不知道大夥兒有沒有關注昨天下午的飛書秋季發布會？
兩個多小時的發布會，介紹了飛書 7 的各種更新，還是飛書一貫關注業務的風格。
不過總結下來，其實這次大會的重點更多還是放在了全新發布的智能工作夥伴上。
根據官方的介紹，這個智能夥伴能做很多事情，包括但不限于每日工作總結、會議紀要、文檔創作還有搭建業務系統等等，而且是以一種自然交互的方式，一邊對話一邊辦公。
但說實在的，自打大模型火了到現在，企業辦公場景和 AI 的結合已經不咋新鮮了。
不僅有釘釘的 " 魔法棒 "AI 辦公助手，前不久百度如流也發了個如流超級助理，一直到現在的飛飛，爲了把大模型融入自家業務，大家是各顯神通。
但這裏邊兒有個趨勢卻意外統一，那就是人和機器的交互方式，慢慢從圖形交互變成了自然語言交互。
以前的企業辦公以圖形交互方式爲主，就是各種功能按鈕堆在一起，而且随着用戶需求的增多，按鈕也越來越多，顯得特别臃腫。
但 AI 辦公助手，最明顯的一個特點就是自然語言交互，打個字、發語音就能滿足自己的辦公需求，越來越像身邊的同事。
要是放在以前，還真想都不敢想。
碰巧呢，世超這次提前拿到了飛飛的内測資格，今天就給大夥兒測評看看，到底是怎麽個事兒。
話不多說，咱直接上幹貨。
更新後的飛書 7 ，在 UI 上做了不小的改動，點開消息欄或者搜索都能找到這個智能夥伴飛飛，不需要喚醒也沒有複雜的入口，在這一點上還是很友好的。
這個飛飛可以自定義頭像和名字，像世超就把飛飛改成了 " 火鍋 " ，打算把火鍋拟人化一把，幫咱打工。
在完成 DIY 之後，火鍋就算正式上崗了！
就比如，我問火鍋知不知道差評這家公司，回答得還挺有模有樣。
接着，我又讓火鍋策劃一個 12 月的團建方案。
活動内容和流程倒是策劃得挺細緻的，就是在預算這一塊，火鍋似乎不是很擅長的樣子。
爲了看看火鍋是不是聯網上班，我又問了它關于這幾天 OpenAI 的事情。
你别說你還真别說，火鍋這個上網沖浪的速度可一點兒都不慢啊，而且在回答問題之後，它還給出了幾個延伸性的問題供我參考，着實想得周到。
對話下來，世超覺着火鍋在多輪對話、實時聯網上是沒啥大毛病的。
不過，作爲一個智能工作夥伴，火鍋能做的如果跟 ChatGPT 差不多就沒啥意思了。。。
在仔細摸索了一波後，我在火鍋的插件功能裏，發現了這個 " 企業搜一搜 " ，說是能回答一些關于企業内部的問題。
根據提示，我試着問了關于出差費用報銷的問題，沒想到火鍋還真能根據公司的費用報銷規定給我整出來。
而且搜索内部文檔，也不在話下。
但當我讓火鍋預定會議和查詢日程安排的時候，它又狠狠給我潑了一盆冷水。
火鍋跟公司内部打通了，但好像又沒完全打通。。。
除了企業知識以外，我又順便試了 PDF 問答。随手丢給火鍋一個 PDF ，差不多 30 秒能總結出要點。
還有這個多維表格插件，也是我覺得挺好使的一個功能。
以前搭建一個業務系統，少說也得幾個小時。但你敢信，這個出差報銷系統是火鍋在不到一分鍾的時間裏做出來的。。。
測到這，我已經覺得火鍋算得上半個合格的同事了。
除此之外，會議和文檔這兩個比較經典的場景，火鍋也能幫上點忙。
像總結會議要點，開完會火鍋就會自動把紀要發過來。
但這個功能其實不太稀奇，現在基本叫得上名号的 AI 辦公助手都有。
飛書則更進了一步，可以根據會議的内容自動形成待辦。
打個比方，你在會議裏提到的一些可能要去做的事情，要是忙忘了也沒關系，火鍋都給你記着了。
不過相比于會議，我和編輯部的同事們其實都比較關心火鍋能在文檔裏幹點啥。
新建一個文檔後，火鍋很自覺地出現了，有意思的是，我隻給了它一個年會策劃方案的标題，它就能噼裏啪啦展開一大堆。
于是我馬上有了一個想法，讓火鍋給我寫文章大綱。
剛開始的時候點到了 Altman 和 llya ，我差點就以爲以後能把寫文章的重任交給火鍋了。
然而再往下，火鍋就開始胡說八道了，像是什麽 " Altman 和 llya 在 2020 年離開 OpenAI " 的劇情都整出來了。
不過，這也是大模型的通病了，目前也沒誰能根治大模型這口胡的頑疾。
除此之外，在文檔裏其他的一些小地方，火鍋的用處還是挺大的。
比如，根據文檔内容進行一系列的潤色、擴寫、總結和翻譯等等。
還有各種文檔模闆。
你甚至還能在文檔裏生成圖片。
反正測評下來，對于火鍋的工作能力，我還是挺認可的。
不過跟市面上其他同類型的 AI 助手相比，功能上還是有一定程度的同質化。
而且，不知道是不是因爲世超沒有被灰度到，像每日工作總結、預約會議還有總結群聊待辦這些發布會上提到的功能，都沒能用上。
像上邊兒提到的跟企業内部系統打通，如果火鍋能跟日曆關聯起來，把咱們的工作日程也給安排得明明白白，這個智能夥伴或許會更有幫助。
其實從年初開始，我們也測評了不少國内的企業協同辦公軟件，雖然在産品形态上各家不盡相同，但說實話，我覺得總還是差那麽一點點火候。
畢竟，大模型的浪潮才剛剛掀起，諸如生成速度、幻覺等問題，都還需要我們去解決。
AI 到底會在辦公領域扮演一個怎樣的角色，各家的應用和探索，才剛剛開始。
