2026年3月18日星期三

阿里开源CoPaw桌面AI助手:免费,自动操作电脑,打通钉钉飞书

阿里开源桌面AI助手CoPaw,免费使用,无需代码即可让电脑自动操作钉钉、飞书等软件,支持本地部署保障数据安全,适合打工人和企业提升办公效率。一键下载,告别重复劳动。

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阿里开源桌面Agent,打工人的自动化神器。

你是不是还在电脑前当"人肉复制粘贴机"?

老板让你把钉钉里的数据导到Excel,再发到飞书群里,你得切换八百次窗口。这种毫无营养的重复劳动,正在吞噬你的生命。AI如果只能陪聊,那叫玩具;能帮你操作电脑,才叫工具。

今天给大家安利一个阿里刚开源的狠货——CoPaw。这玩意儿号称OpenClaw的国产平替,但我觉得它比原版更懂中国打工人。

也就是个"赛博替身"罢了

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桌面Agent这个概念最近火得一塌糊涂。简单说,就是给AI装上"手脚",让它接管你的鼠标和键盘。

以前国外的OpenClaw很牛,但那是给程序员玩的,而且对国内软件水土不服。CoPaw就不一样了,它就像是给你配了个24小时不睡觉的私人秘书。

不需要你懂复杂的代码,核心逻辑就是:你下指令,它干活。

想一想,你还在苦哈哈地手动整理报表,隔壁同事已经用CoPaw一键搞定,下楼喝咖啡了。这就是自动化办公带来的降维打击。

专治各种"国产软件不服"

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很多国外AI工具一碰到国内生态就歇菜。CoPaw最让我惊喜的,是它原生接入了钉钉飞书QQ这些我们每天离不开的平台。

这才是真正的"接地气"。

它不光是一个聊天窗口,它能直接读取这些软件里的消息,帮你自动回复,甚至跨软件传输文件。这就打通了自动化办公的"最后一公里"。

比如,钉钉收到报警信息,CoPaw自动抓取,分析后转发到飞书项目群,顺便艾特负责人。这一套丝滑连招,以前得人工守着,现在AI全包了。

CoPaw的出现,直接把国产桌面Agent的门槛拉到了地板上。

本地部署,安全感拉满

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在公司用AI,最怕什么?数据泄露。

老板的数据要是被你传到国外的服务器上,哪怕效率再高,你也得卷铺盖走人。

CoPaw完美解决了这个痛点。它兼容通义千问系列API,更重要的是,它支持Ollama等本地推理框架。

这意味着什么?

意味着你可以把大模型跑在自己的电脑上,所有数据不出本地,既享受了AI的便利,又保住了饭碗的安全。对于对数据敏感的企业和个人,这一条就是必选项。

想用云端API就用云端,想用本地模型就用本地,丰俭由人,主打一个听劝。

哪怕你是小白,也能上手

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工具再好,用不起来就是垃圾。

CoPaw的设计逻辑非常清晰,就是要降低桌面Agent的使用门槛。它没有那些花里胡哨的配置界面,专注于解决实际问题。

无论你是想做社群自动运营,还是跨平台的流水线工作,它都能胜任。在这个AI时代,也是时候把那些低价值的劳动交出去了。

记住,工具是用来解放双手的,不是用来折腾大脑的。

真正的效率高手,都懂得借力。

如果你想解放双手,拒绝无效加班,这个工具绝对值得一试。

工具只是手段,目的是让你有更多时间去思考更有价值的事情。心有猛虎,细嗅蔷薇;手握AI,如虎添翼。

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AI吞噬软件:从资产到耗材,Agent重塑人机交互与组织未来

从2011年"软件吞噬世界"到如今"AI吞噬软件",作者以10年用户体验设计师和30人公司创始人视角,剖析AI如何使软件从资产沦为耗材,Agent填平人机交互鸿沟,未来用户可能是Agent,组织中间层加速消亡。适合关注科技趋势者深度阅读。

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这是一篇,写了两天,可能会有一点长的文章。
也是我从一个10年经验的用户体验设计师和一个30人公司的创始人的视角,来聊一聊,这个时代,我对软件、对Agent、对组织的一些些看法。
也试图理清我自己的一些思路。
很多东西不一定对,但是确实是我想表达的。
起因这两天刷X的时候,有个很火的帖子,现在已经1个亿的浏览量了。
就一句话。
"Software was eaten by AI."
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翻译过来,其实就是软件正在被AI吞噬。
这句话对应的,其实是2011年8月20号,Marc Andreessen在发布的那一篇著名的文章。
《Why Software Is Eating the World》
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开篇,就是最经典的那句:
Software is eating the world.
软件正在吞噬世界。

这句话后来成了硅谷的圣经,创业者融资的时候都会引用它,很多VC投SaaS的时候都拿它当信仰。

那一年,科技股的代表,巅峰成长期的苹果的估值,只能给到15,而2个月后,里程碑意义的iPhone 4S开售,开售24小时卖出去100万台。

那一年,手机的巨头诺基亚,宣布放弃自研的塞班系统,投入Windows Phone的怀抱,一个时代,终结了。

那一年,柯达在11月把影像传感器业务卖给了私募基金,第三季度巨亏2.22亿美元,几个月后就申请了破产保护,一个1880年成立的百年品牌,在数字化浪潮面前轰然倒下。

现在,距离那一年,距离那篇文章的发布,15年过去了,软件确实吞噬了世界,而文字的黄金时代,也过去了。

现在,你打车用软件,点外卖用软件,开会用软件,管项目用软件,做设计用软件,写代码还是用软件。

全球几乎每一个行业都被软件重塑了一遍。

而现在,Software was eaten by AI。
这个语法的倒装其实很有意思。

主语从主动吞噬世界的software,变成了被动遭吞噬的software

就像这哥们说的。

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感觉像是一个时代的终结,也是完全某种不同事物的开始。

在这个时代洪流的交接夹缝之中,我也想聊一聊,作为一个曾经的用户体验设计师,我对软件未来的理解,包括了5个部分和我自己的一些思考。
这篇文章,可能会有点长,但是我觉得,应该还算值得浪费你20分钟时间。

一. 人人都可以造软件了
这一点,可能我觉得不用多说了。
2026年了,在Claude code、Codex、OpenClaw等等的轰炸下,人人都可以造软件了,已经几乎成为了一个共识。
Vibe coding这个词,从去年年初一个小圈子里的新概念,到现在几乎人人都在聊。
它的意思很简单,你不需要会写Python,不需要懂React,不需要知道API是什么意思,你只需要打开Claude Code或者Codex,用人话描述你想要什么,AI就帮你把代码写出来,然后,再帮你运行。
你就可以得到一个专属于你的"软件",这个地方我打了双引号,因为我不确定这个交付物,还能不能用软件来进行代指。
我自己就是个典型,我不是程序员出身,以前碰到需要代码才能解决的问题,要么找朋友帮忙,要么花钱找外包,要么干脆就算了。
但现在不一样了,我有需求,就对着Claude code,边工作边跟AI聊,花一点时间,就几乎都能搞出来了。
我已经在飞书开发者后台上,搓了N个部署在我服务器上的机器人,来帮我处理各种各样公司的事务。
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也做了属于自己的AI热点监控站。
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甚至每个资讯的打分机制,都是内置了一个Skills来进行打分,可以直接在网站上,就进行人类反馈迭代,从而使资讯的精选会越来越精准越来越符合我的口味。
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这种事情两年前是不可想象的。
以前做一款软件,你得有一个完整的团队。产品经理定需求,设计师画原型,前端写界面,后端搞逻辑,测试跑Bug,运维管部署,一个稍微像样点的项目,五六个人干两三个月,这算快的。
现在一个人,有想法你就上,几天时间就能搓完。
软件的生产成本,从几十万直接降到了接近零。
而且这个趋势还在加速。去年年初的时候,vibe coding做出来的东西还比较粗糙,很多时候跑不起来,得反复调试。
但就这一年多,Claude Code和Codex的能力提升太快了,你甚至可以让它一次性生成一个完整的、带前后端的、能直接在服务器上部署的产品。
软件开发这件事,正在从一门需要多年学习的专业技能,变成像用Excel一样的基础能力,很多时候,你并不需要理解底层原理,你只需要能把需求说清楚。
当然,大神还是大神,但是,开发软件这件事,被AI给集体平权了。
这是表面的变化,大部分关注AI的人都能看到。
但这,只是故事的开头。

二. 软件正在从资产变成耗材
这一点,很多人还没反应过来。
过去二十年,全球科技行业最成功的一种商业模式,是SaaS,Software as a Service,软件即服务,当然,注意我说的是全球。
它的逻辑特别简单。
我花几千万甚至几个亿,雇一堆顶尖工程师,花几个月时间做一款软件,然后持续迭代。
这款软件很难被复制,因为代码量太大、架构太复杂、经验积累太深,然后我让用户按月或者按年付费来去使用。
用户一旦开始用了,数据沉淀在里面了,流程跑起来了,他就很难再换了,这就是所谓的switching cost,迁移成本。
靠着这个模式,Salesforce的市值一度超过3000亿美金,Adobe从卖光盘变成卖订阅之后市值翻了好几倍,全球SaaS市场的总规模几万亿美金。
而整个模式有一个很核心的前提,就是:
软件很难做。
但现在这个前提,好像有点不成立了。
之前看到一张图,数据截止到今年1月底,绝大多数的SaaS股票,较其52周高点,都下跌了30%-80%不等。
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我本来以为,现在已经3月份了,这个数据会有一些回升。
没想到,现在很多比1月底,跌的更狠了。
软件正在从资产变成耗材。
这两个词的区别是巨大的,资产是你投入重金打造、长期持有、不断增值的东西,而耗材,是你用完就扔、随时可以替换的东西。

以前的软件是资产。

比如Photoshop,几十年的技术积累,你想复制一个,几乎不太可能,即使能复制,成本也巨大。

但现在呢?你让Claude Code帮你做一个图片处理工具,带批量裁剪、格式转换、基础调色功能,可能一个小时就出来了,它不能完全替代Photoshop,但对于大多数人的大多数需求来说,够用了。

而且更关键的是,耗材是不需要维护的,以前的软件你得不断更新,不断修Bug,不断适配新系统,这些维护成本非常高。

但日抛的软件不存在这个问题,我有新需求了,就重新做一个,可能比在旧有的软件上迭代,还要快。

你去看这两年不少 SaaS 公司的财报和估值表现,就能感受到这种变化。

整体上,行业增长在放缓,拉新越来越贵,老客户扩张也不如前几年强。以前投资人看SaaS公司,很喜欢看一个指标,叫NDR,也叫NRR,净收入留存率,它看的就是同一批老客户,一年之后有没有继续付更多的钱。

过去两年,这个指标在不少SaaS公司里都从高位回落了。

软件,开始变得不再是资产。


三. Agent填平了人机交互的鸿沟
这一点,要从那个小龙虾,也就是OpenClaw说起。
2026年1月,OpenClaw全球炸了,然后过完年,在中国也炸了。
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很多人觉得OpenClaw只是又一个开源项目火了,但说实话,我一直觉得。它真正的意义不在于它本身,而在于它让普通人第一次真正理解了Agent是什么。
从能力上,我肯定不觉得它比Claude Code牛逼。
但,就像DeepSeek R1让普通人知道了什么是推理一样,OpenClaw让普通人知道了什么是Agent,这种认知的拉平,往往才是时代真正的入口。

但为什么OpenClaw能引起大众的惊涛骇浪?这个问题我觉得才是关键。

我觉得,还是要从软件的本质说起。

也就是,软件到底是什么?
我觉得,把所有花里胡哨的东西剥掉,软件的本质其实就是一个翻译层。
你想让计算机帮你做一件事,但计算机听不懂人话,所以需要一个中间物来沟通,这个中间物就是UI界面。
button、菜单、输入框、下拉列表、选项卡、弹窗、Toast等等等等…所有这些东西存在的原因,都是因为人和机器之间有一道语言的鸿沟,需要一座桥来跨过去。
我是用户体验设计师出身,2015年入行,最早做UI,后来做交互设计,也做了不少用户研究,一晃眼,十年了。
今晚写这篇文章之前,我翻了将近一个小时的《About Face 4》,这本书,曾经被誉为交互设计领域的圣经。
真的,一边翻一边真的非常感慨。
在交互设计领域,里面有个核心概念,就是实现模型和心理模型。
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实现模型是系统实际运作的方式,心理模型是用户以为它运作的方式,这两者之间的差距,就是我们这些设计师,存在的全部意义。
好的设计就是让界面的表现尽量贴近用户的心理模型,让用户不需要理解系统是怎么运作的,也能顺畅地完成任务。
而开篇的13问,第一个问题就是,用户是谁。
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这个问题我问了自己很多很多很多遍,它也是我做内容的底层方法论。

回想自己过去还在做用户体验的时候,一笔一笔画原型,设计UI,跑可用性测试,一遍一遍跟产品争论用户不会这么想。

但今晚翻着这本书,看着每一条曾经刻进骨子里的规则,我心里的感觉很复杂。

书里说,设计师要弥合实现模型和心理模型之间的鸿沟。

但如果Agent填平了这道鸿沟呢?如果用户根本不需要跟系统打交道了呢?

书里说,要以目标为导向来设计,但如果,用户的目标可以直接用一句话告诉Agent,Agent自己去调用各种Skill来达成呢?

那我们设计师,存在的价值,又是什么?
那人机交互,存在的价值,又是什么?
我们的UI,一直以来,都是用户与机器之间的桥。
你可以回想一下,你平时用软件的体验。
就拿最常见的报销来说,你出差回来要报销,你得先打开公司的报销系统,登录,找到对应的报销类目,选差旅费,然后一条一条填,日期、出发地、目的地、交通方式、金额,每一笔都要填,然后上传发票照片,一张一张传,然后选审批人,写报销说明,有时候还要关联项目编号。
提交之后发现有一张发票传错了,打回来重新来。

这中间大概二三十步操作,每一步都是你在通过界面跟系统沟通。

但如果你仔细想想,这二三十步里,真正属于你的决策其实只有一个。我出差花了这些钱,公司该报给我。

剩下的全是沟通成本,我从来不相信,真的有人会享受在报销系统里点来点去的过程,你只是因为,没有别的办法告诉系统你想要什么,而制度又是如此,你没有办法。

而且这种痛苦不止报销,你在CRM里录一条客户信息,真正的决策是我跟这个客户聊了什么、下一步怎么跟进,但你得花十分钟填各种字段。

你在项目管理工具里创建一个任务,真正的决策是这件事该谁做、什么时候交,但你得选看板、选标签、设优先级、填描述、@相关人。

就像我们公司自己的一个巨型项目表,我们的商务和AE,每天有大量的时间浪费在了填表上了。

我们每天跟各种工作软件的交互,90%都是在做翻译。

把你脑子里的意图,翻译成系统能理解的格式化输入。

这就是UI存在的本质原因,真的不是因为人们喜欢界面,是因为,人们真的没有更好的方式跟机器说话。

而OpenClaw和它背后代表的Agent时代,做的事情就是填平这道鸿沟。

还是拿报销来说,现在你跟Agent说一句,我上周出差北京三天,帮我把报销提了。

Agent自己去读你的行程记录,自己匹配发票,自己填表单,自己选审批人,自己提交,而你要做的事情只有一件,就是说出那句话。

以前你要订机票,你打开飞猪或者是携程,搜航班,比价格,选座位,填信息,一通操作。

现在你跟Agent说一句,帮我订明天去上海的航班,靠窗,别买保险,可能就OK了。

Agent可以自己去调用Agent Browers这个skills去调用浏览器去帮你进行购买,也可以自主调用飞猪或者携程的MCP来自主购买(当然这个需要两家支持)。

以前你要整理周报,你得打开好几个系统,导数据,开Excel,做图表,写分析,排版,发邮件。

现在,你可以说一句,把本周的数据整理成周报发给老板,Agent就可以自己调用一个叫做data-report的Skill拉数据,再调用一些数据分析的Skill做总结,再调用一个飞书的Skill,把他发出去。

你甚至不需要知道这中间发生了什么。

这里面有一个关键的概念变化。

以前的产品形态是App、是网站、是小程序,它们的共同特点是,有界面,给人用。

而Agent时代的产品形态,我觉得,很有可能是Skills。

你只需要说一句话,Agent自动调用对应的Skill,完成任务,返回结果,人只需要说出想要什么,中间的所有步骤全部由Agent和Skill来处理。

这就是为什么说UI,还有人机交互,正在失去存在的理由。

因为Agent填平了人机交互的鸿沟之后,大量的界面根本不需要存在了。

机票查询不需要界面,Agent直接调Skill就行,会议室预订不需要界面,Agent直接调Skill就行,数据报表不需要界面,Agent直接调Skill就行。

以前,企业的核心能力是做出一个好用的产品,好用的标准是界面直观、交互流畅、体验舒服。

现在,企业的核心能力,正在开始变成把自己的业务、核心,封装成一个个Skill,让各种Agent可以调用。

没有UI,但它是产品。

没有下载,但它有用户。

只不过用户是Agent。


四. 你的用户可能不再是人了

Agent时代的产品形态是Skill,而Skill的用户是Agent。

过去,我们所有软件的设计,所有产品的思维,所有商业模式的构建,都建立在一个没有人质疑过的隐含假设上。

也就是,用户是人类。

用户画像、用户体验地图、可用性测试、眼动测试、NPS评分、A/B Test、漏斗分析、留存曲线等等等等…

这些刻在我们血液刻在我们骨子里的人机交互的方法论,整套体系,他都是围绕人来的。

我们研究人的行为模式,人的心理预期,人的操作习惯,人的注意力分布,人的情绪反应,然后基于这些研究来设计产品、制定策略、优化体验。

人机交互几十年了,没有人觉得这个前提有什么问题。

用户当然是人,不然是什么?

但,我们回去看,那些使用Skills的场景。

比如说,我随便瞎写几个Skills,Agent可以调用flight-search Skill帮你查航班,Agent调用room-booking Skill帮你订会议室,Agent调用data-report Skill帮你出周报。

那在这些场景里,谁是用户?

不是你,也不是我。

是Agent。

你是最终受益者,但你不是用户。你没有打开过任何界面,没有点击过任何按钮,没有跟这些Skill有过任何直接的交互。

Agent才是那个在调用这些能力、处理返回结果、做出判断和选择的角色。

注意,这并不是比喻,这就是字面意思。

推演到更远的场景,现在你要订机票,你还会自己说一句帮我订机票。

但,再往前走一步呢?你的Agent知道你下周三有个上海的会议,它自己判断你需要机票,自己去查航班,自己比价,自己下单。

全程你都不知道这件事发生了,直到Agent给你发一条消息说,下周三的航班已经订好了,东航14:20,靠窗。

在这个场景里,从需求产生到任务完成,中间经过了好几个Skill,但没有任何一个环节有人类参与。

Agent-to-Skill,Skill-to-Skill,Agent-to-Agent。

人类变成了最终的消费者,但不再是过程中的操作者。

过去我们做产品,优化的是人类的操作路径,也就是按钮放哪,字多大,颜色对不对,流程顺不顺,首屏转化高不高。

未来很多产品,优化的对象,会变成Agent的决策路径。

你的文档是否足够清晰,你的接口是否足够稳定,你的权限体系是否足够标准化,你的调用成本是否足够可预测等等等等。

以前,好的用户体验是让人用得爽,以后,好的用户体验,很可能是让Agent调得爽。

过去一个产品做增长,你关心的,可能是是下载量、DAU、留存、转化率等等,但以后一个产品做增长,你可能更关心的是,被多少主流Agent默认接入,被多少工作流引用,在多少自动化链条里占据一个稳定节点。

过去,我们争的,是人的时间。

以后我们争的,可能,就是Agent的调用权。

很多企业过去最擅长的东西,价值会被重估。

你做了一个很美的界面,可能没什么用了,因为没人看。

你设计了一套很丝滑的操作流程,可能也没什么用了,因为没人点。

你投了很多钱买流量,可能效率也会变低,因为真正的点击者已经不是人了。

未来真正重要的,可能是另外几样东西。

第一,我觉得是可调用性,也就是,你有没有被Agent理解和接入的能力。

第二是可靠性,当Agent反复调用你的能力时,你是不是总能稳定返回正确结果。

第三是信任度,Agent为什么要优先调用你,而不调用别人,是因为你的品牌更权威,数据更准,履约更稳,还是其他的信任背书。

第四是可组合性,你是不是能被轻松拼进别人的工作流里,像乐高一样,随取随用。

在Agent时代,产品的脸,产品的UI,正在变得没那么重要,产品的骨架反而变得前所未有地重要。

首页也许不再是首页。

API文档、权限说明、调用协议、反馈闭环,这些原来藏在后台的东西,也许,会变得越来越像首页。


五. 中间层的消亡

最后一点,也是我觉得最悲哀的一点。

如果,我们把视角再往后拉一步,拉到整个人类商业史的尺度上来看。

你会发现一个贯穿始终的规律。

就是,每一次重大的技术变革,本质上做的都是同一件事,提高信息的流转效率,消灭中间层。

印刷术消灭了抄写员,电话消灭了信使,互联网消灭了信息中间商,电商也消灭了很多经销商,因为工厂,可以直接卖给消费者了。

每一次,被消灭的都是那个站在两端之间、靠转手信息或价值来收费的角色。

那么,回到我们最核心的那个话题,软件是什么?

我们前面用了很大的篇幅去说,软件,它本身就是一个中间层。

Andreessen在2011年说软件吞噬世界的时候,这个中间层在扩张,同时消灭旧有的中间层。

那时候,软件在渗透进人类活动的每一个角落,打车需要一个软件来匹配司机和乘客,外卖需要一个软件来连接餐厅和食客,办公需要一堆软件来协调信息的流动,娱乐需要软件来分发内容。

15年来,软件这个中间层越做越大,越做越厚,越做越复杂。

它像一张巨大的网,覆盖了人类生活的方方面面。这张网上养活了无数公司、无数岗位、无数从业者。

全球科技行业的繁荣,本质上就是这个中间层,消灭了更旧的中间层,然后不断膨胀的结果。

而AI开始吞噬软件,也就是软件这个中间层,本身正在被消灭。

整个软件从一个厚重的产品,被拆解成了一个个轻量的能力原子。

这个过程跟电的普及我觉得还挺像的。

在电网出现之前,工厂要自己买发电机自己发电自己维护,电网出现之后,没有人自己买发电机了,你只需要插上插头,电就来了。

你不需要知道电是怎么发出来的,不需要知道电网是怎么运作的,你只需要知道你想要电。

AI加Agent加Skill,在我看来,就是新的电网,而,软件就是那台正在被淘汰的发电机。

以前你要购买一个软件,安装它,注册账号,学习怎么用,适应它的逻辑,把数据迁进去。

现在,你什么都不需要,你只需要说出你想要什么,Agent自动调用合适的Skill来完成。

能力是流动的,按需的,即时组装的,用完即走,不需要安装,不需要订阅,不需要学习。

软件花了15年吞噬了世界,把世界变成了数字化的。

现在AI来了,颠覆引擎本身,正在被颠覆。

而且这个中间层的消亡,不只发生在软件身上。

因为AI和Agent,所以,公司和组织的中间层,你会发现,也在逐渐消亡。

一家公司是怎么运作的呢,其实吧,跟软件一样,它也是一层一层的中间层搭起来的。

一线员工做执行,他们上面有组长、主管来协调和分配任务。

组长上面有经理来做决策和资源调配,经理上面有总监来定方向和做跨部门协调,总监上面有VP来做战略分解,VP上面有CEO来拍板。

这个金字塔结构之所以存在,就是因为,信息的传递和处理需要中间层。

CEO不可能直接管一百个一线员工,他的带宽不够,所以需要总监来帮他分解目标,需要经理来帮他协调执行,需要组长来帮他盯进度。

每一层管理者,都在把上面的意图翻译成下面能执行的指令,再把下面的进展翻译成上面能理解的汇报。

其实,本质上,跟软件的逻辑一模一样。

管理层就是组织里的UI,是意图和执行之间的中间层、翻译层。

而有了AI和Agent之后呢?

当公司的业务经验、数据等等,都被封装成MCP和Skills之后。

一个CEO说,我要看过去三个月各业务线的利润趋势和异常波动,以前这句话得经过VP分解、总监传达、经理安排、分析师执行,整个下来,可能要两三天。

而现在Agent直接调用数据Skill,十分钟给你一份完整的分析报告。

这个不是幻想,我自己的公司,虽然人不多,才30多个人,但是我现在就是这么干的,一句话,所有的数据报告我全都能看到,而且是任何维度,任意分析。

再比如,一个业务负责人说,帮我把这个季度的OKR分解到各个小组,以前呢,这个事情需要开三轮会,一轮对齐目标,一轮讨论拆解,一轮确认产出。

现在,Agent了解公司的战略方向和各小组的能力边界,它就可以先出一版分解方案,人来做最终的判断和调整。

当Agent填平了信息传递和处理的鸿沟,组织里那些专门负责传话、协调、分配、汇总、对齐的中间层角色,我真的觉得,就会面临跟UI一样的命运。

不是说管理者会消失,就像不是所有UI都会消失一样。

那些需要做战略判断、需要处理人际关系、需要在不确定性中拍板的管理角色不会消失,但那些主要职能是信息搬运和任务分发的管理角色,会被大量压缩。

也就是,中间层。

岗位在合并,层级在压缩。

这就是中间层消亡的完整图景。

软件是人和机器之间的中间层,Agent填平了这道鸿沟,软件被吞噬。

组织的管理层是意图和执行之间的中间层,Agent同样在填平这道鸿沟,组织结构也在被重塑。

从产品到公司到行业,中间层无处不在,而AI正在同时对所有中间层发起冲击。

而且这个颠覆的速度,我觉得,远比15年前要快。


写在最后

写到这里,可能有人想问,那我们怎么办。

说实话,我没有标准答案。

如果我有,我现在就不会坐在这儿,在一个深夜,一边翻着一本十年前读过的书,一边写一篇不知道明天还有多少人关心的文章了。

但有件事我是确定的。

这个变化比大多数人以为的要快得多,不是五年十年以后的事,可能就是这一两年。

15年前Andreessen写那篇文章的时候,柯达还在卖胶卷,诺基亚还在做塞班,他们不是不知道变化在发生,他们只是觉得自己还有时间。

但,他们没有。

我今晚翻《About Face 4》的时候,也有过一个念头,我在想,人机交互、UI设计这些知识,还能用几年?

然后我把书合上了。

那一瞬间,我觉得,执着于这个问题本身就是错的。

柯达的问题不是胶卷不好,是他们一直在想怎么让胶卷更好,而没有去想一个没有胶卷的世界会是什么样子。

时代不会问你准备好了没有。

它只会无情的翻到下一页。

而我们能做的。

也许就只能是,在翻页的声音里,拼尽全力。

搞清楚下一页,到底写的是什么。

以上,既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞、在看、转发三连吧,如果想第一时间收到推送,也可以给我个星标⭐~谢谢你看我的文章,我们,下次再见。

>/ 作者:卡兹克

>/ 投稿或爆料,请联系邮箱:wzglyay@virxact.com

一站式开源OA系统Deep Office:中小企业全业务AI智能解决方案

Deep Office AI智能版是面向中小企业的开源全业务OA解决方案,基于微服务架构,集成OA、CRM、ERP、WMS等十余个系统,内置AI智能助手与数字员工。支持私有化部署,免费使用,帮助企业低成本实现数字化管理。

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开源:中小企业全业务OA数字化办公解决方案:HRM  、CRM  、ERP  、WMS 仓储管理、MALL 企业商城、AI 智能助手、IoT 物联网、数据报表 

源代码

https://www.gitcc.com/deepoffice/deepoffice

OA 协同办公、BPM 审批流程、HRM 人力资源、CRM 客户管理、ERP 进销存、合同管理、PMS 项目管理、EAM 资产管理、WMS 仓储管理、MALL 企业商城、AI 智能助手、IoT 物联网、数据报表 等十余个子系统,一套代码解决中小企业全业务信息化需求。


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Deep Office AI智能版是基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue3 + Vben Admin 构建的中小企业全业务办公一体化平台,加入大模型驱动的Agent,包含数字员工,涵盖 OA 协同办公、BPM 审批流程、HRM 人力资源、CRM 客户管理、ERP 进销存、合同管理、PMS 项目管理、EAM 资产管理、WMS 仓储管理、MALL 企业商城、AI 智能助手、IoT 物联网、数据报表 等十余个子系统,一套代码解决中小企业全业务信息化需求。

Deep Office AI智能版:中小企业全业务数字化办公解决方案深度解析


项目定位与核心价值


Deep Office AI智能版是GitCC开源平台推出的中小企业全业务数字化办公解决方案,基于Spring Cloud Alibaba微服务架构Vue3前端技术栈构建,集成大模型驱动的AI Agent(数字员工),覆盖OA协同办公、ERP进销存、CRM客户管理、WMS仓储管理、企业商城、IoT物联网等十余个核心业务场景。其核心价值在于:

  • 一站式集成
    :一套代码解决中小企业全业务信息化需求,避免多系统集成成本。
  • AI赋能
    :通过大模型实现自动化流程、智能决策、数据洞察,提升办公效率。
  • 开源免费
    :代码完全公开,支持企业低成本部署与二次开发。


技术架构与核心组件


  1. 后端架构
    • Spring Cloud Alibaba
      :提供微服务治理能力(服务注册、配置中心、熔断降级等)。
    • Gateway
      :统一API网关,实现路由、鉴权、限流等功能。
    • Nacos
      :动态服务发现与配置管理,支持多环境隔离。
    • RocketMQ
      :分布式消息队列,保障异步任务与事件驱动的可靠性。
    • MyBatis-Plus
      :简化数据库操作,支持多数据源与动态表。
  2. 前端架构
    • Vue3 + Vben Admin
      :基于TypeScript的中后台管理系统框架,提供开箱即用的UI组件与状态管理。
    • ECharts
      :数据可视化,支持报表、仪表盘等场景。
  3. AI能力
    • 智能审批
      :自动解析审批单内容,匹配流程规则并推送至相关人员。
    • 客户洞察
      :分析CRM数据,生成客户画像与营销建议。
    • 仓储优化
      :基于WMS数据预测库存需求,自动生成补货计划。
    • 大模型Agent
      :集成通用大模型(如Qwen、LLaMA)或垂直领域模型,实现自然语言交互、自动化任务执行。
    • 数字员工
      :覆盖审批、客服、数据分析等场景,例如:


核心功能模块


模块功能说明
OA协同办公
流程审批、日程管理、文档协作、即时通讯、会议管理
BPM审批流程
可视化流程设计器、多级审批、条件分支、电子签章
HRM人力资源
员工档案、招聘管理、考勤排班、薪酬计算、绩效评估
CRM客户管理
客户跟进、商机管理、合同管理、售后服务、销售漏斗分析
ERP进销存
采购管理、销售管理、库存管理、财务管理、供应链协同
WMS仓储管理
入库出库、库存盘点、波次拣货、路径优化、RFID集成
MALL企业商城
B2B/B2C商城、订单管理、支付集成、物流跟踪、营销活动
AI智能助手
自然语言查询、自动化报表生成、智能推荐、异常检测
IoT物联网
设备接入、数据采集、远程控制、能耗监测、预警通知
数据报表
多维度数据分析、可视化仪表盘、自定义报表、数据导出


部署与扩展性


  1. 部署方式
    • Docker容器化
      :支持Kubernetes集群部署,实现高可用与弹性伸缩。
    • 一键安装脚本
      :提供Linux/Windows环境下的自动化部署工具,降低技术门槛。
    • 云原生适配
      :兼容阿里云、腾讯云等主流云平台,支持Serverless架构。
  2. 扩展性设计
    • 插件化架构
      :核心模块与业务插件解耦,支持按需加载功能(如仅部署CRM+ERP)。
    • 低代码平台
      :内置表单设计器、流程设计器,允许企业自定义业务逻辑与界面。
    • API开放平台
      :提供标准RESTful API,支持与第三方系统(如财务软件、电子签章)集成。


用户场景与优势


  • 初创企业
    :快速搭建全业务系统,避免采购多个SaaS产品的成本与集成风险。
  • 传统制造业
    :通过IoT模块实现设备联网,结合ERP优化生产与供应链流程。
  • 零售行业
    :利用MALL商城与WMS仓储管理,实现线上线下一体化运营。
  • 集团型企业
    :通过多租户模式支持子公司独立运营,同时实现集团数据汇总分析。


优势总结


  • 成本低
    :开源免费,无需支付SaaS订阅费或高昂的定制开发费用。
  • 灵活性强
    :支持私有化部署,数据完全自主可控,避免隐私泄露风险。
  • 迭代快
    :基于微服务架构,可独立升级单个模块,不影响整体系统稳定性。


开源社区与支持


  • GitHub仓库
    :代码托管于GitCC平台(deepoffice项目链接),提供详细文档与示例。
  • 社区支持
    :通过论坛、微信群等方式提供技术答疑与经验分享。
  • 商业服务
    :GitCC官方提供付费支持服务(如定制开发、培训、云托管),满足企业深度需求。



总结


Deep Office AI智能版是中小企业数字化转型的"全能工具箱",通过微服务架构、AI赋能与开源模式,解决了传统企业信息化过程中成本高、集成难、扩展性差的痛点。其覆盖全业务场景的能力与低门槛部署特性,使其成为中小企业实现降本增效、提升竞争力的理想选择。建议企业从核心需求(如ERP或CRM)切入,逐步扩展至其他模块,同时积极参与开源社区,获取最新功能与优化建议。


开源:中小企业全业务OA数字化办公解决方案:HRM  、CRM  、ERP  、WMS 仓储管理、MALL 企业商城、AI 智能助手、IoT 物联网、数据报表 

源代码

https://www.gitcc.com/deepoffice/deepoffice

OA 协同办公、BPM 审批流程、HRM 人力资源、CRM 客户管理、ERP 进销存、合同管理、PMS 项目管理、EAM 资产管理、WMS 仓储管理、MALL 企业商城、AI 智能助手、IoT 物联网、数据报表 等十余个子系统,一套代码解决中小企业全业务信息化需求。

滴普科技升级Deepexi企业大模型2。0,以数据智能打造企业AI员工

滴普科技发布Deepexi 2.0企业大模型,结合FastAGI智能体平台与FastData Foil数据平台,为企业提供可落地的AI数字员工。该方案通过精准业务理解、多技能协同和动态数据治理,助力企业降本增效,实现智能化转型。

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田晏林 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

从全民抢着"养龙虾",到紧急"拆龙虾",前后不过半个月。

OpenClaw的爆火与降温背后,其实是戳中了人们的普遍期待:太想要一个能真正帮忙干活的AI员工/AI助理了。

但这类轻量化智能体的短板也显而易见:技能单一、场景有限,大多只能满足个人或小型轻量化需求。一旦进入企业复杂业务的真实战场,再大的"虾",也有爪子抽筋的时刻。

更现实的是,"养虾"成本不低:token消耗大、费用高,还伴随着数据安全与合规风险。

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图片来源网络

这也给企业管理者敲响警钟:不养"龙虾",养AI员工,才是正道

因为真正能落地的企业AI数字员工,远不止"会动手"这么简单。它需要精准理解业务、动态治理数据、多技能体系化协同、可持续迭代进化。

而要让这些能力真正规模化运转,还需要一套完整的底层基础设施——企业大模型。这也是支撑所有AI数字员工的核心底座。

近年来,中国企业级AI解决方案市场持续扩容,各类企业大模型层出不穷。但真正具备长期竞争力的优质模型,往往从产品架构的完整性就能一眼看清。

滴普科技近期刚刚发布升级的Deepexi企业大模型,区别于通用大模型的"问答式"能力,与FastAGI企业智能体平台、FastData Foil企业数据融合平台,合称为滴普科技的"三大件"。

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滴普科技创始人、董事会主席、执行董事兼首席执行官赵杰辉说:

如果一个企业要持续地基于自己的知识和数据生成各个岗位的AI员工,持续刷新AI员工能力,就需要部署这三大件。

三者融合后,组成一个叫"DeepexiOS"的AI级企业操作系统。那么,这个系统又是如何以完整架构支撑企业AI体系化建设,让AI员工从"能用"走向"好用、常用、可持续用"的呢?

Deepexi进入2.0时代

回答这个问题前,我们先认识下滴普科技。

在港交所上市还不满半年,滴普科技的最新财报预告显示:

1、预计2025年营收同比增长65%~75%;
2、FastAGI收入较2024年同期增幅达175%以上;
3、全年净亏损同比收窄23%以上,剔除非经营因素后的经调整净亏损,同比收窄65%~75%。

亏损收窄的核心原因,是营业收入增长带动毛利大幅提升。这意味着,滴普科技的主营业务(企业级数据智能与人工智能解决方案)已经进入了"收入增长带动毛利提升"的正循环。

持续的收入增长,还说明滴普科技的客户基础不断扩大、客户结构日趋稳定。

目前,滴普科技已服务中国海诚、大族激光等众多行业头部企业,客户覆盖消费零售、制造、医疗、交通等多个领域。

值得注意的是,滴普科技当下最吸睛的虽然是AI业务,但能将其发展到这个幅度的基石,还是数据能力。

从2018年公司成立开始,滴普科技就在最让人头疼的数据上下功夫,也正是这份长期沉淀,才让它在AI时代的To B领域占据一席之地,毕竟数据质量直接决定AI的精准程度。

这次升级的Deepexi企业大模型,同样围绕通过数据透析,基于企业实际场景与使用痛点打造。

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关注人工智能和产业落地的朋友可能会发现:现在业内对大模型的讨论,跟两年前已经完全不一样了。

两年前,大家都在追捧模型本身,只看谁更火、谁的参数更大;现在大家不再只谈热度,而是更关心模型到底能解决什么实际问题

硅谷最近流行讲Skill-based model(专长型大模型)。前两年大家会觉得,模型会写代码就很厉害了,但放到企业里真的靠谱吗?

企业要做业务、查数据、跑流程,得先把需求描述清楚,再让模型去写代码,这一步其实又累又容易出错。

大家慢慢发现一个事实:模型开始走向专业化、专长化,不再是万能通用,而是各有所长。

现在大部分人都试过了:随便拿一个通用大模型放进企业,根本没法直接变成能用的AI员工。

滴普科技也尝试过通用大模型+RAG+本体定义的技术路线,但实际业务场景的反馈都达不到最佳。

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想要造出能稳定干活的AI员工,模型必须具备两个核心能力:

1、精准理解业务能力:能吃透企业内部知识、经营流程、业务逻辑,理解得准、不出错;
2、可靠的coding能力:在理解业务后,能自动写代码、查数据、做交互、跑流程。

滴普科技这次也针对性地对大模型进行升级,目前Deepexi企业大模型能够基于具体企业数据和业务知识,构建其本体数据模型,经过深度训练后,专属模型认知精度远超同类产品。

此外,它还可以融合SQL/Python/前端/NC代码等coding能力,不仅能写文案,还能直接操作后台系统,能自动生成SQL查数据库、写Python脚本访问/处理图表、甚至通过代码对接前端和后台ERP。

为什么滴普科技能做到快速升级?

这就不得不提这家公司自建的Deepology企业本体数据集

从2018年创业至今,滴普科技就在积累数据,已为超300家行业头部客户提供整体业务建模服务。在长期实践中,初期沉淀了成熟的指标体系与数据架构能力,随后进一步构建起企业、行业的业务知识逻辑。

而今,本体数据集被视为Deepexi企业大模型持续进化的"核心养料",只因这个数据集并非一些零散的原始数据集合,而是一套能真正理解企业业务的高质量数据体系。

以船舶行业为例,作为一个重资产、长周期、产业链复杂且高度依赖专业知识的特殊领域,规范文档繁杂难检索、供应链不透明、设计返工率高、核心知识难以传承等方面一直是阻碍其快速发展的难点。

而滴普科技通过服务了很多家船舶企业后,在长期实践中沉淀了丰富船舶图纸、工程数据与全链路业务信息等,再通过进一步梳理,形成了船舶领域的业务逻辑框架,涵盖供应链管理指标体系、知识逻辑规则等核心内容,并以此构建出了船舶行业本体数据集。

之后本体数据集还会借助数据飞轮持续迭代优化,让滴普科技最终形成覆盖整个船舶行业的领域全域数据集能力。

在此基础上,当这套能力被注入到Deepexi企业大模型中,就会让其具备船舶行业全场景整体建模的本事。

换句话说,无论企业业务如何变化,模型都能精准理解真实需求,做到回答可靠、推理严谨、不跑偏、不瞎编。

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另外,Deepexi企业大模型的训练与推理能力,与FastDataFoil企业数据融合平台的多模态数据处理能力是相互支撑,在能力上完成闭环互补,支撑Deepexi持续迭代。

据悉,下一代Deepexi已经在研发和规划中,很快也要和大家见面。

AI级企业操作系统再进化

就像上面说的,依托FastDataFoil能力,Deepexi企业大模型完成迭代升级。相反的,基于Deepexi企业大模型升级,也带动FastAGI企业智能体平台、FastData Foil企业数据融合平台的升级:

FastAGI企业智能体平台

1、重点升级Agentic多项能力,实现自主规划Agent,在原有能力基础上,积累工程设计、BOM分析、工艺优化、故障维修、运营决策、店货匹配、数据运维、财税筹划等企业级常用Skills;

2、升级支持超长上下文机制和多层记忆架构,高并发场景下,处理能力与稳定性大幅提升。

FastData Foil企业数据融合平台

1、在原有多模态数据治理能力基础上,重点升级语音、音视频及空间地理等多模态数据格式的解析,能动态扩展和更新企业本体模型。

2、为企业沉淀高质量的Deepology企业本体数据集,给大模型训练和AI数字员工落地提供可靠的数据支撑。

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上面这张图完整展示了Deepexi企业大模型、FastData Foil数据融合平台、FastAGI企业智能体平台,三者是如何协作,打造出能稳定干活的AI数字员工的:

首先是数据层,企业把桌面数据(pdf/doc/xls)、数据库等各类数据,先交给FastData Foil数据融合平台处理。

后者会结合Deepology企业本体数据集,把杂乱数据清洗、融合成AI-ready高质量数据,喂给Deepexi企业大模型。

这一步相当于给AI"备课",让模型先吃透企业的业务逻辑、专有知识和历史数据。

第二步就是模型层,Deepexi基于处理好的企业数据,训练出懂企业业务、能写代码、可执行操作的企业大模型。

它不像通用大模型只会聊天,而是能生成各种Skills(专业技能),比如查数据库、写报表、对接ERP等。

最后是执行层,所有Skill都汇总到FastAGI企业智能体平台,这里是AI员工的"协同workspace"。

面对复杂任务(比如从下单到生产调度),FastAGI会做端到端规划:把大任务拆成小步骤,交给不同技能的AI员工分头执行,最后汇总结果、操作ERP完成闭环。

为了保证准确可靠,FastAGI内置了:

  • 多层记忆与激励机制:避免大模型"幻觉",保证任务执行的一致性;

  • Skill管理与自动化:把各类专业技能统一管理、按需调用;

  • 企业知识库与安全机制:让AI基于企业真实知识干活,同时保障数据安全。

DeepexiOS强在哪儿?

在当前中国企业级AI解决方案市场快速扩容的背景下,滴普科技凭借独特的技术路径与产品体系,在港股科技企业中形成了极具辨识度的"企业级大模型"标签。

对比C端OpenClaw"文件夹式"数据管理,DeepexiOS实现了数据治理的动态化重构。

通过FastData Foil企业数据融合平台,企业可将桌面文档、数据库、多模态音视频等全量数据,结合Deepology企业本体数据集进行清洗、融合与建模,自动生成贴合企业业务逻辑的知识体系,为AI提供 "纯净、准确、可复用"的核心数据能源。

这一过程彻底告别了传统数据治理依赖人工梳理、流程固化的痛点,实现了从本体构建到企业AI应用从"人工"到"自动"的代际跨越,是本体模型技术的下一代升级。

对比行业其他大模型厂商,滴普科技的核心优势主要还是对企业服务的理解深度。

在数据治理领域,公司沉淀了从结构化到非结构化数据的全链路处理能力,FastData Foil可高效支撑企业级规模数据的多模态解析与动态更新,为Deepexi企业大模型提供高质量训练与推理基础;

在业务落地层面,依托FDE工程师团队多年的行业实践,滴普科技对企业终端执行逻辑有着精准把控,将复杂业务场景拆解为可量化、可执行的Skill模块,让基于本体大模型构建的AI数字员工具备灵活协同的执行力。

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摒弃轻量化智能体的花哨噱头与场景短板,深耕企业真实业务,这也让滴普科技成为业内唯一实现"规划-决策-执行"数字化闭环的企业级大模型产品的提供商。它对企业的了解也绝非一两只"龙虾"短期内能赶上的。

对于效率即效益的企业而言,与其耗费时间与成本去养华而不实的"龙虾",不如一步到位,部署能落地、能创造价值的AI员工。

一切终要回归商业落地

当前,企业级大模型赛道正迎来爆发式增长:OpenAI最新发布的GPT-5.4系列模型强化了编码能力与智能体能力;英伟达则通过收购SchedMD、开放开源模型进一步完善生态体系。

诸多通用模型厂商纷纷布局coding业务,企业大模型正逐步替代传统预编译软件,以数字员工形态成为企业数字化核心交付载体,推动组织生产力变革。

但再先进的企业级大模型,最终评判标准只有一个:真正服务多少企业、创造多少价值。

商业化落地能力才是核心壁垒。只有把AI能力注入千行百业,在真实场景中完成规模化验证,才能持续反哺技术迭代,形成技术与商业的正向循环。

滴普科技本次发布,正是对企业级大模型回归商业落地本质的有力践行,也是其凭借成熟技术体系与场景化落地能力,推动AI数字员工真正走进企业、创造实际业务价值的关键体现。

值得一提的是,滴普科技在深耕当下AI数字员工的同时,也在提前布局长远技术与硬件生态,比如上面提到的下一代Deepexi企业大模型正在着手研发之外,滴普科技正在考虑把核心的本体模型技术和智算单元合二为一,打造NOVA本体模型加速专用芯片(SOC)

另外,Deepexi企业大模型+具身机器人=AI具身员工,也在规划中。发布会现场,滴普科技还与天津大学成立「具身智能大脑联合实验室」,双方宣布会共同聚焦本体模型底座、数据仿真合成、模型轻量化等前沿方向,推动企业AI具身员工的深度落地。

所以接下来,就蹲一个AI具身员工破圈,看它怎么打破数字与物理的壁垒,重构企业生产力吧。毕竟,能走进物理世界的AI,才是真·未来可期。

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