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字節(jié)跳動(dòng)的“扣子空間”正在 Agent 賽道上走出獨(dú)特道路。深度瀏覽網(wǎng)站、雙向聯(lián)動(dòng)飛書、自動(dòng)化定時(shí)任務(wù)、開放 MCP 接入等能力，構(gòu)建起“Agent for work”生態(tài)。它旨在讓用戶成為垂直 Agent 的創(chuàng)造者，滿足多元個(gè)性化需求，形成高度定制化的垂直 Agent 網(wǎng)絡(luò)，未來可期。

通用 Agent 之間的競爭片刻不息。

當(dāng)許多目光仍聚焦于 Agent 輸出報(bào)告的美觀度時(shí)，「扣子空間」正悄然補(bǔ)齊 Agent 融入日?！肮ぷ髁鳌彼璧幕A(chǔ)能力。

在扣子空間發(fā)布了 2 個(gè)月之際，是時(shí)候深入聊聊字節(jié)跳動(dòng)在這場 Agent 戰(zhàn)役中，交出的階段性答卷了。

另外，這次測試的 Case 都很新穎，應(yīng)該能給你帶來一些使用 Agent 的新靈感～

?? 先談扣子空間的獨(dú)特之處

即使都是通用 Agent，但在功能路線上，每家都有不同的選擇。

我先用一張圖為你梳理「扣子空間」這兩個(gè)月內(nèi)，讓我眼前一亮的 4 個(gè)核心能力，以及 1 個(gè)遠(yuǎn)期愿景 ：

1. 深度瀏覽網(wǎng)站：支持授權(quán) Agent 登錄小紅書、B 站、微博等網(wǎng)站，定向采集普通爬蟲難以觸及的站內(nèi)數(shù)據(jù)。
2. 雙向聯(lián)動(dòng)飛書體系：實(shí)時(shí)獲取用戶的飛書文檔、表格數(shù)據(jù)，并能將 AI 處理結(jié)果“寫回”到你的飛書文檔、表格乃至多維表格。
3. 自動(dòng)化定時(shí)任務(wù)：Agent 不再是一次性的隨機(jī)工具，而是能周期性完成特定任務(wù)的自動(dòng)化助手。比如每天清晨整合部門日?qǐng)?bào)，或統(tǒng)計(jì)并分析最新的銷售數(shù)據(jù)。
4. 非常開放的 MCP 接入：用戶可自定義為 Agent 擴(kuò)展 MCP 服務(wù)。

如私有 SQL 數(shù)據(jù)庫查詢、郵件推送等，為垂直場景的深度定制提供了廣闊的想象空間。

而這 4 項(xiàng)能力并非孤立存在，它們共同指向一個(gè)清晰的愿景：

——以可拓展的“Agent for work”基建能力為支撐，打造一個(gè)“傻瓜式”的垂直 Agent 生成平臺(tái)，通過社區(qū)用戶的創(chuàng)造力，承接多元企業(yè)、用戶的工作需求。

?? 4 項(xiàng)能力的表現(xiàn)如何？

要讓 Agent 高頻服務(wù)于工作，一個(gè)核心能力就是讓它能夠連接我們身邊的“活數(shù)據(jù)”：

——那些在不斷更新的網(wǎng)頁信息、團(tuán)隊(duì)協(xié)作平臺(tái)里的最新文檔和數(shù)據(jù)。

扣子空間構(gòu)建了 Agent 獲取數(shù)據(jù)的兩個(gè)重要通道：定向網(wǎng)頁瀏覽和雙向聯(lián)動(dòng)飛書體系。

1）深度瀏覽網(wǎng)站：像人一樣，洞察一手信息

從互聯(lián)網(wǎng)上獲取數(shù)據(jù)，一般依賴兩種途徑：

1.?如同搜索引擎般進(jìn)行廣泛的聯(lián)網(wǎng)搜索；

2.?像人類一樣“瀏覽”并理解特定站點(diǎn)的內(nèi)容。

在人類真實(shí)工作場景中，后者往往才是獲取一手信息洞察的高頻場景。

比如：調(diào)查小紅書用戶對(duì)于《碟中諜 8》的觀后評(píng)價(jià)、微博某個(gè)熱搜話題下的輿情風(fēng)向。

此類信息洞察，通常隱藏在網(wǎng)站內(nèi)部，需要模擬登錄、點(diǎn)擊、滾動(dòng)等人類行為才能觸達(dá)。

而扣子空間也終于補(bǔ)齊了這項(xiàng)能力。

它不僅能進(jìn)行簡單的頁面抓取，更能支持用戶授權(quán) Agent 登錄小紅書、B站、微博等獨(dú)家數(shù)據(jù)平臺(tái)，模擬人類用戶的訪問行為，獲取普通爬蟲難以觸及的站內(nèi)深層數(shù)據(jù)。

我模擬了一項(xiàng)任務(wù)，整體執(zhí)行過程很順利：

任務(wù)名稱：根據(jù) PR 需求， 挑選小紅書 KOL我是一家 AI 公司的 PR，請(qǐng)?jiān)谛〖t書平臺(tái)，幫我篩選 20 個(gè)符合以下條件的賬號(hào)：

1. 賽道領(lǐng)域： AI
2. 粉絲數(shù)量： 200～100000
3. 筆記數(shù)量：大于 20 條

請(qǐng)將調(diào)研結(jié)果整理為 Excel 表格，包含以下列：賬號(hào)名稱、小紅書ID、個(gè)人主頁簡介、粉絲數(shù)量、獲贊與收藏量。

扣子空間采用的是「讓 Agent 自行操作瀏覽器」的方案：

整個(gè)過程中，Agent 需要操作瀏覽器，識(shí)別并點(diǎn)擊網(wǎng)站中的頁面內(nèi)容：當(dāng)網(wǎng)頁需要登錄或遇阻時(shí)，AI 會(huì)自然提示用戶接管，完成進(jìn)一步操作。也會(huì)真實(shí)點(diǎn)擊用戶頭像，進(jìn)入個(gè)人主頁，提取所需的「個(gè)人簡介、粉絲數(shù)量、獲贊與收藏量」

其智能和流暢度，有些超出我對(duì)它的期待。

最終任務(wù)的結(jié)果如下（校驗(yàn)了一下，嗯，沒啥幻覺），能夠在一定程度上節(jié)省 PR 同學(xué)的選品工作：

同理，你還能用它來做很多其他事情：

1.?分析 B 站內(nèi)，最近有哪些原神相關(guān)的討論話題值得推廣營銷

2.?分析小紅書內(nèi)，關(guān)于扣子空間的最新一周輿論風(fēng)向

一些很有啟發(fā)的官方示例

我也測試了一些其他更高階的任務(wù)，比如要求：優(yōu)先推薦低粉高贊、側(cè)重原創(chuàng)的博主賬號(hào)。

不過對(duì)于這類“概念高度復(fù)雜”的任務(wù)，尚存在一些卡點(diǎn)：能夠完成，但對(duì)部分抽象的要求，其理解有待提升。

考慮到扣子空間畢竟是國內(nèi)產(chǎn)品，在只使用國產(chǎn)模型執(zhí)行任務(wù)的條件下，還能相當(dāng)穩(wěn)健地「深度瀏覽網(wǎng)站」，收集站內(nèi)信息，且能夠完成不少單一任務(wù)，確實(shí)屬于意外之喜。

2）雙向聯(lián)動(dòng)飛書體系：可讀可寫，不用配置

扣子空間可以用 MCP，直接擴(kuò)展聯(lián)動(dòng)飛書云文檔、多維表格、電子表格了。

還支持檢索、創(chuàng)建、編輯文件。

這很有想象空間。

我測了一個(gè)基礎(chǔ) Case，充分展現(xiàn)了它的便利性：

任務(wù)名稱：從我的多維表格中，篩選推薦 5 篇未讀文章

從我專門用來收藏待讀文章的多維表格中，挑選 5 條狀態(tài)為“僅記錄”的文章，生成一份今日待讀文章清單，并輸出到新的飛書云文檔中。

多維表格鏈接：https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/……

（以下是原始表格）

可以看到 Agent 首先使用多維表格的 MCP 工具，訪問了我的「稍后讀管理」表格，并篩選“僅記錄”的文章信息：

也成功在我的飛書中，自動(dòng)創(chuàng)建了「今日待讀文章清單」，在飛書文檔空間內(nèi)，也可以看到對(duì)應(yīng)的新文檔。

打開文檔后，則是按要求生成的 5 條未讀文章，每篇文章也附上了推薦語。完成度很高。

要知道去年我用扣子的Workflow 版本實(shí)現(xiàn)「飛書 · AI 稍后讀智能體」時(shí)，可是需要從頭學(xué)習(xí)“如何搭建扣子工作流”、“配置每個(gè)節(jié)點(diǎn)入?yún)⒊鰠ⅰ薄?/p>

就算是 AI Workflow 專家，完成搭建也要個(gè)一兩天。

而在扣子空間中，只需要上述簡簡單單的兩句話，就能自動(dòng)打通我的私有數(shù)據(jù)表，實(shí)現(xiàn)收藏文章的提取與推薦。

雙向聯(lián)動(dòng)飛書體系，意味著：

1.?一方面，讓 Agent 能夠?qū)崟r(shí)訪問我們的私有數(shù)據(jù)；

2.?另一方面，AI 生成結(jié)果將輸出到個(gè)人辦公文檔中，極大提升了結(jié)果利用的便利性。

對(duì)于大量依賴飛書進(jìn)行日常辦公和協(xié)作的用戶來說，這其實(shí)是打通了一個(gè)關(guān)鍵的流程瓶頸。

你不再需要為 Agent 人工搬運(yùn)上下文，AI 能實(shí)時(shí)訪問我們的工作文件，并把結(jié)果直接插入到文檔、表格中，為每個(gè)人提供更加私人定制的 AI 輔助能力。

3）自動(dòng)化定時(shí)任務(wù)：24 小時(shí)自動(dòng)待命

如果說「雙向聯(lián)動(dòng)飛書體系」是 Agent 獲取工作流上下文的基礎(chǔ)。

那么自動(dòng)化定時(shí)任務(wù)，則是 Agent 讓 AI 成為自動(dòng)化助手的最后一塊拼圖。

以前面推薦 5 篇文章的任務(wù)為例，在我真正的需求場景中，其實(shí)是“每天下午 3 點(diǎn)，給我推薦 5 篇待讀文章”：

任務(wù)名稱：每日定時(shí)推薦待讀文章

每天下午 3 點(diǎn)，從 https://zkv549gmz8.feishu.cn/wiki/…… 這個(gè)表格中，挑選 5 條狀態(tài)為“僅記錄”的文章，推薦讓我閱讀

AI 就會(huì)自動(dòng)在「定時(shí)任務(wù)」列表中創(chuàng)建定時(shí)任務(wù)，設(shè)定執(zhí)行的頻率和具體時(shí)間：

可以看到，在創(chuàng)建了初始任務(wù)之后，AI 就會(huì)每天自動(dòng)執(zhí)行定時(shí)任務(wù)，為我生成當(dāng)日的文章推薦清單。

同理，你一樣可以把自動(dòng)化 Agent 拓展到其他場景：

1.?每日匯總部門成員的日?qǐng)?bào)，生成部門日?qǐng)?bào)概覽

2.?每月統(tǒng)計(jì)當(dāng)月收支記錄表，生成當(dāng)月收支報(bào)告

是不是一下就顯得 Agent 很實(shí)用，很接地氣了～

如果能提供更多類似飛書 IM、發(fā)送郵件等消息類工具的擴(kuò)展能力，支持把任務(wù)完成情況、甚至是成果文件直接推送給需求方，那定時(shí)任務(wù)就算是真正閉環(huán)了。

不過也提一個(gè)反饋：目前每次定時(shí)任務(wù)，都會(huì)讓 AI 重新思考執(zhí)行路徑，并不會(huì)直接沿用初始任務(wù)中的成功的腳本或流程，這反而增加了任務(wù)成本，也會(huì)造成定時(shí)任務(wù)的不確定性。

希望能盡快支持復(fù)用成功任務(wù)的流程。

做好了的話，相當(dāng)于提供了“傻瓜式”的垂直 Agent 生成平臺(tái)，人人能夠用“嘴”直接生成自己的 AI Workflow Agent。

4）相當(dāng)開放的 MCP 接入：真 · 自定義

要讓 Agent 走入真實(shí)具體的工作場景中，還需要 AI 鏈接外部數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)工具才能落地。

今年年初時(shí)，我就在持續(xù)關(guān)注 MCP 的發(fā)展，它就像是給 Agent 裝上了“擴(kuò)展接口”，能極大地?cái)U(kuò)展 Agent 在各個(gè)垂直場景的數(shù)據(jù)源與執(zhí)行能力。

給不了解 MCP 的朋友簡單解釋一下：

MCP 可以理解為一種能讓 Agent “調(diào)用外部工具”或“訪問特定數(shù)據(jù)”的標(biāo)準(zhǔn)化方式。

大模型可以憑借 MCP，獲取原本無法觸及的信息，提供像「訂票」、「寫郵件」、「創(chuàng)建待辦」這類更“接地氣”的落地服務(wù)。這是 Agent 從“聊天機(jī)器人”邁向“得力助手”的實(shí)現(xiàn)方案之一。

扣子空間是目前看到對(duì) MCP 最開放的通用 Agent。

除了常見的「高德地圖 MCP」、「天氣預(yù)報(bào) MCP」外，官方甚至提供了「MySQL」、「Clickhouse」等數(shù)據(jù)庫自定義的接入 MCP。

這意味著 Agent 可以真正接入企業(yè)私有數(shù)據(jù)池，就能為特定業(yè)務(wù)場景提供數(shù)據(jù)查詢與分析的能力。

當(dāng)用戶自行提供私有 MCP 連接時(shí)，Agent 還能讀取 CRM 系統(tǒng)，篩選出最有可能成交的潛在客戶；也能連接到企業(yè)內(nèi)部的項(xiàng)目管理工具，自動(dòng)更新任務(wù)狀態(tài)或提醒團(tuán)隊(duì)成員。

不需要改造現(xiàn)有業(yè)務(wù)平臺(tái)，依托外接的自動(dòng)化 Agent ，即可為現(xiàn)有業(yè)務(wù)賦予新的 AI 能力。

?? Agent for Work 的現(xiàn)在與未來

回顧扣子空間的四項(xiàng)新的基礎(chǔ)能力，以及真實(shí)用戶靠“嘴”就能讓通用 Agent 理解、執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的特性，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們并非孤立的功能點(diǎn)，而是共同指向一個(gè)清晰的遠(yuǎn)期愿景：

以可拓展的“Agent for work”基建能力為支撐，逐步打造一個(gè)開放的垂直 Agent 生態(tài)。

1）現(xiàn)在時(shí)：官方 Agent 的「引導(dǎo)」

目前，扣子空間內(nèi)已經(jīng)提供了一些官方出品的“專家 Agent”，例如：輿情分析專家、股票觀察助手、用戶研究專家等。

比如，可以用輿情分析專家，快速創(chuàng)建一些品牌、話題的輿情分析任務(wù)。

也可以用預(yù)置的股票助手，定制自己的自選股票、板塊的早報(bào)。

這些官方的專家助手，能完成一部分常見的普通需求。

但在我看來，它們更大的意義是一個(gè)個(gè)“使用示例”，引導(dǎo)用戶了解扣子空間的潛力（如定時(shí)任務(wù)、數(shù)據(jù)連接、深度網(wǎng)站訪問），并激發(fā)用戶思考如何基于這些能力去解決自己的痛點(diǎn)。

它們能解決一部分通用痛點(diǎn)，但 Agent for Work 的價(jià)值遠(yuǎn)不止于此。

2）未來式：垂直 Agent 的「新宇宙」

Agent for Work，需要面對(duì)大量的要求復(fù)雜、數(shù)據(jù)源不通、工具不同的落地需求。

要解決好這些不同場景的真實(shí)需求，不在于平臺(tái)能提供多少“專業(yè)”的官方 Agent（就像是數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)代，數(shù)字化服務(wù)公司難以做好企業(yè)落地需求一樣），

而在于 Agent 平臺(tái)能賦能多少用戶，讓他們“傻瓜式”地自行構(gòu)建出解決“獨(dú)有場景”痛點(diǎn)的專屬 Agent。

在通用 Agent 在達(dá)到 AGI 之前，最大的價(jià)值并不在于“通用問題解決能力”，而在于為所有人提供一個(gè)強(qiáng)大的“元 Agent” 。

當(dāng)我們用自然語言描述需求，告訴它需要訪問哪些文件，需要在哪輸出什么樣的結(jié)果時(shí)，通用 Agent 就能幫助你生成、改進(jìn)出無數(shù)個(gè)只屬于你、能精準(zhǔn)解決你最具體業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的“垂直 Agent”。

結(jié)合開放的 MCP 接入，自動(dòng)化定時(shí)任務(wù)，以及用通用 Agent 一句話生成“垂直 Workflow/Agent”的潛力

在 2025 年年中這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，扣子空間無疑在為我們展現(xiàn)這樣一個(gè)可能性：

讓最懂自己業(yè)務(wù)的人，無痛生成自己的垂直 Agent。

客觀來說，這正是我個(gè)人理解的，扣子正在打造一個(gè)“垂直 Agent 生成平臺(tái)”的核心理念：

——用社區(qū)的多樣性與創(chuàng)造力，去承接和滿足多元化的企業(yè)與個(gè)人工作需求。

?? 總結(jié)：扣子的 Agent 野望，不止聊天

回顧完扣子空間在 2025 年上半年，交出的階段性 Agent 答卷。

可以看出，字節(jié)正在結(jié)合原有扣子社區(qū)生態(tài)的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn) Workflow 到 Agent 生態(tài)的平滑過渡。

最懂用戶需求的只能是用戶自己。

憑借通用 Agent 的智能，扣子空間有希望讓更多真實(shí)的、不懂 AI 的用戶，都能夠“生成”只屬于自己、解決最具體、最痛點(diǎn)業(yè)務(wù)場景的專屬 Agent。

讓用戶從“被動(dòng)接受通用能力”的角色，轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸鲃?dòng)定義垂直 Agent”的創(chuàng)造者。

未來扣子官方很可能推出“調(diào)度入口型 Agent” ，憑借社區(qū)內(nèi)由用戶構(gòu)建的各種垂直子 Agent，將會(huì)構(gòu)建一個(gè)高度定制化、相互連接的垂直 Agent 網(wǎng)絡(luò)。

通過靈活調(diào)配這些垂直子 Agent，AI 將有機(jī)會(huì)完成更復(fù)雜的跨領(lǐng)域任務(wù)。（這與 Google 提出的 A2A 協(xié)議不謀而合）

扣子空間交出的這份答卷，不只是功能的升級(jí)，而是在戰(zhàn)略上為垂直 Agent 的發(fā)展指出了一個(gè)“向下扎根、向上生長”的可能性：

——扎根于解決真實(shí)的、細(xì)微的工作痛點(diǎn)，向上生長出一個(gè)由用戶創(chuàng)造力繁榮的、充滿更多可能的垂直 Agent 宇宙。