豆包工作实测，远超预期！

大家好，我是 Ai 办公的老章

生产力 Agent 领域迎来重量级选手——豆包工作

我测试了一下，感觉它很大程度满足了我对 AI 办公应用的所有期待

比如多模态能力、浏览器操作和电脑使用、AI+同事的协作、跨端使用（手机与PC无缝切换）与遥控电脑

最令我满意的是它与飞书生态融合，实现1+1>>2 的效果

熟悉老章的兄弟应该知道，我之前做过很多 Skills 和工作流，都基于飞书，但多是通过lark-cli实现的，这一次豆包工作带来的玩法完全超我预期

下面一起看看豆包工作的强大之处

一、豆包把"工作模式"做成了独立应用

豆包大家应该都很熟悉了，我是日活用户，它的App是我为数不多愿意让家里孩子玩的应用

前段时间就发现，它网页端有了"对话"和"工作"两种模式

现在，豆包把它做成了单独的客户端，聚焦生产力场景

顺便说一下大家关心的额度问题

豆包工作的额度消耗用的是和 Codex 同款的 5 小时、7 天限额机制

5 小时是滚动窗口内的活跃使用时长，7 天是更长周期的总额度上限

我实际体验下来，额度消耗非常友好，看得出来是经过优化的，普通办公场景基本不用担心不够用

二、遥控电脑+云电脑：终于不用再忍受"只能连一台"

遥控电脑是我很早之前就在朋友圈吐槽过的，为什么大家都无法做出类似 Codex 那样的体验？很多方案都需要走微信的ClawBot，其他交互体验都还能忍，只能连一台设备这一点就很气

豆包工作这部分功能就很好了，只要是相同账号登录，都可以直接远程操作

更惊喜的是它自带了一台云电脑，实际上是一个轻量级云端沙箱环境，大家感兴趣可以查一下它的配置，我这个是Ubuntu系统，2核4G，自带Python环境，相当于免费送大家一台虚拟机啊

工作中很多任务要跑很长时间，比如我经常、批量下载论文，要做PDF解析/格式转换，还有我做和音频转录，这些活儿就特别适合放在云电脑执行，不会让我的小破本风扇呼呼转，更不用担心掉线

我测试过了，在云电脑上安装、执行 Skills 都毫无问题

最关键的是：执行结果，我所有安装了豆包工作客户端的设备都可以直接拿到，也可以一键发到飞书文档、飞书群。手机上交代任务，云电脑跑着，回到电脑前结果已经在了。

三、豆包+飞书：这才是 1+1>>2 的真正含义

这是我最看重的能力。之前做过太多工作流都用的飞书，邮件处理流水线、AI 记账，还帮一家公司做了一套日周月报系统（不便展示，有机会脱敏后发出来）。

我之前的方案，本质上还是"AI 在飞书外面干活，干完再搬进来"。豆包工作不一样，它是直接在飞书里面干活

放到企业场景就更清楚了：Agent 要落地企业工作流，光靠模型能力远远不够。它必须能读企业上下文、有身份权限、与协作环境结合，在授权范围内理解和调用团队信息，并且把工作成果留在团队中继续编辑、分享和复用。

我一直认为飞书非常适合当 AI 的工作流操作系统：

• 文档沉淀思路

• 多维表格沉淀结构化数据

• 任务沉淀责任

• 消息推动流转

• 权限管住边界

飞书的文档、知识库、会议纪要、多维表格、群消息，都为 AI 调用做了适配。各种 Agent 负责执行和推理，飞书负责把结果放回组织协作里。

豆包工作+飞书把这一专长发挥得更自然了，毕竟是一家人。比如我这个运营选题闭环：云电脑读云盘里的表格数据 → 做数据分析 → 输出选题建议报告到飞书文档 → 自动发送到飞书群。同事在群里提了修改意见，我再让豆包工作读一次群消息，优化报告——也是一句话的事儿。

注意这个闭环的关键：产物不是停在 AI 的对话框里，而是直接落在飞书文档里，同事可以接着评论、修改、迭代。这才是 AI+人协作该有的样子。

四、多模态：群聊聊清楚了，AI 直接出成品

Seedream 文生图、Seedance 视频生成都是豆包内置模型，这部分能力大家已经比较熟悉了

但我想推荐一个很多人没意识到的场景：飞书群内团队成员已经聊清楚了需求、确定了方案，完全不需要再向 AI 重新介绍一遍，它直接读群聊就能做出成品

省去了写 Brief 的环节——这才是真正的效率提升。以前是"讨论完→有人整理成文档→喂给 AI→AI 出稿→再调整"，现在是"讨论完→AI 直接出稿"

五、我的判断：办公 Agent 的真正护城河，不是能力

办公 Agent 市场已经卷到能力趋同了，搜索资料、写文档、做表格、生成 PPT、操作浏览器等端到端完成任务已经成了各家的基本能力。模型可以替换，工具可以接入，成熟的 Agent 架构也可以直接复用。

真正的差距在于：Agent 对组织了解多少，能够在什么权限下行动，能否进入人与人真实协作的过程 —— 不仅提升个人效率，更要提升组织效率！

Anthropic 今年 6 月发布了 Claude Tag，让 Claude 以团队成员身份常驻 Slack 频道。这说明Agent 要落地企业工作流，光有模型能力远远不够，它必须被安放在一个有上下文、有权限边界、可被团队共享协作的场域里

飞书就是国内最接近这个场域的产品：把聊天、文档、会议、数据、知识库、业务系统和审批，在多数企业里分散于不同产品，Agent 需要逐个连接、搬运数据、重新建立权限。但飞书已经把这些信息放在同一套组织身份、权限和协作体系中，豆包工作可以直接在工作发生的地方理解上下文并采取行动

还有一点很重要：好的工作 Agent 会随着组织使用而变得更有价值，企业可以把好的经验沉淀成自定义技能（Skill），在组织内共享复用；Agent 的产物落回到飞书，也持续成为企业资产；办成更多事情，又让新的工作继续留在同一套系统中 ，形成正向飞轮