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      復(fù)雜的項目管理怎么做到「AI 友好」?飛書項目用「開放」給出答案

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      作者 | 文朋

      項目管理始終是企業(yè)提升生產(chǎn)效率的重要抓手。

      但長期以來,大多數(shù)項目管理工具解決的,更多只是記錄、同步與協(xié)同層面的表層問題:把需求記下來,把任務(wù)掛上去,把流程放進(jìn)系統(tǒng)里。

      一旦進(jìn)入真實業(yè)務(wù)深水區(qū),排期是否合理、依賴是否清晰、風(fēng)險能否提前暴露,仍然高度依賴人的經(jīng)驗去判斷、協(xié)調(diào)和補(bǔ)位。這也帶來一個尷尬的現(xiàn)實:盡管工具迭代多年,企業(yè)項目交付效率始終沒有實現(xiàn)質(zhì)變。

      隨著 AI 浪潮到來,越來越多企業(yè)開始嘗試把 AI 引入項目管理,用于寫總結(jié)、做分析、輔助排期等單點提效。但如果 AI 與項目工具之間仍只是“外部協(xié)作”關(guān)系,停留在流程之外,就很難觸及項目管理最核心的執(zhí)行鏈路。

      正如飛書項目負(fù)責(zé)人洪濤在飛書項目生態(tài)日上所說,未來的工作場景中,很大一部分操作可能不再由人一步步點擊完成,而是由 Agent 去操作軟件。


      這意味著,項目管理工具若想真正實現(xiàn)提效,就不能只負(fù)責(zé)“記錄”,更要負(fù)責(zé)“連接”。只有當(dāng) AI 能夠連接業(yè)務(wù)流程中的數(shù)據(jù)與上下文,讀懂任務(wù)之間的關(guān)系、流程狀態(tài)以及背后的業(yè)務(wù)語境,AI 才有可能深度參與風(fēng)險識別與動作承接。

      4 月 23 日,在飛書項目“生態(tài)日”上,飛書項目發(fā)布了一系列新能力,包括 MCP(模型上下文協(xié)議)、CLI(命令行工具)等底層開放接口,以及 AI 節(jié)點、AI 字段、原生 AI 助手等場景化能力。

      這些變化釋放出一個明確信號:飛書項目正在進(jìn)一步結(jié)構(gòu)化流程、數(shù)據(jù)與協(xié)作關(guān)系,讓 AI 真正進(jìn)入項目流程,使其成為一個能夠承接 AI 落地的項目底座。

      1 項目管理平臺的需求,正被 AI 改寫

      如今,客戶對項目管理平臺中 AI 的期待已經(jīng)非常明確:他們要的不是一個“會聊天”的助手,而是一個能夠接入流程、參與執(zhí)行、真正推動項目向前的能力。

      “去年,很多客戶在采購研發(fā)項目管理軟件時,對 AI 的關(guān)注還沒有這么強(qiáng);但到了今年,AI 已經(jīng)成為決策前必須評估的一項能力。”飛書項目商業(yè)化負(fù)責(zé)人楊波在接受采訪時表示,如今在售前階段,客戶已經(jīng)會主動了解 AI 能力、產(chǎn)品路線圖,甚至直接做能力測試。

      這背后反映出,企業(yè)對 AI 的需求正在從“會生成”轉(zhuǎn)向“會執(zhí)行”。在項目管理場景里,客戶當(dāng)然希望 AI 能寫總結(jié)、做分析,但更核心的期待,是它能真正進(jìn)入流程,更早識別風(fēng)險,承接文檔撰寫、數(shù)據(jù)錄入、狀態(tài)維護(hù)等高頻重復(fù)工作,幫助團(tuán)隊持續(xù)推進(jìn)項目。

      而在這方面,飛書項目已經(jīng)做了較為充分的準(zhǔn)備。

      過去幾年,飛書項目持續(xù)幫助客戶把需求、缺陷、流程、節(jié)點、狀態(tài)等信息結(jié)構(gòu)化沉淀下來。對 AI 來說,真正關(guān)鍵的從來不只是模型能力,而是是否具備高質(zhì)量、可讀寫、可治理的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

      與此同時,由于飛書項目并不是一套寫死的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型,而是允許客戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)去定義和配置工作項、流程、字段和表單等。這意味著,AI 在飛書項目面對的是更貼近真實業(yè)務(wù)現(xiàn)場的結(jié)構(gòu)化、語義化信息,也更容易理解上下文并準(zhǔn)確執(zhí)行動作。

      這也是飛書項目能夠承接 AI 落地的重要原因。根據(jù) 2026 年賽迪報告,在 2025 年銷量前十的新能源乘用車品牌中,已有 7 家選用飛書項目;在軟件研發(fā)管理 SaaS 和 IPD 管理 SaaS 領(lǐng)域,飛書項目也分別以 46.8% 和 68.6% 的市場份額位居第一。

      值得注意的是,飛書項目此次在生態(tài)日上推出的一系列新能力,正是在進(jìn)一步釋放這種“執(zhí)行力”。

      2 飛書項目將平臺重構(gòu)為更“AI 友好”的基礎(chǔ)設(shè)施

      這次發(fā)布中,一個值得關(guān)注的信號是,飛書項目正在圍繞“AI 友好”推動平臺演進(jìn)。從產(chǎn)品視角看,其底層架構(gòu)已呈現(xiàn)出明顯的“面向 AI 重構(gòu)”的方向。

      例如,為了讓 AI 更深入地進(jìn)入真實業(yè)務(wù)流程,飛書正式開源了“飛書項目 CLI”。


      它是一款命令行工具,能夠幫助個人或 AI 工具更高效地訪問和操作飛書項目中的各類數(shù)據(jù)。基于這項能力,AI 可以在授權(quán)范圍內(nèi)完成與飛書項目相關(guān)的讀取、查詢、創(chuàng)建與更新操作。

      例如,AI 可以查詢待辦、需求、任務(wù)、評論、工作流和排期等信息;查看工作項詳情、當(dāng)前狀態(tài)及流程節(jié)點;創(chuàng)建需求、任務(wù)和子任務(wù);更新標(biāo)題、優(yōu)先級、狀態(tài)、評論等字段;還可以在關(guān)鍵修改前先生成預(yù)覽,確認(rèn)后再執(zhí)行。

      一旦 AI 進(jìn)入真實項目流程,它面對的就不再是單輪問答,而是大量高頻、低成本、可自動化的操作需求。CLI 的價值,恰恰在于提供了更強(qiáng)的批量處理能力、更穩(wěn)定的調(diào)用鏈路,以及更低的 token 消耗。

      尤其是“漸進(jìn)式披露更省 token”這一設(shè)計,很能說明飛書項目對 AI 真實使用場景的理解:它考慮的并不是 demo 能不能跑,而是當(dāng)調(diào)用規(guī)模放大后,成本和穩(wěn)定性是否依然可控。

      如果說 CLI 是 AI 的“手”,那么 MCP(Model Context Protocol)的優(yōu)化,就是在為 AI 提供一套更適合調(diào)用項目系統(tǒng)的“語義標(biāo)準(zhǔn)”。

      它的意義并不只是把 OpenAPI 再包裝一層,而是圍繞 AI 的調(diào)用方式,重新設(shè)計了一套更適合智能體使用的接口體系。


      一方面,它支持更安全的授權(quán)方式,讓 AI 能在可控權(quán)限下完成數(shù)據(jù)讀寫;另一方面,它的數(shù)據(jù)傳導(dǎo)方式也更自然,不再過度依賴 ID、Key 這類 AI 容易出錯的參數(shù);同時,查詢語言更接近 SQL,從而降低了 AI 理解和生成查詢的門檻。

      更重要的是,它并不是簡單地“把數(shù)據(jù)交給 AI”,而是更貼近任務(wù)場景地告訴 AI:哪些是待辦,哪些是已辦,哪些與個人相關(guān),哪些與團(tuán)隊相關(guān)。目前,飛書項目 MCP 已提供 40 多個工具,并仍在持續(xù)擴(kuò)展。

      至于開源通信協(xié)議 AAMP,它解決的則是平臺應(yīng)用、本地 Agent 與不同運行環(huán)境之間的通信協(xié)同問題。

      這意味著,在 Agent 連接這件事上,飛書已經(jīng)開始從技術(shù)底層打通鏈路,讓 Agent 不只是停留在平臺內(nèi)部,而是能夠與企業(yè)現(xiàn)有的 AI 工具、本地環(huán)境和工程系統(tǒng)實現(xiàn)真實聯(lián)動。

      3 在開放能力之上,飛書項目把 AI 接入了流程骨架

      如果說 CLI 和 MCP 解決的是“連接”問題,那么 AI 節(jié)點、AI 字段與 AI 助手強(qiáng)化的,就是 AI 如何真正深入項目流程并承擔(dān)具體執(zhí)行任務(wù)。

      其中,AI 節(jié)點的意義尤其突出。它讓 AI 從流程外走進(jìn)流程內(nèi),成為流程中的一個行動單元,幫助團(tuán)隊厘清復(fù)雜項目中的流程關(guān)系與環(huán)節(jié)職責(zé),并承擔(dān)預(yù)審、分析、測試用例生成等明確工作。


      更關(guān)鍵的是,飛書首次取消了“要想使用開放能力,必須由管理員先安裝”的限制。節(jié)點負(fù)責(zé)人可以直接把自己負(fù)責(zé)的節(jié)點轉(zhuǎn)化為 AI 節(jié)點,讓 AI 協(xié)助任務(wù)完成;如果效果不理想,還可以重新運行并持續(xù)優(yōu)化。

      AI 字段功能也迎來了更適配項目管理的更新。

      過去,很多 AI 的使用方式本質(zhì)上仍停留在個人 prompt 技巧層面,經(jīng)驗散落在個體手中,既難復(fù)制,也難規(guī)模化。

      這一次,AI 字段則把這件事往前推進(jìn)了一步:它把一次性指令升級為一種帶模板、帶應(yīng)用市場、帶快速創(chuàng)建能力的開放形態(tài)。企業(yè)既可以把有效經(jīng)驗沉淀下來,也可以先在視圖中臨時使用,而不必一開始就貿(mào)然寫回正式字段。


      至于原生 AI 助手,作為開箱即用的通用 Agent,則被打造為飛書項目 AI 能力的統(tǒng)一入口。

      它可以直接圍繞項目管理的核心場景提供官方能力:無論是快速生成報告、洞察項目風(fēng)險、創(chuàng)建需求、完成節(jié)點流轉(zhuǎn),還是了解產(chǎn)品功能用法,都可以通過這一入口完成。


      更重要的是,在整個分析過程中,它始終只會在授權(quán)范圍內(nèi)、基于用戶可讀取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與生成。用戶也可以把任務(wù)交給它處理,即便關(guān)閉頁面,它仍然能夠繼續(xù)執(zhí)行。

      從這些能力可以看到,飛書項目正在構(gòu)建一種更貼近真實業(yè)務(wù)、也更具 “AI 原生”特征的應(yīng)用模式。

      在真實項目環(huán)境里,傳統(tǒng)平臺通常是“少數(shù)人配置、其他人使用”;但 AI 應(yīng)用的擴(kuò)散路徑并不是這樣。AI 落地往往會經(jīng)歷一個更現(xiàn)實的過程:試點、調(diào)整、小閉環(huán)、擴(kuò)展、標(biāo)準(zhǔn)化。

      真正困難、也真正有價值的,正是把一次次局部提效沉淀為組織級能力。

      飛書項目的獨特之處在于,它正在把這一過程完整接住:個人和小團(tuán)隊可以低門檻試點;試點過程中可以按項目、按角色靈活調(diào)整;經(jīng)驗成熟后,可以進(jìn)一步沉淀為模板、流程和 SOP;再往后,還能推廣到團(tuán)隊、部門乃至整個公司。

      4 開放能力開始轉(zhuǎn)化為真實成果

      一個平臺是否真正跑通,不能只看它發(fā)布了多少能力,更要看這些能力是否已經(jīng)長出真實成果。

      一個很強(qiáng)的信號是,去年飛書項目開放平臺上已經(jīng)出現(xiàn)了 100 多款 AI 相關(guān)應(yīng)用,而且其中很多并非官方開發(fā),而是客戶自行構(gòu)建的。

      這說明飛書項目的開放底座已經(jīng)足夠成熟,足以讓一線團(tuán)隊先跑起來。這也解釋了為什么 MCP 和 CLI 的推廣會比較快:并不是平臺單向推動,而是那些最有 AI 意識、最有動手能力的人,已經(jīng)開始主動把它們用起來。

      飛書在生態(tài)日大會上披露的數(shù)據(jù)顯示,已有接近 500 家租戶在高頻使用相關(guān)能力,月活用戶數(shù)超過 6000,對飛書項目的操作次數(shù)累計超過百萬次。

      從客戶案例來看,當(dāng) AI 真正進(jìn)入流程后,項目交付方式和效率也在發(fā)生明顯變化。

      例如,詞元無限讓 Agent 沿著需求理解、方案生成、任務(wù)拆解、代碼執(zhí)行、測試生成一路推進(jìn),最終把原本需要 7 到 10 人天的工作壓縮到 1 到 2 人天。

      雅迪的實踐,則把周報月報自動生成、歷史經(jīng)驗檢索、會議質(zhì)檢和預(yù)評審等高頻工作串聯(lián)起來。這也說明,AI 在項目管理中最先接管的,往往不是最終決策,而是那些高頻、重復(fù)、規(guī)則相對清晰的環(huán)節(jié)。

      輕舟智航的案例則展示了另一種更符合企業(yè)現(xiàn)實的落地方式:測試問題的記錄、分診、分派與閉環(huán),被做成了一條更順滑的流程鏈路。AI 先幫助縮小問題范圍、給出候選建議,再由人工驗收關(guān)鍵鏈路。

      Zadig 的價值則更進(jìn)一步。它不只是簡單打通項目管理系統(tǒng),而是把“管理域”和“工程域”真正連成了一條鏈:開發(fā)變更即記錄,測試執(zhí)行即同步,發(fā)布審批即發(fā)布,并疊加 AI 發(fā)布風(fēng)險檢測。

      最終結(jié)果是,發(fā)布效率提升 3 倍,交付周期縮短 35%,故障恢復(fù)時間下降 50%。

      這些案例說明,飛書項目的價值已經(jīng)不再只是看板管理,而是真正開始承接并提效企業(yè)的項目執(zhí)行。

      當(dāng)然,飛書開放能力更重要的地方,不只是讓客戶“使用”,更是讓更多角色開始“建造”。

      例如,爪印基于飛書項目輕應(yīng)用能力自研 FlowStack "流程資產(chǎn)倉庫",已沉淀 200 多個標(biāo)準(zhǔn)節(jié)點、50 余項流程模板,再結(jié)合 AI coding 等能力,可以快速開發(fā)高頻小工具。這說明,項目經(jīng)理和業(yè)務(wù)角色已經(jīng)不再只是提需求的人,他們也可以直接把自己的業(yè)務(wù)理解轉(zhuǎn)化為可復(fù)用資產(chǎn)。

      高遠(yuǎn)則基于飛書項目開發(fā)了 ASPICE 插件,并已進(jìn)入 15 家大型智能汽車企業(yè),在國內(nèi)智能駕駛 Top20 企業(yè)中覆蓋過半。這也說明飛書項目的開放能力并不只是支撐 demo,而是已經(jīng)能承接行業(yè)級、專業(yè)級的復(fù)雜場景。

      再結(jié)合客戶成功、實施體系、專家認(rèn)證以及 AI 咨詢伙伴等配套能力的推進(jìn),顯然,飛書項目想做的已經(jīng)不只是“賣一個項目管理功能”,而是在形成一整套可交付、可復(fù)制、可持續(xù)增長的 AI 落地機(jī)制。

      這也是飛書項目在 AI 時代真正的分量所在:它正通過項目管理,為企業(yè)搭建一個真正讓 AI 開始工作的項目底座。

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