各家都在说自己的AI能「做事」了，我想试试

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我出了一道极其日常的题：

做一个会议报名表。 后端建个多维表，存姓名、联系方式、地址、电话；前端出一个收集页，别人扫码就能填，填完的数据直接进表格，不用手动导入。

自己动手十分钟搞定的事。我把同一个任务扔给了四个AI助手：飞书Aily、钉钉悟空、腾讯Qclaw、百度DuMate，看谁能从头到尾跑完。

结果挺有意思：有的全程顺畅跑通，有的做到一半卡壳，有的压根没过去。

差距为什么这么大？我琢磨了半天，才想明白：问题根本在「手脚」上。

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手脚不够，再聪明也白搭

我平时用Claude比较多。Claude能帮我做PPT、处理Excel、读PDF——它不是靠”聪明”做到的，背后接的是一个又一个skill：做PPT是一个skill，操作表格是一个skill，读PDF又是一个skill，少了哪个，对应的活就干不了。

企业AI助手是同一个道理。

为什么有的能建出表格，却做不了收集表？因为多维表格模块已经封装成skill，AI能调用；收集表模块还没接进去，AI够不着，自然完成不了。

大家都在说模型多强，到真要做任务时，比的是生态里有多少模块被做成了skill，这些skill接得有多深、跑得有多顺。

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三层深度，差距一目了然

我把skill和工具之间的集成深度分成三层：

第一层：内建

AI和工具住在一起，数据直接互通，不用额外折腾。

飞书是国内最典型的例子，多维表格和AI长在同一个产品体系里。国外最典型的是微软Copilot，AI直接嵌在Word、Excel、PowerPoint、Outlook里，通过Microsoft Graph内部通道访问所有数据和文件，无需来回切换。所有工具都是自家的，通道全部打通，这是最深的一层，体验也最顺手。

第二层：接入

AI和工具不住同一个屋子，中间有一根标准化的管道——MCP协议，可以理解成AI世界的USB-C接口。只要支持这个协议，AI就能用标准化方式调用外部工具，开放、灵活，不依赖单一生态。

百度在国内这个方向上走得比较积极。地图、网盘、文库都在推进MCP对接，DuMate的思路也是这条路：拿到需求之后不局限在自家产品体系里，而是去调用外部工具完成任务——逻辑是「你需要什么，我去外面帮你找」。

每家都有自己的擅长，把擅长的做深，再通过「接入」补齐短板，反而是更务实的路径。当然，管道铺好不代表就能顺畅通水，从协议对接到真正用起来顺手，中间还有大量技术活要做。

第三层：调用

AI隔着一条街喊话，既没有内建的先天优势，也没有标准协议当桥梁，只能靠API远程操作。很多产品还停在这一层——看着是接上了skill，实际用起来要么授权卡住，要么接口不全，体验很差。

三层摆在一起：内建最深、体验最好；接入是中间层，潜力大，很多产品正在这一步补课；调用最浅，体验也最差。

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国外已经在答下一张卷子了

聊完国内，再看国外——它们早就跳出这三层了。

微软两周前发布了Copilot Cowork，核心逻辑只有两个字：委派。你描述想要的结果，Copilot自动关联邮件、会议记录、聊天记录、文件，把任务拆成计划在后台持续推进，拿不准的地方回来问你，确认后继续跑。微软还和Anthropic合作，将Claude集成进Cowork，不同任务调用不同模型。Word、Excel、PowerPoint的Agent Mode同步上线，AI能直接在文件里编辑修改。微软做的，是把AI变成整个Office生态的「执行者」——你说一句话，它把所有活干完。

OpenAI走的是另一条路。把Operator和Deep Research合并成统一的ChatGPT Agent，相当于给AI配了一台虚拟电脑，让它像人一样操作浏览器、写代码、查资料、填表单。这种方式不绑定任何生态，追求通用操控能力，优点是极度灵活；缺点是脆弱——软件界面稍有变化，就可能卡死。

两条路，各有方向：微软往深扎，把一个生态做透；ChatGPT往宽铺，追求万能操控。

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两个赌注，远没到分胜负的时候

回看国内，同样是两条路并行：

• 向内深耕：把自己手里的模块一个个做成skill，慢慢完善生态。
• 向外开放：通过MCP协议快速对接各家工具，补齐短板。

前者赌自己的生态能长得足够大、足够全；后者赌MCP协议能成为行业共识，大家都愿意接进来，体验做顺畅。

现在远没到分胜负的时候。

我今天测的，不过是「AI能不能做一张报名表」。真正的赛题是：AI能不能接管一整条工作流，把复杂的工作从头到尾都扛下来。

我朋友铁柱这两天老让我帮他干活——合并两张表格、处理文档里的内容。后来我把这些活全交给了龙虾AI。它很会调用各种MCP协议和skill，速度慢了点，但每次都能把活干完、干成。

我觉得，这大概就是AI做事的大趋势：工具用好、体验做顺，就能帮人解决实际问题。