不太能出現贏家通吃的局面。

創業者和年輕人的興奮是可以理解的。至少，他的判斷里有一個前提確實有可能成立：Agent時代的協作工具，很難在現有工具上加AI長出來。它需要從頭蓋。

這個判斷放在一年前可能顯得冒進。但看看過去六個月，整個行業都在往同一個方向跑：面向 Agent 生態開發，而不是面向人做工具。

當Agent 能力越來越強，它需要自己的工作空間和協作方式。這是架構代際的切換。

Moxt 最初的靈感，起源于團隊內部不想再來回互傳Markdown文件了。每一個技術周期里總有這樣的公司，起點小到像隨興而起，走著走著就認真了。