AI 對企業的真正價值，並非在於提升個別員工嘅操作速度，而係在於改寫整個組織前進嘅模式。
一個項目嘅交付效率，唔單止取決於運力同模型，仲要看緊各個環節之間嘅間隔。飛書項目將 AI 融入研發主流程，令個人嘅提速得以轉化為組織可度量、可複製、且能持續運行嘅交付能力。
2024 年 9 月 15 日，飛書喺北京舉辦「2024 飛書未來無限大會暨豆包辦公啟動大會」。喺「AI+ 研發專場」中，飛書項目嘅 AI 深入組織研發管理，來自蔚來、影石 Insta360 以及飛書嘅四位嘉賓帶來實踐分享，共同探討：當 AI Coding 成為工程師嘅日常，點樣讓 AI 真正進入組織，將個人速度轉變為企業嘅交付能力。
當 AI 由工具走向組織，研發管理正經歷一次真正嘅重寫。AI 時代嘅組織，比拼嘅不再係邊度先用上模型，而係邊度先將 AI 接進流程、上下文與協作方式。站喺呢輪轉型節點上，企業要回答嘅問題，已經唔係「要不要用 AI」，而係「點樣讓 AI 真正轉化爲組織能力」。針對呢個問題，四位分享嘉賓給出了具體答案。
大會現場
界定好「正確」
Agent 先可跑遠
飛書資深架構師何喆基於近一年團隊嘅實踐，分享了幾組數據：需求交付量增長 35%、工程師人均有效代碼提升 300%、設計師同產品經理亦透過 Harness 平台自主完成了近百個 MR……呢啲數據背後，係一套研發範式嘅轉變——從 AI Coding 過渡到 Agent-First。
針對呢套新範式，何喆提出了一個核心判斷：成立 Agent-First 嘅前提，唔係模型足夠聰明，而係企業能夠將「什麼是正確」定義清楚。任務越可度量、結果越可驗證，AI 嘅授權範圍就越大。否則，AI 只可能係「個人提效」工具。
大會現場
AI 壓縮了個人執行時間，卻無法同步縮短端到端之間嘅那段距離。飛書內部團隊嘅解法，係用一套工程化嘅 Harness 平台將 AI 嵌入研發主流程，將安全、質量、營運約束寫進默認工作流，讓每一階段嘅產出自動觸發下階段，人隻喺關鍵閘門介入。
Agent-first 研發範式可以解決乜野？何喆用兩個高難度工程實踐具體講解。
第一個係多維表格公式引擎跨層架構重構。一個幾乎唔懂 C++ 嘅前端團隊、透過 AI 用 3 個月完成約 100 萬行核心代碼，整體週期縮短超 50%，累計節省 1800 多個人日，性能提升 5 倍，公式引擎 3.0 目前已全量上線，穩定支撐千萬級單表複雜計算。
第二個實踐進一步，透過 Loop Engineering，喺驗證可閉環嘅情況下，從「人搵問題、試方案」到「AI 搵問題、試方案、學經驗」，讓 AI 自閉環搞定目標。將 Base 嘅核心能力封裝成 AI 友好嘅 SDK 同 Skills，讓 Agent 能夠直接透過代碼完成對多維表格嘅搭建同管理。基於 1700 多道真實任務搭建評測體系，Skill 效果提升 30%，整體耗時下降 57%，週實驗次數由 20 次增至 1000 次。
大會現場
當企業仲停留在「每個工程師自己配一個 AI 插件」嘅階段，AI 就永遠只係「個人提效工具」，唔會變成「組織能力」。呢套融合 Harness Engineering 同 Agent-first 研發範式嘅工作系統，已經產品化沉澱到飛書項目裡面啦。佢為組織帶嚟嘅，係一套把 Harness、AI Workflow 同共享上下文三者裝進研發主流程嘅工作系統。
何喆指出，AI 時代，工程師唔會被簡單替代，而係會被成倍放大。被放大嘅，既可能係能力，也可能係問題。而決定答案嗰把匙，就藏喺企業願唔願意先將「什麼是正確」定義清楚。這，都係飛書項目想幫每一家企業回答的一個問題。
蔚來：將「聰明嘅島」
連成會協作嘅「湖」
蔚來講述嘅，係更加貼近產業現場嘅問題。
作為一家同時負載新車型交付、存量車型維護以及軟件複雜度持續攀升嘅车企，讓 AI 進入研發流程自主行動，係蔚來應對組織內在需求嘅一個戰略解法，蔚來研發工具鏈同 AI+ 研發轉型負責人孔雲暉提出：組織面對嘅不係單點提效問題，而係研發組織如何喺複雜度上升時依然跑得動。
由 3 日到 2 小時，呢不僅係處理一個 BUG 嘅週期變化，亦說明瞭蔚來嘅研發機制實現了「從產物到產物」嘅全流動。
大會現場
到 2027 年，蔚來嘅軟件基線數量同維護車型數量呈明顯增長趨勢，業務蓬勃發展。如果關鍵判斷仍依賴少數專家臨時介入，組織規模同協作成本都會被複雜度一并推高。因此，蔚來嘅第一步，係將多年數字化積累下來嘅工具、數據同專家經驗沉澱為 Skill 同專業 Agent，先造出一座座「島」。
但快佢哋發現，單點能力再強，只要彼此之間唔能順暢交接，整體週期依舊唔會縮短。
而飛書項目提供嘅，正係那層連「島」成「湖」嘅工作系統。藉助 CLI + MCP 與 AI Workflow / AAMP，Agent 可以被接入具體節點，圍繞同一工作項讀上下文、寫結果、走流程。呢一環節就像一張帶分支同回路嘅流程圖，讓千島湖裡嘅專業能力真正進入研發主線：喺研發過程中，Agent 參與方案設計同代碼開發，人把握方案 Review 同代碼 Review，當呢兩個關鍵節點出現分析唔夠充分或現實問題，就能直接退回方案設計同代碼開發。
喺進一步嘅整車研發場景裡，過去工程師要喺車雲日誌、軟件版本、歷史問題庫同問題工單之間反覆切換，如今多個 Agent 可以沿住同一條流程接力，把分析、方案、修改同驗證統一沉澱到一個工作項入面。飛書項目，讓人唔再係流程入面嘅搬運者，而係關鍵節点上嘅判斷者。
大會現場
「從一座島，到一片湖」，蔚來做嘅，係讓專家嘅智慧沿著流程抵達結果。
孔雲暉坦言道：「真正能將技術紅利變成組織紅利嘅，係一套既能沉澱專業能力、又能承載主流程嘅工作系統。」飛書項目，正成為呢套系統入面嘅關鍵連接器。
影石：讓「複雜」
被重新組織
當一台產品本身就足夠複雜，研發管理怎樣不被複雜度拖住行？係影石正面臨嘅消費電子行業命題。影石 Insta360 軟件研發同項目管理負責人劉文竹，從一台運動相機故事起：一台相機，背後卻包含硬件、結構、芯片、算法等多個專業共同協作嘅結果。
面對消費電子行業高複雜度嘅硬軟件研發，劉文竹提出核心判斷：「複雜唔會消失，但可以佢哋被重新組織。」對影石來說，AI 研發提效嘅第一步唔係先上智能體，而係先讓複雜研發變得可管理。
大會現場
硬件要凍結，軟件要流動；一個需求拆成十幾個任務，再疊加版本、產品線同缺陷，研發複雜度就從「加法」變成「乘法」。過去，流程雖然寫喺文檔入面，真正嘅協作卻發生喺人同人間：硬件進度靠問，軟件依賴靠記，需求、缺陷、代碼各管一段。係影石當下面臨嘅矛盾。
飛書項目在此承擔嘅第一件事，係將軟件同硬件放進同一個空間。需求、版本、硬件節點、軟件流程同成員權限被放到同一套項目系統入面，這唔單係多流程跳轉，更是一場「跨領域關聯」：軟件工程師喺自己嘅流程中能看清硬件進展，整机嘅硬件關鍵節點亦能把軟件嘅版本數據映過來，讓組織變得交付透明、流程可視、鏈路通暢。
有了統一流程同上下文，AI 先真正能接進來。例如一個版本嘅發布，從拆分需求到評審，過去靠嘅係項目經理嘅經驗，現在 AI 喺節點上也能幫住判斷：評審是否全部完成、描述是否清晰、埋點同 UI 設計圖是否一致……AI 能夠主動鎖定需求、補全評審，自動生成待辦並分發到人。
喺現場 demo 環節，劉文竹展示了 AI 進入流程節點從需求提出到分發待辦嘅實踐，以影石實踐驗證飛書項目價值：將 AI 接進關鍵流程節點、讓「風險找人」取代「人找風險」，引起現場觀眾熱烈回應。
影石現場 demo
呢唔只係一次 demo，同時都係影石喺進行嘅真實實踐。一些變化係可驗證嘅：飛書項目 CLI、MCP 等類 AI 服務累計調用超過 46 萬次，缺陷分析覆蓋率達到 65%（統計數字經過模糊處理）。呢啲數據，係喺影石組織內部標準化流程被 AI 持續調用後嘅結果。
大會現場
讓一次研發，成為下一次創新嘅起點。影石嘅啟發係，先標準化，再智能化；先把複雜組織好，AI 才能放大組織能力。把每一次交付入面嘅經驗留下來，下一次創新先唔用由零開始。
讓 10 倍個人速度
長成組織能力
「個人已經變快了，為什麼項目仲未有同步變快。」係所有企業都會遇到嘅問題。飛書項目售前解決方案總監丁鵬展示了一組個人同組織嘅效率反差：喺寫代碼、寫文檔、做分析等個人任務上，AI 可以帶來 10 倍級提速；但到了組織交付層面，提升卻只有 1.6 倍。
真正值得關注嘅，唔係 10 倍，也唔係 1.6 倍，而係中間那個「不等於」。佢嘅核心判斷係：「模型帶來速度，工作系統把速度變成組織能力。」項目入面最貴嘅時間，常常花喺重複解釋、等待確認、上下文轉述同返工上。
大會現場
丁鵬分享了 3 個企業踩過嘅坑：結果沒有準出標準，研發反而變成 AI 嘅 QA；流程一長就成黑盒，中斷後只能重跑；多個 Agent 之間沒有共享上下文，人被迫成為「訊息總線」。問題唔喺模型，而係工作方式沒有被重新設計。
飛書項目將組織提效拆做三件事。
Harness 像是一套工程閘，它將任務流程每一步嘅明確准入規則，變成 Agent 能夠可靠執行嘅工程規則。Workflow 則支持接入企業已有嘅專業 Agent，飛書項目負責節點觸發、狀態調度、異常恢復同人工介入，Agent 負責具體執行。共享上下文連接企業同必要嘅狀態，讓企業之間喺一條交付鏈路上協作。
丁鵬透過演示企業中常見嘅開發場景，向現場觀眾介紹 AI 助手同 AI Workflow 嘅快速使用——任務點樣被觸發，流程點樣被推進，結果點樣被寫回項目。
現場 demo
當流程跑起來，衡量 AI 嘅方式也會改變。管理者唔係只看「AI 用了多少」或「代碼生成率高過高」，而係看交付週期有無縮短、人工介入有無減少、一次成功率有無提高。當過程變得可度量，管理者才能真正發現嗰些「超級個體」，把超級個體嘅優秀實踐，沉澱喺流程中，最終變成團隊可複製嘅能力。
飛書項目正由「數據記錄」系統變成「行動執行」系統，把需求、任務、缺陷、迭代、發布同飛書入面嘅文檔、群聊、會議紀要連接起來，讓 AI 唔止係回答問題，仲能把下一步做掉，幫助人把精力放回判斷、決策同創造。
大會現場
喺呢個「個人可以好快」嘅時代，丁鵬描述到：模型帶來速度，工作系統把速度變成組織能力。因此，下一階段嘅競爭，唔只看誰擁有更強嘅模型，仲要看邊個能最快將 AI 接進流程、上下文同組織協作方式。只有這樣，一個人嘅 10 倍速度，才可能變成整個團隊持續、穩定、可複製嘅企業交付能力。
大會現場
工具解決效率問題，組織與流程解決價值問題。AI 時代嘅研發管理，最終比拼唔係邊個嘅模型更強，而係邊個能更快將 AI 裝進自己嘅主流程。越來越多企業正在用飛書項目，將 AI 從個人 Coding 工具，變成組織交付能力嘅一部分。
喺蔚來，Agent 唔再是一座座孤島，而係沿著主流程協作接力；喺影石，一台相機背後嘅上千個零件，被重新組織進同一套硬軟件協作系統。同時，飛書同飛書項目也正致力於將個人速度轉化為組織提效，透過 Harness、AI Workflow 與共享上下文，最終被接成一條面向交付嘅工作鏈路。
讓 AI 走進主流程，係呢個時代企業面對嘅共同課題。飛書項目能為企業帶來嘅，正係「將 AI 裝進節點同協作關係中」，從個人效率長成組織能力。
AI 對企業嘅真正價值，在於提升個別員工嘅手速，而在改變整個組織向前跑嘅方式。
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