Компания Lark, выбранная OpenClaw, наконец-то предложила безболезненный «вариант решения» для начинающих креветоводов.

В январе 2026 года OpenClaw стремительно распространился по китайскому интернету. Всего два месяца спустя Lobster перешёл в период «повсеместного удаления».

Проблема с лобстерами не в том, что они недостаточно крепкие, а в том, что их сложно подать к столу каждому обычному человеку.

От установки до удаления, история первой группы «креветочных фермеров» раскрывает неловкую ситуацию с OpenClaw: как агент может создавать реальную ценность для производительности?

Сегодня, на презентации нового продукта Lark, мы хотим дать ответ каждому.

Умный партнер для всех

После того, как OpenClaw стал хитом, популярность приобрел и Lark, благодаря его открытому и простому в использовании роботизированному механизму.

Лимит вызовов API увеличен с 10 000 до 50 000, а теперь и до 1 миллиона. 5 марта был запущен официальный плагин, позволяющий Агенту напрямую читать и записывать документы Lark, календари и многомерные таблицы, снижая порог входа для «креветочного фермерства» с «умения писать код» до «умения использовать Lark».

Эти действия действительно упростили разведение омаров. Однако Lark по-прежнему не может устранить присущие OpenClaw недостатки: сложную настройку, высокую сложность освоения для обычных пользователей и значительные риски безопасности, связанные с нативным развертыванием, и другие.

В заключение можно сказать, что для того, чтобы агент действительно добился успеха, он должен быть интеллектуальным партнером, простым в использовании. Безопасность имеет основополагающее значение, но она также должна беспрепятственно интегрироваться в рабочий процесс каждого пользователя.

Сегодняшнее официальное обновление Lark AILY — это ответ компании Lark на сложившуюся ситуацию.

Что такое Lark Aily? Официально позиционируется как «умный компаньон для всех». По сути, он находится в вашем списке контактов Lark в виде бота; вы можете найти его, просто открыв Lark, а взаимодействие осуществляется посредством диалога. Активация занимает 30 секунд и не требует никакой настройки.

• Приложение Lark (aily) обладает долговременной памятью; оно постепенно будет запоминать ваши обязанности, предпочтения в общении и предпочтительные форматы по мере его использования.
• Его права доступа точно такие же, как и у вашей учетной записи Lark — он может получить доступ к любому документу, который вы можете просматривать, для выполнения конфиденциальных операций требуется ваше подтверждение, и все действия полностью отслеживаются.
• Также имеется официально сертифицированная платформа для поиска и установки программного обеспечения, которая после проверки безопасности позволяет выполнить установку по запросу.

Lark (aily) можно рассматривать как воплощение OpenClaw, или, в более широком смысле, концепции «лобстера». Однако он принципиально отличается от оригинальной версии OpenClaw с открытым исходным кодом:

Омар — ваш личный питомец, а Фейшу (Эйли) — назначенный вам коллега. Вы устроились в компанию, ваши права и разрешения получены, и вы готовы начать совместную работу.

Для пользователей, которым необходимо обрабатывать более сложные рабочие процессы, существует также автономная версия Lark Aily Professional Edition (aily.feishu.cn), которая имеет графический интерфейс, позволяющий разработчикам и ИТ-администраторам компаний создавать многоэтапные автоматизированные задачи.

В следующем практическом тесте мы сосредоточимся на форме бота, которая проще в использовании для обычных людей, но основная логика обеих форм одинакова.

Лобстер дает слишком много обещаний; достаточно просто сказать «Я люблю тебя».

Мы интегрировали Lark (aily) в наш реальный рабочий процесс и протестировали несколько наиболее распространенных вариантов его использования.

Начнём с очень часто встречающегося сценария: встреча в Фейшуле.

В ходе выполнения задачи Lark AIly напрямую запрашивал идентификаторы пользователей в организационной структуре APPSO — шаг, который другие инструменты ИИ просто не могут выполнить. Это возможно благодаря унифицированному механизму разрешений. Всё, что видите вы в Lark, видит и он.

После подтверждения участников и времени встречи, она создается с помощью календаря Lark.

От начала выполнения задачи до её завершения уходит около половины минуты. Я бы не осмелился сказать, что это быстрее, чем набирать текст вручную в Lark, но, по крайней мере, это можно сделать одним предложением.

Составление ежемесячных отчетов — это, безусловно, одна из тех задач, которые работники считают мучительными, но вынуждены выполнять.

Сначала мы загрузили данные с наших платформ социальных сетей в Lark Drive, а затем передали их в Lark AILY. Задача была проста: найти данные с различных медиаплатформ для создания многомерных таблиц; затем объединить их с отчетами по сотрудникам для составления ежемесячного отчета по команде.

Программа собрала в общей сложности 9 документов в различных форматах, подготовила ежемесячный отчет и многомерную таблицу, которую можно было прикрепить, — и все это менее чем за 4 минуты. В прошлом году APPSO выполняла ту же работу полностью вручную, что заняло бы не менее двух часов.

Кстати, если вы хотите создать бизнес-систему для отслеживания данных с нуля, субпродукт Lark Magic также поддерживает описание ваших требований на естественном языке и прямую генерацию приложения для бизнес-системы.

Возможно, вам это не всегда понадобится, но с Lark (aily) вы знаете, что вам больше не нужно просить о помощи.

Далее рассмотрим более сложную задачу, ориентированную на создание/генерацию контента, чтобы увидеть, насколько хорошо Lark (aily) работает в качестве партнера для самопрезентации.

Как автор статей для APPSO, я пишу множество сложных и непонятных для понимания статей. При их распространении в социальных сетях необходимо создавать целевые, более доступные для восприятия версии.

Мы по-прежнему можем отдавать команды непосредственно через приложение Lark, используя предварительно настроенного бота. Однако для этой задачи лучше подходит профессиональная версия Lark Aily. Она имеет графический пользовательский интерфейс (GUI), позволяющий точно настраивать ввод и параметры, а также упрощает доступ к различным встроенным инструментам, навыкам и плагинам.

Просто найдите "feishuaily" в Lark или откройте aily.feishu.cn, чтобы получить доступ к интерфейсу профессиональной версии.

Он поддерживает загрузку пользователями собственных навыков. Хотя официальная библиотека навыков очень обширна, я все же хочу загрузить навык "создания контента", который я часто использовал раньше.

После установки навыка нам нужно всего лишь ввести `/content-creator` в диалоговом окне (конкретная команда навыка может отличаться для разных пользователей), чтобы активировать его. Затем, указав ссылку на файл, я смогу начать писать статью.

Способ активации этого навыка/плагина аналогичен способу активации таких продуктов, как Claude Code, Cowork и OpenClaw, что делает его чрезвычайно привычным.

После начала работы мы увидели, что Ларк Элли сначала составила план, разбив задачу на 5 этапов.

Даже не указывая конкретный навык, Lark AIly всё равно может определить моё намерение и затем вызвать соответствующий навык для выполнения задачи.

Компания APPSO также провела A/B-тестирование, в ходе которого активация навыка и выполнение задачи заняли полторы минуты и три минуты соответственно — ни один из этих сроков не является особенно долгим, но очевидно, что вызов навыка происходит быстрее, а выполнение задачи ощущается более комфортно, если она написана с использованием этого навыка.

Lark AILY отлично поддерживает как официальные, так и сторонние навыки. Однако APPSO по-прежнему не рекомендует устанавливать навыки случайным образом, не имея предварительного опыта, и вместо этого следует полагаться на официальный магазин навыков.

После завершения работы щелкните по рабочей области в правом верхнем углу, чтобы просмотреть сгенерированный контент.

После тестирования в трех сценариях стало совершенно очевидно одно: пользовательский опыт Lark AIly значительно отличается от инструментов, которые просто «генерируют файл и отправляют его вам с помощью ИИ». В результате работы программы получаются документы, электронные таблицы и задачи, над которыми можно совместно работать, на которые можно ссылаться и которые можно отслеживать.

Первоначальный восторг от Lobster был основан на очень конкретном ожидании: помочь мне закончить трудоемкую и длительную задачу, освободить мой разум для сосредоточения на действительно важных вещах и предотвратить прерывание моего состояния потока множеством мелочей. Lark (aily) этого добился, Lobster — нет.

Конечно, OpenClaw обладает множеством функций, которые пока недоступны: манипулирование локальной файловой системой, выполнение произвольных команд и т. д. Но с другой стороны, это «ограничение» является необходимым условием в корпоративных сценариях. Независимо от уровня образования, способностей или таланта нового стажера, компания не предоставит ему права root на сервере — это нормально.

Lark — это, по сути, мощный инструмент повышения производительности. Использование Lark в качестве лобстера/агента не направлено на достижение АГИ (автоматического обретения интеллекта). Помимо масштабных идей, гораздо важнее облегчить жизнь обычных работающих людей.

На самом деле агентам несложно налаживать деловые связи.

Конкуренция между корпоративными агентами приобретает новый, неочевидный характер.

В течение последних двух лет внимание отрасли было сосредоточено на двух вещах: возможностях модели (у которой больше параметров и выше показатели в контрольных таблицах) и потребительском рынке (чей агент более привлекателен и лучше демонстрирует свои возможности).

Вершиной этой логики является популярность OpenClaw — фреймворка с открытым исходным кодом, ставшего сенсацией национального масштаба благодаря своему имиджу "компетентного" инструмента.

Но повальное увлечение лобстерами, начавшееся с взрывной популярности, за два месяца практически сошло на нет, завершив полный цикл. Причина проста и очевидна:

Способность выполнять работу является необходимым условием, но ни в коем случае не достаточным.

Для того чтобы агент действительно прижился в корпоративной среде, ему нужно гораздо больше, чем просто ИИ, способный выполнять команды. Он должен понимать бизнес, соответствовать структуре разрешений организации и быть интегрирован в существующие рабочие процессы команды, а не открываться в новом окне сбоку и переобучаться дорогостоящему и неуклюжему «стажеру».

Следует признать, что подавляющее большинство работы в Китае проходит в WeChat — командная работа по сути сводится к общению, принцип, понятный большинству людей, работавших в офисе. Однако популярность Lark, DingTalk и WeChat Work доказывает, что работа гораздо сложнее, чем просто общение.

Когда умные люди работают вместе, проблема коммуникации перестаёт быть актуальной. Умные люди начинают понимать, что именно в «глупых вещах», которые приходится делать даже умным людям, кроется настоящий потенциал для повышения эффективности.

Максимальная производительность агента зависит от того, насколько хорошо он может «понять» вашу работу. Однако в контексте работы «понимание» не означает, что вы должны передать ему свой компьютер.

Понимание зависит от контекста — ваших заметок, встреч и протоколов, в которых вы участвовали, того, с кем и что вы обсуждали в групповом чате, какие проекты находятся в стадии реализации и какие решения были приняты.

Эти данные, называемые корпоративными контекстными данными, на самом деле являются движущей силой бизнес-организации. Они не существуют в моделях и не могут быть получены путем парсинга из интернета. Они постепенно накапливаются с течением времени на внутренних платформах компании для совместной работы в виде сообщений, документов, календарей и согласований.

Ларк накапливает эти вещи уже несколько лет.

После того, как OpenClaw стал хитом, китайские разработчики спонтанно объединились вокруг Lark по простой причине — создание бота не требует одобрения, не требует публичного IP-адреса и сводит к минимуму сложности. Инициатор сообщества Ян Минфэн первым реализовал расширение Lark в своей собственной ветке, которая затем была объединена с официальным репозиторием Lark 4 февраля.

Снижение порога вхождения OpenClaw с «умения писать код» до «умения использовать Lark» — это то, что Lark может сделать, и то, что другим платформам трудно повторить.

Вероятно, компания Lark не предвидела всего этого, но система, над которой она работала — достаточно открытая, с удобными интерфейсами и возможностью обмена данными — это именно та инфраструктура, которая больше всего нужна омарам.

При активации функции Lark aly в Lark, она считывает гораздо больше контекста, чем просто текст в документе или данные в таблице. Она знает, что этот документ является результатом совещания на прошлой неделе, какая команда ведет эту многомерную таблицу и какой приоритет обычно имеет сообщение @.

Все это — продукты сторонних агентов, которые сложно воспроизвести. Вы можете интегрировать мощные модели в бэкэнд и улучшить пользовательский опыт с помощью различных сервисных фреймворков, плагинов, навыков и хуков. Но ваши рабочие записи, уникальные для вашей компании и вашего контекста, незаменимы и их сложно просто перенести.

Конкуренты могут создать агента с аналогичными функциями, но он подключается только к пустой оболочке; в то время как Ларк (ежедневно) сталкивается с прудом, уже полным воды.

Развивая эту логику, можно сделать еще более важный вывод: конкурентная среда для корпоративных агентов в конечном итоге будет определяться тем, «кто обладает наиболее богатым контекстом на своей территории», а не тем, «чья модель является самой сильной».

Возможности моделей важны, но высокая степень коммерциализации моделей является само собой разумеющейся; контекстная экосистема, накопленная за многие годы, стала настоящим защитным барьером.

В эпоху корпоративных агентов отправной точкой должна стать платформа с наиболее глубоким контекстом. Lark стала именно такой отправной точкой.

У DingTalk большая пользовательская база, у Tencent — социальные сети, как у QQ и WeChat, а у WeChat Work — цепочка взаимоотношений на стороне B, как у Tencent. Преимущество Lark, пожалуй, наиболее «глубокое» среди этих трех: его пользовательская база в основном состоит из технологических, интернет- и ориентированных на рост предприятий, и эта группа демонстрирует высокую степень принятия ИИ и наивысший уровень цифровизации в своей работе.

Другими словами, хотя у Lark, возможно, и не самая большая платформа, плотность контекста на ней, вероятно, самая высокая. Платформа, на которой вы оставляете больше всего следов своей работы, — это та, где агент лучше всего вас понимает.

В конечном итоге, OpenClaw не может оправдать ожидания большинства людей от лобстеров.

Никто не знает, как будет выглядеть офисный ИИ через два года. Но, по крайней мере, ответ сегодня кроется там, где работа уже ведется, — в Lark AIly.

Lark всегда был наиболее удобным для агентов рабочим местом. Независимо от того, как развивается ИИ, его основные принципы остаются неизменными.

#Добро пожаловать на официальный аккаунт iFanr в WeChat: iFanr (идентификатор WeChat: ifanr), где вы сможете в кратчайшие сроки увидеть еще больше интересного контента.