衷心建议那些做B端Agent生意的厂商，把上一轮客户名单再翻出来从头到尾看一遍。

中国SaaS行业懂得都懂，一直都属于一门非常难做的生意，企业需求天差地别，这意味着很多项目完全不互通，每一个都需要从头开始做。

就更不用提购买意愿这个老生常谈的问题了，虽然AI让不少老板们燃起了采购的兴趣，但从用不用，到具体怎么用，中间要下的功夫可太多了。

拿汽车行业举例，都知道头部车企从来不缺预算，但由于供应链又长又复杂，想要解决各产线之间的协同问题远非一日之功，说白了就是，金山银山摆在这，奈何能力不够吃不到啊......

所以我才愿意称飞书为教科书级别的操作，在这个人人都啃不下来的硬骨头上，飞书的思路是，通过慢工出细活，把上下游都变成自己的客户，问题自然就迎刃而解了。

就比如在最近的飞书汽车峰会上有这么一个案例，上汽与联合汽车电子这对经典搭档，两家公司通过飞书项目共同推进研发，把需求、变更和交付串联在一起，同时保留了各自的内部流程和权限，既解决了协同问题，又不至于带来新的混乱。

更重要的是，主机厂提出需求，供应商反馈进展，双方处理变更、完成交付，这些共同推进的事项可以沿着同一条流程走下去，仔细想想，这不就是Agent所需要的上下文吗？

所以才有了车企们生产效率越来越顺的既成事实，当年那些把飞书真正用起来的厂商们，到了AI时代才发现，资料的价值是可以成倍放大的。

换句话说，当年花出去的钱，在今天好像还升值了，这可能是很多人都始料未及的。

更加直观的信号在于，今年OpenClaw爆火的时候，官方社区给出的数据是飞书在国内IM工具中的OpenClaw接入率已经达到了65.2%；现在飞书CLI的官方GitHub仓库也已经积累了超过1.7万Star，完全可以称得上叫好又叫座。

既然能跑通OpenClaw，那Codex、Claude Code自然也可以，同一套底座的用途，正在被不同Agent的使用者验证。这么看，豆包工作与飞书的结合就很好理解了，现成的企业客户、已经跑起来的业务流程，加上这些年沉淀的工作上下文，都是做B端Agent迟早要补、又很难速成的功课。

说回正题，汽车作为公认的老大难行业，飞书在里面磨出来的复杂流程管理和跨企业协作能力，也完全可以兼容到其他赛道里去，由此逐渐积累复利，静待指数级增长的那个时刻。

干就完了，一切才刚刚开始。