AgentKit无用矣，OpenAI需要明白：AI表格才是企业工作流的核心

AI表格到底能在多大程度上解决企业工作流的痛点？为了把这个问题讲透，我们不妨从一个真实案例入手。先看效果，再说实现逻辑。这样一来，降本增效的路径会清晰得多。

首先要回归本质：

对于企业来说，目标其实很朴实——他们想要的不过是一套

。大多数中小型公司，比如一支200人的电销团队，压根儿就没有像样的业务系统。最初大家脑子里理想的工具就是Excel，但Excel的天然缺陷实在让人头疼。

大概五年前，那时候还没有多维表格这种东西，我遇到过一个让人抓狂的需求。公司需要大量外部兼职人员一起协作整理数据，涉及的工作量非常巨大：

• 每天内部人员要面试大量兼职，单日数据过百，没有系统支撑，操作起来一团乱麻；
• 兼职初面通过后进入作业群，需要实操完成一份作业，内部审核没问题才能转为长期兼职；
• 进入数据处理阶段，又面临

  提交→初审（通过或打回重做）→复审（通过或打回重做）
  的反复流程；
• 最后晚上按照实际完成情况归档和结算。

这其实是一套完整的

，整个执行周期只有3个月。开发一套系统？时间来不及，迭代效率也跟不上。更让人崩溃的是，经常有人，而且因为没有，某个环节经常被卡住。为此我们调派了三个项目经理去组织，结果依然是各种问题。

仔细想想，这里的需求其实非常简单：

。但就是这么一个看似简单的功能，在多维表格出现之前，我们一时之间束手无策。

这恰好回答了

的问题。其实企业缺的是一套可以快速组织数据和流程的工具，如果能用自然语言实现当然最好——因为整理SOP实在是个烦人的活儿。

难点在SOP

前面说了，企业想要的是一套轻量级系统，低代码平台能做到，自然语言实现则是最理想的。只不过，这里的难点从来不是工具，而是如何组织和梳理流程、数据结构。根据过往经验，要完整实施一套中等规模的AI工作流类系统，大约需要三个月，其中两个月都在跟企业一起梳理流程。最终会有两个产物：

——这就是我们所说的。它长这样：

也可以是这个样子：

甚至需要各种成本核算：

总而言之，工作流类项目的难点在于形成SOP，而形成SOP的难点又在于沟通——这始终是管理上的老难题。

接下来，我们把上面提到的HR流程中的简单部分做个具体实现。

多维表格实现

这里用的是我们的课件。为了避免复杂度过高，我们选取其中一段，完成两个关键功能：

1. 用户上传简历文件后，系统自动解析内容，提取并填写候选人基本信息到表格中；
2. HR通过修改状态字段（如“简历通过”），即可将该候选人自动同步到“简历通过表”。

功能确定后，就是数据表设计。这一步在SOP梳理结束后会变得相当简单。

主要用于管理面试流程，包含状态字段：待面试、一面通过、一面未通过、二面通过、二面未通过。状态变化会自动控制面试流程：

1. 面试官分配完成后，系统向对应面试官发送面试通知。
2. 面试结束且二面通过后，候选人信息会自动写入

   待入职表
   。
3. 待入职表中存放所有面试通过的候选人，由HR安排入职流程。

这里有几个自动化要求：

• 自动解析简历并填充信息，提高数据录入效率。
• 面试状态流转自动化，减少人工操作。
• 信息同步贯穿整个招聘流程，实现从简历收集到入职安排的闭环管理。

接下来是具体的表格设计：

简历表

简历通过表

待入职表

建立工作流

筛选简历工作流：查看候选人简历信息，将符合条件的标记为“简历通过”，进入面试流程：

面试工作流：处理面试相关的流程：

自动化流程

系统通过HTTP接口实现三大自动化流程，核心来源基于Coze（也可使用其他HTTP API实现）。三大流程如下：

触发条件：用户上传附件。

具体逻辑：

• 判断附件内容是否发生变化且不为空。
• 调用HTTP接口获取附件的在线URL。
• 将在线URL填充到“简历附件地址”字段中。

触发条件：监听“简历附件地址”字段的变化，且字段不为空。

逻辑：

1. 调用HTTP接口获取附件内容。
2. 解析简历信息。
3. 将候选人的基本信息填充到“简历搜集表”中对应字段。

触发条件：指定需要删除的表和记录ID。

调用HTTP接口删除指定的多维表格数据。

通过HTTP来请求Coze的工作流：

飞书开放平台

要通过API操作飞书多维表格，需要在飞书开放平台注册并创建应用，获取App ID和App Secret。

官网地址：https://open.feishu.cn/

一、注册账号并创建企业自建应用

二、获取App ID和App Secret

三、配置应用权限

配置Coze工作流

最后，根据上述自动化工作流需要，我们配置3个Coze工作流：

工作流配置好后，点击右上角的三个点：

点击API之后，就能看到具体使用方法，和普通的HTTP接口调用一致：

需要点击授权来获取token：

至此，基于多维表格的工作流AI系统搭建完成。抛开整理SOP以及写文档，整个过程简直毫无难度、索然无味。

结语

最后，一提到AI表格，很多人自然会想起Coze、Dify这类Agent平台。而且前两天OpenAI DevDay 2025发布了新产品

——一套内置在OpenAI平台中的完整构建模块，旨在帮助开发者省时省力地完成从原型到生产部署的全过程。

这时候需要回归最初的问题：

AgentKit说白了就是Coze、Dify、n8n的竞品。但无论它们怎么包装，都摆脱不了一个事实：

。而低代码平台生存的前提有两点：第一，；第二，。

所谓“做得对、好用”，主要看生态和投入度。如果OpenAI打算在这个领域持续发力作为战略的一部分，那么它必须清晰服务客服的用户画像——比如飞书、钉钉就很清楚，它们的目标就是争夺

。

如果说AI Office是OpenAI计划的一部分，那么

。因为无论飞书还是钉钉，重点都在AI表格上。正如第一节提到的：企业非常想要一套。这套轻系统意味着AI办公的流量入口——一块非常大的蛋糕。

之前Excel、OA、低代码都在抢这块份额，现在抢得尤其厉害的是飞书多维表格与钉钉AI表格。更准确地说，很多公司表面上挂着Coze、Dify的羊头，实际卖的是AI表格的狗肉。

为什么AI表格才是核心？因为在实践中，

。他们不喜欢chat式的交互，甚至有点排斥。他们已经习惯了Excel的操作方式——对HR、财务来说，一张Excel表格就能清晰地看到关键数据，而且这个动作很固定。Excel才是他们的工作台。

综上，如果OpenAI的目标是AI Office，那么它应该同步拥有强大的表格应用；如果不是，那么AgentKit这种低代码平台的意义究竟是什么？至少我身边的朋友要做生产级别的智能体，一定会自己写代码。

比如AgentKit发布后，LangChain创始人直接表示：

。原因很简单：。