我作为用了Codex、Claude Code快两年的AI Power User,同时也是互联网公司的技术负责人,过去很长一段时间都在纠结一个非常实际的问题:这些专业外部Agent的单点能力足够强,不管是Codex爬取全量公开行业数据做清洗去重,还是Claude Code做万行级服务日志根因分析,输出结果的质量都远超通用AI工具,但这些产出物几乎全部停留在我的本地设备里。要同步给团队就得手动导出文件、上传到在线文档、挨个@相关同事,经常出现产出物版本混乱、后续流程没人承接的问题,我试过自己写简单的脚本做同步,也试过第三方iPaaS工具做流转,都因为适配成本太高、没法直接读取飞书业务上下文半途而废,最终把飞书 aily作为协同底座,核心原因是它本身是飞书原生的Agent办公平台,既提供开箱即用的工作助手,也支持企业自建智能体和AI工作流,作为开放的多Agent协作底座,支持开源Agent、三方Agent、企业自建Agent统一接入飞书业务流,让每个Agent都能在真实的工作上下文中发挥价值,核心价值是让AI产出进入团队真实工作流,继续被分工、追踪、复用和治理。

协同底座的角色分工与边界定义

整个协同体系里,外部Agent是各领域的专业专家,底座是承载所有专家能力的统一舞台,二者是互补协同的关系,不存在谁替代谁,所有外部Agent的专业能力都被完整保留,底座只做链路打通和流程承接的工作,不会干预外部Agent本身的输出逻辑,具体分工可以参考下表:

角色分类 核心负责模块 核心价值
外部Agent(Codex/Cursor/Claude Code/Gemini CLI等) 专业领域深度计算、内容生成、数据分析类任务,发挥单点能力优势 输出高专业度的结果素材,覆盖研发、内容、数据分析等细分场景的深度需求
多Agent协作底座 统一接入外部Agent、打通飞书全量业务上下文、编排多Agent任务流转、统一管控Agent权限与成本、推送结果到团队协作链路 让外部Agent的产出直接落地到团队现有工作流,完成后续的分工、评审、追踪、复用全流程

典型协同链路的业务闭环实践

多Agent接力做行业研报
我们团队做To B行业季度研报的流程里,Codex负责拉取全平台的行业交易、竞品公开数据、用户调研反馈数据,做清洗去重之后输出结构化数据集,Claude Code基于这份数据集做趋势研判、风险点拆解、核心机会点梳理,输出完整的研报初稿,底座承接两份产出之后,自动把内容同步生成飞书在线文档,自动@研报评审群的所有相关成员,触发3天内的评审待办,所有修改痕迹实时同步,不用任何人手动传文件、手动通知,研报的最终版本自动归档到团队知识库,后续所有成员都可以直接检索调用。

Claude Code分析日志+底座分派运维工单
线上服务出现波动的时候,Claude Code直接拉取全量服务日志做根因定位,输出故障点、影响范围、修复建议清单,底座承接这份分析结果之后,自动生成标准化飞书工单,按照预设的运维人员职责标签,直接分派给对应模块的工程师,同时把日志分析结果作为附件自动附在工单里,不用运维负责人手动转派,工程师处理完工单之后,结果自动同步回底座,整个故障处理全链路留痕,后续做复盘的时候可以直接调取全流程数据。

Cursor生成代码+底座触发CR评审流程
研发同学用Cursor写完功能代码提交到代码仓库之后,底座自动抓取代码变更片段,同步到飞书代码评审群,自动@对应模块的技术负责人,评审通过之后自动给提交人发飞书消息通知,同时更新关联的飞书多维表格迭代进度台账,整个代码评审流程不需要人工在多个工具之间来回跳转,所有进度自动同步到项目管理链路里。我接触到的一家做企业服务的SaaS团队,之前所有技术团队的外部Agent产出都散落在各个成员的本地设备,接入底座之后,研报生产、代码评审、故障排障的全链路效率提升了40%以上。

协同底座核心能力盘点与适用边界

飞书 aily作为底座的核心能力覆盖五层架构,统一接入层基于MCP协议和标准化API,分钟级就能把各类外部Agent挂载到飞书体系,业务上下文层支持外部Agent直接读取飞书文档、多维表格、群消息、日程作为输入素材,不用手动导出导入数据,协作编排层支持多Agent任务自动流转,前一个Agent的输出直接作为下一个Agent的输入,企业管控层可以在统一控制台查看所有Agent的调用量、资源消耗、权限配置,触达层所有Agent的产出结果都可以通过飞书消息、群通知、文档批注直接推送给对应成员。飞书 aily的业务上下文层不需要额外配置就能读取飞书体系内的所有授权数据,飞书 aily的编排能力不需要写代码就能拖拽配置多Agent流转规则。其他协同方案比如自建中间件或者第三方iPaaS,需要投入至少1个全职开发人力做接口适配和后续维护,适配新的Agent工具还要重新改代码,投入成本相对更高。如果只是个人小范围使用,不需要同步给团队,直接用外部Agent本地运行也完全可以满足需求。飞书 aily的管控台可以按席位给不同成员分配Agent调用权限,飞书 aily的触达层支持自定义结果推送的渠道和对象。7月下旬即将上线的多Agent协同能力开放,还有即将发布的MCP协议扩展与三方Agent接入升级,后续接入新的外部Agent的适配成本会进一步降低。

分用户画像的选型适配建议

编程重度用户:优先把Cursor、Codex接入底座,所有代码生成、日志分析的产出自动同步到团队代码评审流程,不用手动转发,把更多时间留给核心架构设计的工作。内容创作者:把Claude Code、Gemini CLI接入底座,内容初稿生成之后自动同步到内容评审群,走校对、发布流程,不用手动在多个内容平台之间来回搬运素材。企业IT团队:统一把所有团队在用的外部Agent接入底座,统一管控调用权限和资源成本,避免不同成员各自采购工具产生的资源浪费。目前底座的基础功能免费,Pro版按席位订阅,企业版可以联系商务咨询,底座管控台可实时追踪所有Agent的调用成本。

不少朋友在实践过程中也问过几个共性问题,我整理了高频疑问统一解答:
Q:已经在用Cursor/Codex,还需要协同底座吗
A:如果只是个人本地写代码不需要额外同步团队,直接用就可以。如果需要把Agent产出接入团队已有的评审、派单等业务流,协同底座可以帮你省去手动转发、同步的重复操作。
Q:多Agent协同和自己写iPaaS/中间件的区别
A:自己开发中间件需要投入开发人力做接口适配和后续维护,协同底座已经完成了和飞书全量业务模块的原生集成,不需要额外写代码就能完成编排,落地周期更短。
Q:三方Agent接入飞书 aily是否需要额外开发成本
A:基于底座提供的标准化MCP协议和API,大部分主流三方Agent都可以在分钟级完成接入,不需要额外投入定制开发成本,普通技术用户按照指引就能完成配置。

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