从共同创作结果到协作完成任务
客户接入模型不再只是创新试验。用户更期待从“生成一段答案／一个页面”进一步走向“理解目标、拆解任务、调用工具并交付结果”。飞书需要证明 AI 不只会生成内容，还能利用企业知识、飞书套件与业务系统完成真实任务。
从共同生成到协作完成
大模型能力变化与竞品研究
推理与规划能力允许系统理解复杂目标并生成动态计划；MCP 与更细颗粒度的工具，让飞书套件和企业业务系统从可检索数据变成可调用能力。
- 豆包 1.5 Pro + DeepSeek R1深度思考、复杂意图拆解与多工具组合调用。
建立低门槛对话和推理预期。
- Kimi K2、DeepSeek V3.1 与代码模型沙箱、代码执行、文件处理和数据分析。
界面必须呈现计划、工具执行、状态与来源，并提供中断、纠偏和恢复。
- ChatGPT／Claude推理、多模态、工具调用与 Canvas／Artifact。
继续定义用户对推理透明度、可编辑工作区和生成质量的基本预期。
竞品被按通用模型助手、Agentic 交互与企业 AI 平台三类收敛，重点观察委托、授权、过程与结果，而不是逐项复刻功能。
- 通用模型助手DeepSeek／豆包、ChatGPT／Claude
建立低门槛对话、推理透明度与 Canvas／Artifact 的用户基线。
- Agentic 产品Replit Agent、GPT Canvas、GPT Operator、MGX
观察多轮共创、异步授权、状态透传和用户介入时机。
- 企业 AI 平台Coze、FastGPT、钉钉、Dify
评测知识问答、工作流和企业供给层；aily 开发平台承担通用 Agent 的供给底座。
设计对象从“回答”转向“委托关系”；自主性的前提是可逆；企业差异应成为任务语境而非配置负担；可靠性属于模型、工具、运行环境、权限与评测共同组成的系统。
产品定位与目标
面向企业工作场景、开箱即用的 AI 工作助手。
核心直接用户仍是企业员工／知识工作者；变化的是任务范围。Agent 面向需要跨工具、跨系统完成复杂任务的员工，并把一线业务人员明确纳入直接用户。
不是企业搜索。
不是 Studio 的聊天外壳。
不是要求用户逐步写完 Workflow 的执行器。
不是缺少授权、反馈和失败恢复时完全自主的“数字员工”。
产品架构、界面
架构把用户意图、Multi-Agent 分工、专属运行环境、知识工具和平台治理组织为一条可理解的任务链。企业、项目、个人三级知识与工具控制上下文和能力范围；开发平台共享通用 Agent 的架构与运行环境。
用户意图与协作界面
自然语言／语音 → 澄清表单 → 计划／状态 → 结果预览、编辑、分享
Multi-Agent 协作层
需求澄清 Agent → 规划 Agent → 检索 Agent → 报告／创作 Agent
专属运行环境
文件理解＋代码执行＋数据分析＋多模态生成＋可视化报告
知识与工具层
互联网＋企业／项目／个人知识；官方工具＋飞书套件＋企业 MCP／自定义工具
平台与治理层
aily 开发平台＋Workflow＋模型／工具配置＋调试／评测／日志＋权限／用量／异常
设计目标与挑战
先定义要达成什么
- 从生成产物变成完成任务
建立可理解、可授权、可干预、可恢复的任务执行过程。
- 由用户描述结果，Agent 提出过程
交互从 command-driven 转为 intent-driven。
- 自主性分级
简单任务同步完成，复杂任务先澄清和规划，长任务进入异步与授权。
- Human-in-the-loop 成为产品骨架
用户能在澄清、计划、参数、执行状态和结果审阅等关键点介入。
再看什么阻碍目标
- 自主性与控制感冲突
过多确认会退化成表单流程，过少确认又可能误用权限、消耗成本或执行错误操作。
- CUI 难以承载复杂状态
计划、工具、文件、参数、进度、错误和结果版本无法只靠气泡表达。
设计判断
以意图和结果组织产品
用户描述目标，Agent 提出并执行过程。
按风险与时长分流交互
局部能力嵌入原工作流，明确产物采用 CUI＋GUI，长时跨工具任务采用异步授权。
Multi-Agent 分工可理解， 但不暴露完整调用链
用职责与阶段降低黑盒复杂度。
连续控制替代持续盯场
执行前确认、执行中干预、执行后审阅与追溯。
设计策略与动作
以意图和结果组织产品
KEY TRADE-OFF · 关键取舍意图含糊时先澄清并提供推荐项；规划复杂度随任务变化。
DESIGN ACTIONS · 核心动作用检索报告、表格处理、文档生成和业务操作组织首页与模板；用推荐项和表单补齐目标、受众、格式与约束。
按风险与时长分流交互
KEY TRADE-OFF · 关键取舍局部能力嵌入原工作流；明确产物采用 CUI + GUI；长时跨工具任务采用异步授权。
DESIGN ACTIONS · 核心动作为异步任务提供状态、授权、通知、取消与恢复，建立默认精简、按需展开的统一任务状态面。
让 Multi-Agent 分工可理解
KEY TRADE-OFF · 关键取舍用职责分工降低内部黑盒复杂度，但不向用户暴露完整调用链。
DESIGN ACTIONS · 核心动作用澄清、规划、检索、创作等阶段呈现任务进展和阶段结果。
把 Human‑in‑the‑loop 设计成连续控制
KEY TRADE-OFF · 关键取舍避免过度拟人和夸大承诺，让能力、速度和状态变化直接影响界面表现。
DESIGN ACTIONS · 核心动作执行前确认范围和高风险参数；执行中允许暂停、取消、补充、重试；执行后支持编辑、来源追溯和分享。
用任务级证据建立信任
KEY TRADE-OFF · 关键取舍不以 WAU、对话量或拟人感替代任务质量。
DESIGN ACTIONS · 核心动作追踪计划有效率、工具成功率、人工介入率、失败恢复率、结果采纳／编辑和异步完成率。
aily Agent 的关键界面与交互结果
阶段结果
aily 工作助手主链路与网页、云文档、Slides 三类产物形成首版闭环，架构从 Workflow 导向转为 Agentic 执行，并完成 PC／移动端交互框架升级。aily Agent WAU 从 21,732 增至 45,058（+107%）；同期 Workflow 应用 WAU 从 81,782 增至 92,474。起止周、去重口径与用户范围未留存，不作因果归因。
复盘
- 意图驱动、CUI＋GUI、异步授权、角色分工、任务状态和控制点构成可复用交互框架。
- 当前材料只支持确认框架形成，不支持推断全部交付范围。