從500萬(wàn)到2300萬(wàn)次！飛書項(xiàng)目開放接口調(diào)用量翻4.6倍！

一年來(lái)，華爾街和美股投資者因?yàn)閾?dān)心「AI Agent不再需要SaaS軟件」，導(dǎo)致美股軟件板塊估值斷崖式下跌。

但4月23日的飛書項(xiàng)目生態(tài)日的活動(dòng)給了一個(gè)不同的視角。

三個(gè)核心判斷

過(guò)去二十年，SaaS的核心邏輯沒變過(guò)：服務(wù)人，優(yōu)化界面，讓人用起來(lái)爽。菜單、按鈕、表單、看板——所有設(shè)計(jì)都圍繞人類認(rèn)知習(xí)慣。

但AI Agent來(lái)了。

當(dāng)軟件的主要使用者不再是「需要看見界面」的人，而是能自主理解任務(wù)、調(diào)用工具、執(zhí)行復(fù)雜工作流的智能體時(shí)，整個(gè)設(shè)計(jì)范式遭遇根本性挑戰(zhàn)。

一個(gè)為人類設(shè)計(jì)的、充滿視覺隱喻的界面，對(duì)AI Agent而言，是一道低效且難以解析的 Tokens 損耗。

AI Agent需要的是：程序化、標(biāo)準(zhǔn)化、可被機(jī)器理解與調(diào)用的原子能力。不是按鈕，是命令；不是菜單，是API。

結(jié)論：項(xiàng)目管理類SaaS的范式，要從給人使用的「記錄與跟蹤系統(tǒng)」，走向「人+Agent協(xié)同的行動(dòng)系統(tǒng)」。

開放一直是飛書項(xiàng)目的基因。去年推出開放平臺(tái)后，活躍插件數(shù)量翻倍，日均接口調(diào)用量從500萬(wàn)+增長(zhǎng)到2300萬(wàn)次。今年，飛書項(xiàng)目面向AI時(shí)代實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性升級(jí)，把核心AI戰(zhàn)略概括為「AI Friendly」。

過(guò)去開放更多是「對(duì)人開放」，從流程配置，到API/Webhook接口，再到輕應(yīng)用前端體驗(yàn)。但當(dāng)越來(lái)越多的「使用者」變成AI Agent，平臺(tái)還要對(duì)AI足夠友好與開放，讓AI從「會(huì)聊天的玩具」變?yōu)檎嬲畼I(yè)務(wù)、能參與協(xié)作與執(zhí)行的超級(jí)助手。

飛書項(xiàng)目提出了三層架構(gòu)：

第一層：AI連接（Connection）—— Agent 輕松安全接入業(yè)務(wù)基座

核心武器：CLI + MCP協(xié)議（Model Context Protocol）+ AI Coding

MCP服務(wù)持續(xù)升級(jí)，讓AI能夠訪問并操作飛書項(xiàng)目，現(xiàn)已覆蓋工作項(xiàng)管理、視圖與度量分析、團(tuán)隊(duì)與個(gè)人待辦等40+ 工具，并在連接方式上首家支持了OAuth等更安全的授權(quán)方式。

第二層：AI應(yīng)用（Application）—— 把懂業(yè)務(wù)的Agent裝進(jìn)應(yīng)用

核心武器：AI節(jié)點(diǎn) + AI字段

飛書項(xiàng)目打造全新的「AI應(yīng)用」開放體系，讓專業(yè)智能體更可復(fù)用地融入工作流。其中：

同時(shí)發(fā)布開箱即用的原生智能體——AI助手，在既有的人力分析、個(gè)人周報(bào)等能力基礎(chǔ)上，擴(kuò)展項(xiàng)目分析、圖表生成與日常任務(wù)執(zhí)行等技能，并強(qiáng)調(diào)全程基于授權(quán)范圍與可讀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與生成。

核心武器：AAMP協(xié)議（Agent Asynchronous Messaging Protocol）

飛書項(xiàng)目推出面向智能體的AAMP開源協(xié)議，讓平臺(tái)與智能體、智能體與智能體之間可以標(biāo)準(zhǔn)化地進(jìn)行異步任務(wù)分發(fā)與確認(rèn)，并支持本地智能體在NAT、防火墻等限制下實(shí)現(xiàn)雙向通信。

未來(lái)的工作模式不是人與一個(gè)AI互動(dòng)，而是人類管理者指揮一個(gè)由項(xiàng)目管理、代碼評(píng)審、設(shè)計(jì)審核、Coding Agent、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警等Agent組成的「虛擬團(tuán)隊(duì)」。

飛書項(xiàng)目的角色，從「工具」變成「調(diào)度中心」。

在「AI+項(xiàng)目管理」這條賽道上，企業(yè)落地通常經(jīng)歷三個(gè)階段：

階段一：鏈路跑順—— 把人工流程自動(dòng)化，讓AI有抓手。

階段二：智能嵌入—— AI能力深度融入業(yè)務(wù)流程。

階段三：資產(chǎn)沉淀—— 把經(jīng)驗(yàn)和流程變成可復(fù)用的資產(chǎn)。

飛書項(xiàng)目已經(jīng)跑通了下面的案例：

雅迪科技集團(tuán)以飛書項(xiàng)目落地IPD（集成產(chǎn)品開發(fā)）和IPMS（集成產(chǎn)品營(yíng)銷體系）雙流程體系，使研發(fā)與營(yíng)銷在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)「握手」：

縮短2個(gè)月新車開發(fā)周期

啟示：傳統(tǒng)制造業(yè)也能用AI實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，關(guān)鍵是先把流程跑順。

智能駕駛企業(yè)輕舟智航面臨上千條項(xiàng)目需求，完全靠人工對(duì)齊鏈路成本極高。借助飛書項(xiàng)目落地ASPICE標(biāo)準(zhǔn)，輕舟智航打造了「AI+人」的協(xié)同模式。

核心創(chuàng)新：將「記錄—分診—分派—閉環(huán)」打造為自動(dòng)化流水線：

工程師從繁瑣事務(wù)中解放，專注于判斷和解決核心問題。

啟示：AI不是來(lái)替代人的，而是讓人做更有價(jià)值的事。

游戲研發(fā)協(xié)同復(fù)雜、內(nèi)容修改「牽一發(fā)而動(dòng)全身」。爪印工作室依托飛書項(xiàng)目自研FlowStack「流程資產(chǎn)倉(cāng)庫(kù)」，將研發(fā)節(jié)點(diǎn)與流程模板資產(chǎn)化：

結(jié)合輕應(yīng)用與AI Coding，F(xiàn)lowStack這樣的產(chǎn)品僅需2天即可從管理思路轉(zhuǎn)變成落地可用的系統(tǒng)。

啟示：復(fù)雜流程不需要被簡(jiǎn)化，而是需要被結(jié)構(gòu)化。

飛書項(xiàng)目不僅僅是工具，更是一個(gè)生態(tài)平臺(tái)，在飛書項(xiàng)目上面也有很多ISV生態(tài)伙伴，提供企業(yè)的細(xì)分場(chǎng)景優(yōu)秀的服務(wù)，有2個(gè)案例讓人印象深刻：

作為AI Agent技術(shù)公司，詞元無(wú)限基于飛書項(xiàng)目AI節(jié)點(diǎn)，把技術(shù)方案生成、智能編碼與智能測(cè)試等關(guān)鍵環(huán)節(jié)封裝進(jìn)項(xiàng)目流程：

這正是「算力稅」模式的最佳詮釋——不是按人頭收費(fèi)，而是按價(jià)值交付。

Zadig云原生DevOps平臺(tái)打通了管理與工程兩域的協(xié)作鏈路：

成果：在一個(gè)平臺(tái)完成「從想法到執(zhí)行」的閉環(huán)：

重新思考「用戶」的定義。你的用戶可能不再只是人，也可能是AI Agent。你設(shè)計(jì)的功能，是給人用還是給AI用，這個(gè)判斷會(huì)影響整個(gè)產(chǎn)品架構(gòu)優(yōu)先級(jí)。

選型邏輯要更新。「這個(gè)工具人用起來(lái)順不順手」依然重要，但下一個(gè)問題是：它的API和協(xié)議層夠不夠開放，有沒有MCP，AI Agent接入和協(xié)作的門檻夠不夠低。這決定了未來(lái)3年你的數(shù)字化天花板。

飛書項(xiàng)目這次發(fā)布，不是功能更新，是AGI時(shí)代的戰(zhàn)略卡位。

AI+項(xiàng)目管理的競(jìng)爭(zhēng)，從拼界面體驗(yàn)，正式進(jìn)入拼生態(tài)開放度的新階段。