AgentKit无用矣，OpenAI需要明白：AI表格才是企业工作流的核心

之前我们一直在说：AI表格才是企业降本增效的核心，很多同学其实并不理解其中含义。所以，今天我们就用一个实际案例来进行更系统性的阐述，先看效果，我们后续再说实现：

首先还是要回归本质：企业到底要什么，当前多数企业缺什么，他们为什么不补足？

企业缺什么？

对于企业视来说，他们没有那么多花花肠子，他们就想要一套多人分散录入 → 集中汇总 → 统一分析 → 按权限查询的轻系统。

对于很多中小型公司，比如一些200人的电销体系公司，他们根本没业务系统。最初他们理想的系统就是Excel，但Excel天然是有缺陷的，比如以下案例：

大概在五年前，那时候还没有多维表格这种东西，公司有个需求非常令人抓狂：

当时公司需要大量的外部兼职人员一起协作整理数据，这其中涉及到了大量的工作，包括：

每天内部人员得面试大量兼职人员，单日数据过百后，没有系统支撑，操作情况一团乱麻；
兼职初面通过后进入作业群，需要实操完成一份作业，内部员工判断没问题才转为长期兼职人员；
实际进入数据处理阶段，又会面临着**提交->初审（通过，打回重做）->复审（通过、打回重做）**等反复流程；
最后晚上按照实际完成情况进行数据归档以及结账；

以上是一套完整的SOP工作流，执行周期也就3个月，开发系统首先来不及其次迭代效率跟不上。

因为经常性碰到有人乱改数据，还看不到日志，我这边就很烦躁了；又因为没有消息通知，经常某个节点被卡着，为此调派了3个项目经理去组织，但实际做下来依旧各种问题…

其实这里的需求非常简单：在Excel的基础上，加一个权限控制（视图控制）和数据更新后的定向通知功能即可。

而就是这个简单的功能，在多维表格之前，我一时之间是束手无策的！

以上就可以实际回答企业缺什么和为什么不开发的问题，其实从这里也可以看出，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是最好的，因为整理SOP很烦。

难点在SOP

前面我们说了，企业想要的是一套轻量级系统，低代码平台可以，而自然语言可以实现是最好的！

只不过这里的难点并不是工具，而是如何组织流程和数据，根据以往经验，要完整实施一套中等规模的AI工作流类系统大概需要3个月，其中2个月都在跟企业一起梳理流程，梳理的流程会有两个产物：

SOP流程图以及数据结构，这个东西就是我们所谓的**“AI时代的自然语言”**，他长这个样子：

也可以是这个样子：

甚至需要各种核算成本：

总而言之，工作流类项目的难点在于形成SOP，形成SOP的难点又在沟通交流，这个一直是管理上的难点…

最后，让我们将上述HR流程的简单部分做下实现：

多维表格实现

这里用的是我们的课件，为避免复杂度增加，这里抽取其中一段完成两个功能：

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；
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；

功能确定后就是进行数据表设计，这个动作在SOP梳理结束后会比较简单：

简历表主要用于管理面试流程，包括状态字段：待面试、一面通过、一面未通过、二面通过、二面未通过。

状态变化自动控制面试流程：

面试官分配完成后，系统向对应面试官发送面试通知。
面试结束且二面通过后，候选人信息会自动写入 待入职表。
待入职表，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，主要是查看候选人的简历信息，将符合条件的候选人标记为简历通过进入到面试流程：

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：

一、附件转在线 URL 流程

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。

二、简历附件解析流程

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：

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

三、删除多维表格数据流程

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，根据上面自动化工作流需要我们需要配置3个Coze的工作流：

工作流配置好了之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了，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、写文档真的是毫无难度、索然无味啊！

结语

最后，一旦提到AI表格必定会让大家想起Agent平台如Coze、dify，并且前两天OpenAI DevDay 2025发布了一款新的开发产品AgentKit，一套内置于 OpenAI 平台中的完整构建模块，旨在帮助开发者以更少的时间和精力，完成从原型设计到生产部署的全过程。

所以，这里要回归最初的问题：企业需要的会不会是他们呢？

AgentKit说白了就是Coze、Dify、n8n的标准竞品，只不过无论他们怎么渲染，都摆脱不了一个事实：他是一个低代码平台，而低代码平台生存的前提有两点：

第一，他是对的、好用的；第二，他有足够的流量分发给开发者。

所谓对的、好用的主要看生态和投入度，如果OpenAI是想在这个领域持续发力，是战略的一部分，那么就要清晰其服务客服的用户画像，比如飞书、钉钉就很清晰，他们就是要争夺AI Office的流量。

但如果说AI Office是OpenAI的一部分，显然AgentKit的出发点就是错的

因为无论飞书还是钉钉其重点都是AI表格，正如第一节就提到过：企业非常想要一套多人分散录入 → 集中汇总 → 统一分析 → 按权限查询的轻系统。这套轻系统就意味着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。更确切的说法是，很多公司在挂着Coze、Dify的羊头在卖AI表格的狗肉。

只不过为什么AI表格是核心，因为在实践过程中实际使用部门非常唾弃Agent的体验，他们并不喜欢chat的体验，甚至有点排斥，他们已经习惯了Excel的操作，比如对HR、财务来说，他们能从一张Excel里面很容易就看到关键数据，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，那么他应该同步有强大的表格应用；如果不是，那么AgentKit这种低代码平台的意义是什么我就不清楚了，反正我身边的朋友要做生产级别智能体，一定会自己写代码…

比如AgentKit发布后，LangChain创始人直接表示可视化工作流构建器，那玩意没用，谁愿意做谁做呗，原因很多：拖拽不利于复杂工程啊！

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