Feishu, das auf der Welle von OpenClaw steht, will es ermöglichen, dass auch Anfänger problemlos Garnelen züchten können.

In den letzten Monaten ist OpenClaw in der Entwickler-Community rapide populär geworden. Es hat schnell eine große Anzahl von Sternen auf GitHub gesammelt, und die dazugehörigen Tutorials, Videos und praktischen Beispiele haben die Community ständig überschwemmt.

Der Grund für die Aufmerksamkeit ist, dass es die Arbeitsweise von KI verändert hat. Neben der Frage-Antwort-Interaktion kann die KI auch Tools aufrufen, Aufgaben ausführen und kontinuierlich arbeiten. Von der automatischen Informationsorganisation und Inhaltsverwaltung bis hin zum Einbezug in den Entwicklungsprozess beginnen zahlreiche neue Einsatzmöglichkeiten aufzutauchen, und das bisher eher in Forschungsdiskussionen verbliebene Konzept des Agenten (Intelligent Agent) wird in einem breiteren Kreis wahrgenommen.

In den letzten zwei Jahren waren die meisten großen KI-Unternehmen, von OpenAI bis hin zu chinesischen Anbietern, hauptsächlich auf zwei Dinge fokussiert: Rechenleistung und Modelle. Aber seit letztem Jahr rückt ein neues Problem in den Vordergrund: Wenn der größte Bruchpunkt darin besteht, dass die KI nach der Ausgabe ihrer Ergebnisse aufhört, wie kann die KI dann tatsächlich in das Produktions- und Lebensumfeld integriert werden?

Genau in diesem Kontext beginnt der Agent (Intelligent Agent) zu einem global diskutierten Thema zu werden.

In diesem Jahr hat sich dieser Trend noch beschleunigt. Immer mehr Unternehmen beginnen, ihre eigenen Agent-Produkte auf den Markt zu bringen. Hersteller wie MiniMax, Kimi und Zhipu haben neue Agent-Fähigkeiten veröffentlicht und hoffen, dass die KI nicht nur Gespräche führen, sondern auch Aufgaben ausführen, Tools aufrufen und komplexe Prozesse abwickeln kann. Doch damit verbunden ist das Problem, dass es für den Agenten schwierig ist, in die tägliche Zusammenarbeit einer Organisation einzutreten, wenn es keine reale Arbeitsumgebung gibt.

Deshalb treten in dieser Runde der Agenten-Entwicklung Plattformen auf, die den Betrieb von Agenten unterstützen können, und sie spielen eine immer wichtigere Rolle.

Global gesehen sind einige Produktivitätsplattformen zu wichtigen Szenarien für Agenten-Experimente geworden. Beispielsweise das kollaborative Tool Notion, das auf Dokumenten und Datenbanken basiert; das Unternehmensarbeitszeugnis Google Workspace, das Gmail, Docs und Sheets verbindet; sowie der zentrale Zugangspunkt für Unternehmens-Teamkommunikation, Slack. Ähnliche Plattformen sind auch Airtable, Microsoft 365 und andere Büroanwendungen. Diese Systeme verbinden bereits Teamkommunikation, Dokumente und Daten und bieten daher von Natur aus eine Umgebung, in der Agenten an der Arbeit teilnehmen können.

In China tritt auch dieser Trend auf. Einige Produktivitätsplattformen werden in der Praxis von Entwicklern zunehmend zu gängigen Umgebungen für den Betrieb von Agenten. Viele Teams wählen es, wenn sie Agenten einsetzen, diese in den Feishu-Roboter zu integrieren, damit sie direkt in der Teamzusammenarbeitssystem laufen können. Die Claw-Produkte einiger Modellhersteller werden bei der praktischen Konfiguration auch oft standardmäßig mit Feishu verbunden.

Feishu hat es aber nicht bei diesem Schritt belassen. Am 19. März hat Feishu auch mehrere unternehmensorientierte Produkte wie die "Feishu-Version von Lobster" und den mehrdimensionalen Tabellen-Agenten veröffentlicht.

Von Feishu aily für normale Benutzer über aily Professional Edition für komplexe Aufgaben bis hin zum MiaoDa Agent, der Anwendungen und Agenten erstellen kann, sowie die KI-Erstellungskapazität der mehrdimensionalen Tabellen hat Feishu dieses Mal ein ganzes Set von Agent-Produkten für die Umsetzung auf persönlicher und organisatorischer Ebene gebracht.

In dieser Welle der Agenten-Enthusiasmus ist ein zentraler Gedanke: Wenn die KI nur Fragen beantworten kann, bleibt sie weiterhin nur ein Werkzeug; erst wenn die KI an Aufgabenprozessen teilnehmen kann, kann sie möglicherweise zu einer Produktivitätskraft werden.

Von diesem Blickwinkel aus gesehen beantworten die von Feishu veröffentlichten Produkte in gewissem Maße diese Frage.

Die Produktivitätsszenarien haben endlich die passende KI bekommen

Der CEO von Microsoft, Satya Nadella, hat mehrmals erwähnt, dass sich in Zukunft die Ressourcenallokation von Unternehmen ändern wird: Rechenleistung und Agenten werden allmählich zu ebenso wichtigen Produktionsressourcen wie Menschen. Der KI-Forscher Andrew Ng hat auch das Konzept des "Agentic Workflow" vorgeschlagen - anstatt sich auf ein einzelnes Modell zu verlassen, sollten mehrere Agenten in einem Arbeitsfluss zusammenarbeiten, um Aufgaben zu erledigen.

Diese Einschätzungen werden allmählich zur Realität.

Eine sehr anschauliche Veränderung ist, dass die führenden großen Modellhersteller immer mehr Wert auf den Token-Verbrauch und die daraus resultierende Nutzungsdauer, Aufgaben-Tiefe und Benutzerbindung legen.

Chinesische Hersteller wie Kimi und Zhipu haben nacheinander ihre eigenen Claw-ähnlichen Produkte auf den Markt gebracht und versuchen, die von OpenClaw repräsentierten Fähigkeiten wie "Tool-Aufruf, kontinuierliche Arbeit, langfristige Ausführung" in ihre eigene Ökosystem zu integrieren; auch das ausländische Unternehmen Anthropic verstärkt kontinuierlich die Anwendungsfälle von Claude in komplexen Aufgaben, mehrstufigen Ausführungen und Arbeitsflüssen.

Scheinbar umkämpfen die Unternehmen um die Tokens, aber hinter den Kulissen geht es eigentlich um die echten Arbeitsaufgaben der Benutzer. Der Agent springt somit aus der Beschränkung des technischen Konzepts heraus und wird zum zentralen Instrument für die großen Modellunternehmen, um die Nutzungsintensität und die Produktform in der nächsten Phase zu erobern.

Diese Veränderung hat sich auch schnell auf die Plattformebene ausgebreitet. Am 18. März hat die Führung von Tencent während der Earnings-Präsentation öffentlich ihre Meinung zu den "Lobster"-Anwendungen geäußert - solche Anwendungen ermöglichen es der KI, nicht nur auf ChatBot-Szenarien zu beschränken, sondern auch in reichhaltigere Büro- und Geschäftsszenarien einzudringen; für Tencent bringt dies auch Inspiration für den geplanten WeChat-Agenten, und der seit langem in der WeChat-Ökosystem existierende Ansatz der dezentralisierten Mini-Programme könnte auch in die zukünftige Agenten-Entwicklung einfließen.

Im Gegensatz zu Tencent, das die Einbindung von Agenten eher aus der Perspektive der WeChat-Ökosystem betrachtet, spielt Feishu in dieser Welle der Veränderung zunächst eher die Rolle einer kollaborativen Plattform: Mit der zunehmenden Popularität von OpenClaw integrieren immer mehr Entwickler Agenten in den Feishu-Roboter; bis zum 19. März haben bereits Plattformen wie Volcengine, Jieyue Xingchen, Kimi, Kouzi, MiniMax und Zhipu die Verbindung mit den offiziellen Feishu OpenClaw-Plugins abgeschlossen.

Warum löst ein OpenClaw in der Branche so große Kettenreaktionen aus?

In den letzten Jahren haben die großen Modelle bereits ihre Fähigkeiten in der Textgenerierung und Wissensabfrage bewiesen. Aber in realen Arbeitsumgebungen bleibt diese Fähigkeit immer noch in einer unterstützenden Rolle: Die KI kann Antworten geben, aber es ist schwierig, Aufgaben weiter auszuführen. Menschen müssen oft die Ergebnisse der KI kopieren, organisieren und dann manuell in den tatsächlichen Arbeitsfluss einfügen.

Die Entstehung von OpenClaw hat diese Situation verändert. Über das Agenten-Framework kann die KI nicht nur die Anforderungen der Benutzer verstehen, sondern auch Tools aufrufen, Prozesse auslösen und Aufgaben kontinuierlich ausführen. Vom Sammeln von Informationen, Generieren von Berichten bis hin zur automatischen Datenverarbeitung und Aktualisierung von Dokumenten können diese Schritte, die ursprünglich manuell wiederholt werden mussten, von Agenten automatisch erledigt werden.

Um die Ausführungskapazität zu entfalten und in den Produktionsprozess einzutreten, muss der Agent mindestens drei Dinge aufnehmen: Kontext, Arbeitsfluss und Datenstruktur.

Der Kontext erfordert, dass die KI die Dokumente des Teams, die historische Kommunikation, den Projektumfeld und die Organisationsinformationen versteht, sonst ist es ihr schwierig, die echten Anforderungen der Aufgaben zu beurteilen; der Arbeitsfluss erfordert, dass der Agent in den Arbeitsablauf, wie Genehmigungsverfahren, Datenverarbeitung, Projektmanagement und andere Schritte, eingebunden wird; die strukturierte Daten erfordert, dass die KI stabile Datenstrukturen wie Tabellen, Datenbanken und Wissensbestände nutzt, um Informationen zu speichern und abzurufen, um komplexe Aufgaben zu erledigen.

Der Unterschied von OpenClaw zu anderen Agenten besteht darin, dass die Interaktion anderer Agenten komplex ist und die Benutzererfahrung und die Nutzungsschwelle sehr hoch sind, während OpenClaw diese Fähigkeiten in eine sehr einfache Interaktionsweise - das Gespräch - verpackt.

Benutzer müssen keine komplexen technischen Logiken verstehen und keine Skripte schreiben oder Systeme konfigurieren. Sie müssen nur wie mit einem Kollegen sprechen und ihre Anforderungen stellen, und der Agent kann im Hintergrund eine Reihe von Operationen ausführen.

Dieses "Aufgaben durch Chat ansteuern"-Modell erklärt auch, warum die von Feishu veröffentlichten Produkte, die die Schwelle für die Nutzung von Agenten senken, in der Agenten-Ökosystem noch wichtiger erscheinen.

Nachdem Feishu die Agenten aufgenommen hat, will es noch mehr tun

Wenn die großen Modellhersteller um die Anwendungsfälle in der nächsten Phase umkämpfen, hat Feishu diese Trends opportunistisch aufgegriffen und ist allmählich zu einer wichtigen kollaborativen Umgebung geworden, die von chinesischen Agenten-Produkten standardmäßig unterstützt wird.

Ob Modellhersteller, Unternehmer oder normale Entwickler, viele Leute verbinden schließlich ihre Agenten mit Feishu.

Dies ist kein Zufall. Für Agenten gibt es zwar viele Chatfenster, aber es gibt nicht viele kollaborative Umgebungen, die bereits vollständig entwickelt sind - Kontext, Datenstruktur, Berechtigungssystem und offene Schnittstellen. Und genau dies hat Feishu in den letzten Jahren getan. Diese Maßnahmen haben ständig die Schwelle für Unternehmen gesenkt, Agenten in das reale kollaborative System zu integrieren.

Einer der wichtigsten Werte eines Unternehmens-Kollaborationssystems ist die Abspeicherung echter Arbeitsinformationen. Die täglich von Teams generierten Nachrichten, Projektunterlagen, Meetingprotokolle und Aufgabenfortschritte sind selbst die historische Spur des Betriebs einer Organisation. Für Agenten bilden diese Inhalte den Schlüsselhintergrund für das Verständnis der Arbeit. Wenn diese Kontexte fehlen, kann die KI oft nur allgemeine Antworten geben und ist schwerlich in der Lage, an konkreten Aufgaben teilzunehmen.

Nachdem diese Informationen abgespeichert sind, wird die Frage, wie man die Daten organisiert und aufruft. In vielen Teams hat die mehrdimensionale Tabelle von Feishu allmählich die Rolle einer leichten Datenbank übernommen, um Projektfortschritte, Geschäftsdaten und Prozesszustände zu verwalten. Solche strukturierten Daten sind für Agenten sehr freundlich: Sie können sowohl leicht gelesen als auch geschrieben werden. Der Agent kann die gesammelten Informationen automatisch in die Tabelle einfügen und auch Daten aus der Tabelle abrufen und aktualisieren, um einen kontinuierlichen Aufgabenzyklus zu bilden.

Wenn der Agent beginnt, an realen Arbeitsabläufen teilzunehmen, tritt auch das komplexeste Problem in einem Unternehmenssystem auf - die Berechtigungen. Verschiedene Abteilungen und Rollen haben unterschiedliche Zugangsberechtigungen zu Daten und Funktionen, und die Berechtigungen zwischen vielen Systemen sind oft voneinander getrennt. Feishu hat bei der Gestaltung die Module für Kommunikation, Dokumente, Tabellen und Genehmigungsverfahren in einem einzigen Berechtigungssystem platziert, was bedeutet, dass ein Agent nur einmal autorisiert werden muss, um Aufgaben im gesamten System auszuführen. Für Unternehmen senkt dies deutlich die Komplexität der Bereitstellung und Verwaltung von Agenten.

Wenn der Kontext, die Datenstruktur und das Berechtigungssystem vorhanden sind, kann der Agent tatsächlich in die kollaborative Umgebung eintreten, und die offene Ökosystem erweitert diese Fähigkeit weiter. Die offene Plattform von Feishu bietet reichhaltige APIs und Roboter-Funktionen, und Entwickler können externe Tools oder Systeme problemlos integrieren. Wenn ein Agenten-Framework wie OpenClaw auftritt, können Entwickler den Agenten einfach über die Roboter-Schnittstelle mit Feishu verbinden, damit er direkt an der Teamzusammenarbeit teilnehmen kann.

Immer mehr Entwickler, Fachleute, Unternehmensbesitzer und sogar normale Benutzer, die nur ihre Effizienz verbessern möchten, erkennen allmählich, dass OpenClaw die Fähigkeiten von Agenten bringt und Feishu die Umgebung bietet, in der sie tatsächlich arbeiten können. In dieser Umgebung kann der Agent natürlich chatten, aber auch Dokumente lesen und schreiben, Daten verarbeiten, Aufgaben vorantreiben und an Prozessen teilnehmen.

Darüber hinaus senkt Feishu ständig die Schwelle für die Bereitstellung von Agenten. Beispielsweise ist einer der kürzlich getroffenen Schritte die Standardisierung des Prozesses, Agenten in das Organisationssystem zu integrieren. Nach der Veröffentlichung des offiziellen OpenClaw-Plugins können autorisierte Agenten direkt auf die Module für Nachrichten, Dokumente, mehrdimensionale Tabellen, Kalender und Aufgaben in Feishu zugreifen.

Diese Standardisierungskapazität wird von immer mehr Herstellern übernommen. Offizielle Informationen zeigen, dass das AutoClaw von Zhipu bereits die Integration mit Feishu unterstützt; Volcengine ArkClaw hat ein Zugangsschema für Feishu veröffentlicht und ausdrücklich erwähnt, dass es die offiziellen Feishu-Plugins integriert; Alibaba Cloud hat auch die offizielle Dokumentation für die Integration von OpenClaw mit Feishu online gestellt. Feishu ist somit nicht mehr nur ein Zugangspunkt, den Entwickler selbst erkunden müssen, sondern wird immer mehr zur standardmäßig unterstützten kollaborativen Umgebung für die meisten großen Modellhersteller und Cloud-Anbieter.

Zur gleichen Zeit wurde das API-Aufrufkontingent der Feishu-Open-Plattform angepasst. Das kostenlose Abonnement wurde von 10.000 Aufrufen pro Monat auf 1 Million Aufrufe erhöht. Für Entwickler und Unternehmen bedeutet dies, dass die Kosten und die Beschränkungen für die API-Aufrufe bei der Testung und Bereitstellung von Agenten deutlich verringert werden, und viele Versuche, die zuvor nur auf der Demonstrationsebene bleiben konnten, haben jetzt mehr Chancen, in reale Szenarien umgesetzt und ständig verbessert zu werden.

Für Unternehmen wird der Agent allmählich von einem Konzept zu einem Produktionswerkzeug, das an kollaborativen Systemen teilnehmen und konkrete Aufgaben übernehmen kann. Wenn die KI tatsächlich in das Organisationssystem eintritt, werden die Plattformen, die Menschen, Daten und Arbeitsabläufe verbinden können, allmählich zu wichtigen Infrastrukturen in der Agenten-Ära.

Was Feishu jetzt tut, geht über das hinaus, "es allen leichter zu machen, OpenClaw einzubinden".

Am 19. März hat Feishu mehrere unternehmensorientierte Agenten-Produkte offiziell veröffentlicht. Das am meisten beachtete ist die neu aktualisierte Feishu aily. Im Vergleich zu früheren KI-Assistenten, die nur auf Fragen antworten, ist diese aily eher wie ein "Krebs" in Feishu: