文 | 周天
周天财经 原创出品
从Manus到马卡龙，很多人的感觉是本轮AI Agent热潮到此偃旗息鼓，这个行业的创新叙事乏力了，硅谷的AI进展今年也显得无趣和停滞。
通用agent是不是AI的终极入口？
业界迷茫，但中国科技巨头已经抢先锁定了AI入口的理想形态，agent热潮也有了一个最强入局者，且是核心定义者—— 8月25日当天，十周年的钉钉，发布了无招回归4个月后的第一份「成绩单」：钉钉8.0版本也就是AI钉钉1.0。
这也是阿里寻找AI ToB入口的核心承载容器，除了界面UI和交互逻辑的巨变，这其中囊括着以下有记忆点的新功能都在处处体现着这一战略，在此试着以偏概全一下诸多新产品：
钉钉 ONE：专属AI秘书，自动拎出成千上万条聊天记录里的有效信息，并自动排序每天日程和事务。
AI搜问：整合企业内部知识库和外部信息的智能检索系统，可根据员工权限来千人千面地呈现结果。
AI听记：基于1亿小时音频训练的语音识别转文字和自动摘要功能。
钉钉AI表格：实时读取表格里网页数据，一句自然语言就能搭建工作流。
DingTalk A1：四合一智能硬件，集录音笔、会议机、翻译机、AI助理等功能于一体，一款可以磁吸在手机上的AI硬件产品。没有人能拒绝磁吸的诱惑，就像小米YU7一大的记忆点就是满车的磁吸点位。AI把产品重做一遍，磁吸又把产品重做第二遍。
关键词是自然语言，自主决策，「未来在钉钉上的这些企业，会更多借助自然语言，通过钉钉的聊天界面，去完成背后CRM、ERP软件等的功能，甚至能帮助企业完成一些非常重要的决策工作。」吴泳铭此前在定义钉钉时，提到了这样的战略期许，「未来企业内部系统将不再是孤立的功能模块，而是由多个AI智能体（AI Agent）相互连接、调用的动态网络」。
围绕AI核心战略，阿里正在构建一个横跨AI To C与AI To B的智能版图。对于钉钉而言，作为服务2600万+企业组织，覆盖了79% A股上市公司的超级入口，被重新定位为基于自然语言交互的企业智能中枢。
回归四个月的无招，很好地接招了AI ToB入口的命题作文。
01 「置身事内」的重构
刚刚回归的无招，首先用半个月时间「查产品问题」。无招认为，之前的钉钉臃肿不够简洁，他带着不同产品线一条条重新过细节，并要求每个产品线去获得真实用户反馈。这有点像马斯克在Space X的工作方法：为什么火箭上必须要用这些零部件，拆掉几个行不行？以前行业惯例都用，我就必须得沿用？对于不明由来的零部件，先砍掉，等火箭爆炸了再加回去。
无招是从源头去查看细节，找一线负责人聊，去查工作日志，比如，客服系统，表面看，转人工率15%，客户满意度96%，数据优秀，但无招认为，这些数据有误导性，他坚持要实际走访，这样一来，就发现，很多客户反馈一年的bug，迟迟没改进。
原来这就是科层汇报机制呈现出来的虚假反馈，与真实状况的巨大gap，无招要打破这个gap，不满于传统指标里的形势一片大好，而是剥开细节，重新审视一遍业务。
这还只是一个业务为例子，其实无招几乎就是这样把所有业务都过了一遍。
为什么要这么做？无招离开的时光里，一度沉寂，却也多了很多新思考，让他能「置身事外」来重新思考业务逻辑，以旁观者视角跳出当局者迷的怪圈，同时，当了一段时间旁观者，不能亲自下场，也多了很多紧迫感，发布会现场，无招火力全开，整个人的状态非常亢奋。
重构最直观地首先发生在：钉钉UI界面全盘革新，无招大刀砍掉多余凌乱的细节，真正用AI的自动化总结、梳理、提炼，代替毫无章法的摊大饼，从页面展示贪多贪全，而以自动化看板取而代之。把过去得人找按钮，变成由agent进行语义识别，自动判定优先级、相关性，来归纳梳理排列信息。
发布会现场呼声连连，主客的兴奋度都是很高涨的，业内很久没有出现这样让人眼前一亮的激进创新了。
这是因为无招真的在憋大招，在燃烧，更加直面痛点，才带来一次前所未有的重构。最近看Notion创始人Ivan Zhao的访谈，我深有感触，他说，「关键是要有归零的勇气。我们重构过三次代码库，甚至解散过整个团队。创业者常被惯性推着走，但真正的突破需要完全重置」。宇树科技创始人王兴兴也对周天财经说：我是随时可以重新选择技术路线，随时可以「打自己的脸的」。
看到钉钉新的界面UI，第一感觉是不习惯，那些凌乱的按钮都去哪了？紧接着的第二感觉是，没多久，关键信息又都回来了。因为，不再是人在纷乱的信息流中去费力找要点，而是让业务自然地「涌现」到人的面前。
人找信息，需要多个页面跳转，点进去，再退出，再点进去，到处翻看，上下滑动，因此，过去为了减少滑动和跳转，单个页面越繁复越好，今天，AI实现自动化了，自动总结一个群聊讨论出来的成果，自动根据聊天记录排好日程，把一个具体问题自动关联负责人，自动生成回复建议，自动索引出知识库相关文件，AI实现最短路径，就不再需要堆砌，因此，AI时代的工作界面，就理应是极简的，是重点突出的。无招找到了其中的第一性原理。
一天内，单位群聊信息有几千条，可能真正跟自己相关的且包含任务属性的就一两条，「小王你来研究研究，下周出个报告」，「张三李四下周一起去甲方那里驻场看看问题出在哪」，类似这样的关键信息可能就淹没在数百条消息中，agent这时候会介入，提示「未读消息较多，为你自动总结」，随后分发和推送到具体个人的任务流当中。
不仅仅是内部聊天，还比如，从魏桥创业的实践中来看，根据其CIO的讲述，过去，搜集电压、槽温这些关键数据，要往返于车间和办公室电脑查看，信息往往滞后，安全问题则发生在一瞬间。现在，不仅是手机端就能查看，AI还让这件事情更进一步，人可以用自然语言直接提问，就能问到数据，这种提问可以是：槽温超出正常值5% 的电解炉帮我找出来，AI就会马上做出一张表格，突出其中的异常值，再也不用人自己去一个指标一个指标地查找比对。
聊天软件是避免不了噪音，即便是一款工作聊天软件，而从纷乱的信息中提炼任务流，是一次「降噪」行动，也是真正的职场减负，但从更加第一性原理来看，也是无招想明白了AI的真正能力，就是做好初筛，把决策建议摆在用户的案头，把过去做填空题的模式，变成做选择题。
真正的「酷功能」是每日最前沿趋势的简报梳理，这些都是过去需要聘请专人来做的事情，今天由agent代劳。其中一个产品细节是，一个人点赞，还会自动推送给其他同事的信息流中，形成企业内部私域的学习分享氛围，颇为精妙。我和宇树科技的CEO王兴兴有过一次面对面的深入交流，他提到自己会经常把全球最前沿的机器人论文都看一遍，来洞悉技术路线的变化，从而寻找差距，这是不小的工作量，显然，今后王兴兴们所需要的这类论文梳理总结工作，都会有一个专用agent来代劳。
02 从AI钉钉1.0之中，我看到AI ToB超级入口的成型
微软CTO斯科特就认为：不可能出现「能搞定一切」的通用Agent，未来是垂直领域Agent的天下。
专注于AI领域的专栏「葬 AI」认为，通用Agent产品最核心的困境，就是用户需求不足，大伙不知道拿这么多Agent来干嘛。其主理人翻了下Manus自己推荐的用户案例，首页一共50个案例，一半是搜索场景，写研究报告；剩下一半是生成网页和小游戏。其中重叠了十几个案例是先写报告再做成网页或PPT。这说明通用Agent不通用，主要场景就两个：写报告和生成小游戏。收敛一下，所有的通用Agent主要就两个功能：DeepResearch和4399小游戏。
通用型AI Agent目前仍停留在「胶水式整合」角色，缺乏独特资产（如数据、渠道、算法），难以抵御「被集成」或「被纵深替代」的风险。
而从钉钉的激进创新中，我隐约读到了关于垂直agent的几个信息量，在未来可能是决定性的分野。
1 好的解决方案一定是跨应用的，是调用多个模型的，钉钉过去做的是应用超市，是这个生态形态的1.0，今天，无招把进度条推到了2.0，就是智能体的打通、协同，钉钉统一入口，融合多个模型，用户随意勾选，这是钉钉天然的优势。比如，AI fusion融合问答能力，会自动用三个模型来提供答案，用户也可以自己勾选模型。
2 通用agent还太早，但专用agent会爆发起来，而钉钉作为聚合者的机会非常大，甚至聚合者会成为某种意义上的通用agent。
通用这件事应该是在做垂直发展之后才能发展，也就是OpenAI曾经规划出的AGI第五阶段：领导者。未来每个垂直领域会有很多专业agent，而领导者就像CEO一样，找到能力匹配的agent一起达成目标。而另一种实现通用的方式，就是聚合，基于场景把需求识别后拆解任务，分发给垂直agent，这是我在钉钉身上看到的巨大前瞻性。
关于垂直专用大模型，魏桥CIO马法红在演讲中有一个精辟的论断，其大意是：管理场景可以接受九十分，但是工程场景不能出错，必须做到一百分才可以被使用，她的判断是，因此通用大模型没法用，如果追求精确性，必须得是专用大模型，通过私有化部署调取内部敏感信息来训练。
另一个案例是，在AI听记这个功能中，钉钉就允许企业私有化部署，结合企业授权的内部知识库、高管口音、内部员工通讯录来进行专属训练，大大增加一些生僻专有词汇的准确性。
还比如，针对小微企业，引入了几大专业助理，从AI财税助理处理公司记账报税，到AI法务助理帮忙审查合同，提示风险点，再到设计助理设计logo和海报，已经是在解决企业生命周期里的全部核心问题了。其中，无招谈到，AI法务助理就用到了非常庞大的司法案例库来训练，还找了国内顶尖的法律团队来进行辅助训练。先专业模型，再聚合起来，从而实现一站式对企业痛点的全覆盖，可谓AI ToB领域最大入口的绝活。
3 钉钉应用层的巨大飞跃，离不开和底层模型的协同，能不能「向下改模型」，直接修改底层技术，是agent长期竞争的决定性因素。比如，钉钉AI听记，就是和通义实验室共同打造的，用1亿+小时的音频来训练模型，无招现场展示了其97%的识别准确率，让人震惊。
AI听记的准确性还不是最大的特色，而是自动判断对话场景，自动生成表格，形成待办事项，精确@具体员工。我用了多款录音转文字应用，多多少少都付过费，能做好结构化信息整理的，是我最大的付费诱因。
还比如，在制造业和电商行业，涉及到零部件并行制造的排期表格与电商备货库存清单，需要实现一处修改，多处同步调整参数和重新排期，那如果在某些行业和大规模企业里，一处变动，涉及到百万行的实时重新变动呢？钉钉二话不说，AI表格功能再次「向下修改底层技术」，和阿里云瑶池数据库团队联合开发了O-Table新架构，能支持百万行数据的实时并行计算。
AI表格现在不仅能根据一句自然语言来搭建表格，更进一步，甚至能自动更新，实时读取网页的关键数据指标，不需要人工反复修改更新数据，据无招说，有家美妆品牌，实现了24倍营收增长，就与每天都能复盘达人带货数据有关，实时调整投放逻辑。
写到这里，有一些图景已经很清晰了。知名AI工程师、Pleias的联合创始人Alexander Doria关于Agent的思考中谈到，目前大部分西方AI企业还停留在「纯应用层」的竞争模式上，甚至大部分人都没有意识到：仅靠应用层打下一场战争的时代已经结束了。
2025年被业界认为是AI Agent爆发和商业化应用的元年，如今看来，元年的定义者，不来自于Manus，而是AI钉钉1.0，而对于阿里来说，已经提前锁定了一个AI超级入口，关于AI的未来战争实际上已经提前结束。
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