钉钉悟空 vs 飞书Aily：AI 原生与渐进增强的 Agent 路径深度解析
最近体验了钉钉悟空，上手后最直观的感受是：它非常适合内容创作者。和以往在办公软件中“塞”几个AI功能不同，悟空从底层就完全按照 Agent 的思路来设计。而在之前，我一直在使用飞书 Aily，也是一款 Agent 产品。深度使用后，最大的感触是，这两款产品走的是完全不同的路线。
悟空下载地址：https://wukong.dingtalk.com/
下面通过几个实测案例来详细说明。
小红书内容自动化
如果你在寻找更智能的小红书运营自动化方案，这个例子会很值得参考。
以往通过影刀等工具实现小红书自动发布，主要依赖模拟点击操作。现在悟空在 Agent 层面就能完成这类任务，并且配合信息收集能力，能够形成从搜集到输出的一体化闭环。
我试着让它收集小红书上近期热度较高的护肤品产品。
悟空会自行启动内置浏览器，前往小红书 APP 进行搜索，之后把搜索到的数据整理并汇总进钉钉表格。
把同样的需求交给飞书 Aily，会发现它无法调用本地浏览器登录小红书搜索信息。它只能在不同信息平台检索，比如新闻网站、头条等。
差距非常明显：悟空可以基于小红书上不同产品的热度进行信息采集，而飞书 Aily 则不行。虽然飞书 Aily 也能打开 AI 浏览器，
但经常卡在登录界面。当然，飞书其实可以通过接入 OpenClaw 来完成这个流程。这正是两者本质上的区别：一个是附加了 Agent 功能，另一个则自带 Agent 能力。
接着，我让悟空帮我发布一篇小红书笔记。它会打开小红书，按照指令操作相应界面，自动填充内容并完成发送。
定制化的信息收集流程
作为 AI 领域的博主，每天都需要搜集信息制作内容。于是我给悟空配置了一个 AI 新闻定时任务。
经过几次需求确认后，悟空开始创建定时任务。这里它并不是直接调用网络搜索，而是打开本地浏览器获取信息。
这就是悟空 CLI 能力的优势。因为信息是从网页上直接获取的，我也可以在网页上进一步操作。比如，我想获取“量子位”热门板块里的“热门文章”信息，就可以在定时任务中单独说明。
而且，收集到的信息还可以保存到本地电脑，用于后续其他用途。
高质量视频内容生成
悟空不仅内置了常用功能，技能市场也非常丰富。
我使用了“动画大师”技能，制作一个关于人口数量变化的动态视频。
下面是生成的视频效果。
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同样都在做 Agent，钉钉悟空和飞书 Aily 差别有多大？
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同样都在做 Agent，钉钉悟空和飞书 Aily 差别有多大？
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虽然这个技能在界面细节上还有些可打磨之处，但整体体验下来，我已经能明显感受到，悟空想做的绝不仅仅是“多出几个 AI 功能”那么简单。它体现的是一套整体性的、完全不同的产品思路。
悟空与 Aily，底层逻辑的根本差异
如果用一句话来概括：
- 悟空 是面向 AI 使用场景重新构建了一套系统。
- 飞书 Aily 则是在飞书现有能力之上，再叠加上一层 AI。
这两种思路看上去都在做 Agent，某些场景下可能体验相近，但底层逻辑差别非常大。
钉钉悟空：不是接上 AI，而是用 AI 重做一遍系统
悟空最让我印象深刻的，是钉钉将底层能力进行了全面的 CLI（命令行界面）改造。
这意味着它并不是简单地为 AI 开放几个接口，也不是让 AI 去“模仿人类点击按钮、走页面流程”，而是直接为 AI 打造了一套原生的、可调用的操作语言。
钉钉的 CLI 远不止普通的命令行指令。
每一条指令背后，都承载着：
- 权限
- 会话
- 授权
- 上下文 context
因此，当 AI 调用钉钉的能力时，它不是在“模拟人类操作系统”，而是以一个合法身份，在清晰的权限边界内直接与系统交互。
你会清晰地感受到，悟空不是后来补上的 AI 功能，而是从最初就按照 AI 原生产品的逻辑来设计的。
飞书 Aily：更像是飞书生态中的云端 AI 助手
再看飞书 Aily。
个人理解，它本质上更接近一个纯云端的 AI 助手，整体形态与早期的 CoWork 路线有些相似。
它可以帮你在飞书生态内完成一些事情，比如：
- 撰写文档
- 查询日历
- 整理表格
- 完成基础协同类任务
这些能力非常实用，尤其在飞书体系内体验很顺手。
但问题在于，它更像是“飞书里的 AI 助手”，而非一个从底层到执行链路都围绕 Agent 重新设计的系统。
此外，飞书还接入了龙虾（OpenClaw），让用户可以在本地电脑上通过 Agent 执行任务。
但这两块能力本质上是分离的：
- 一块是云端的 Aily
- 另一块是本地侧的 Agent 执行
它们可以相互配合，但并不是从底层打通的统一产品。
悟空做成了一体化产品
而钉钉悟空给我的感觉是，它的目标远不止做一个单点工具，而是打造一个更完整的 AI 原生工作平台。
它尽可能将以下几件原本可能分散的事情，整合到一个产品中：
- 云端工作流编排
- 本地 Agent 执行
- 企业级安全管控
- 原生权限与上下文体系
因此，用更直白的话来说，飞书 Aily 加上飞书接入龙虾，这两块能力加起来，才大致接近悟空一个产品所覆盖的范围。
这也是为什么我觉得，它们虽然都叫 Agent，但产品思路完全不同。
一个是在原有办公生态上不断叠加 AI，另一个则是站在 AI 的视角重新定义整套工作系统。
企业 Agent 的分化路线
目前大多数做 Agent 的公司，基本都在走两条路。简单来说：
一条是在现有系统上叠加 AI。
另一条是按 AI 的逻辑把系统重新做一遍。
这其实也映射了 AI 时代企业应用的两大发展方向。
第一条路：渐进式增强
第一种被称为渐进式增强。
这条路的核心思路很清楚：
不推翻原有系统，而是在上面继续做加法，用 AI Agent 来增强现有能力。
飞书的路线大致就是如此。
比如 Aily，本质上是在飞书现有能力上增加一层 AI 助手功能；再比如接入 OpenClaw，是在这个体系之外补充本地 Agent 的执行能力。
这种方式的优势很明显：
- 风险较低
- 上线速度快
- 企业接受度更高
尤其对很多保守型公司来说，这种方式最容易落地。它不需要立刻改变工作方式，只需在原体系上逐步引入 AI，先把效率提起来。
但问题也同样突出。因为它始终建立在旧架构之上，上限很容易被老系统限制。
可以这样理解：
它能让旧系统更聪明，却很难让旧系统真正变成 AI 原生。
第二条路：重构式创新
另一种路线，叫重构式创新。
这条路更激进一些。
它不是在旧系统上补 AI，而是直接站在 AI 的视角，从零开始重新设计整个企业应用。
悟空走的正是这条路。
它不是简单接入几个 Agent 功能，而是把底层能力重新梳理一遍。钉钉将底层全面 CLI 化，本质上就是在为 AI 打造一套原生的操作语言和工作机制。
换句话说：
它不是让 AI 去适配旧系统，而是让系统从一开始就按照 AI 的方式设计。
这条路的优点也显而易见：
- 潜力更大
- 天花板更高
- 想象空间也更广
因为一旦底层就是按照 AI 原生思路设计的，后续许多能力的扩展会顺理成章。
但实施难度也不小。因为这不仅是技术上的改造，更涉及工作习惯、协作方式乃至组织流程的调整。
更直接地说：
这种路线更先进，但也更难落地。
短期看增强，长期看重构
站在当下这个节点看，渐进式增强仍然具备重要价值。而且在未来一段时间内，这条路依然会有广阔市场。
因为很多组织会认为：“我现在只需要在现有系统上叠加一些 AI 能力，就已经够用了。”
这个判断没有问题。对很多企业来说，先把能提升效率的地方做起来，本来就是更务实的选择。
但如果拉长时间线，重构式创新很可能才是最终的方向。
原因并不复杂。当 AI Agent 的能力越来越强，许多传统企业应用的底层架构可能会越来越难以适配新的工作方式。
短期看，大家都会先在老系统上叠加 AI；但长期看，那些真正按照 AI 原生思路重新打造的产品，才更有可能定义下一代企业应用。