你是否也曾面临这样的：无奈提出设计好的工作流程，就像一条死板的模拟，一旦遇到复杂、模糊的需求，就直接“卡壳”？
现实工作往往是多变且复杂的。传统的工作流程根本无法处理开放式问题，我们需要的是流程具备“大脑”，能够根据具体情况智能调整，自主决定如何处理。
为了实现这一跨越，飞书多维表格推出了重磅功能—— 「AI Agent」节点。
下面将带你深入了解这一功能，通过智能查询、热点本体、周报生成三大实战场景，手把手教你如何用AI代理节点把多维表格变成一个“能思考、会协作”的智能伙伴。
什么是AI agent节点？它强在哪里？
AI agent节点是多维表格工作流迈向智能自动化的一大步。
常规的工作流就像事前设定好的流水线，每个节点都严格执行预设的任务。但现实中，我们往往会面对更加复杂，多变的情况。我们需要流程具备智能调整的能力，根据具体的情况调用不同的工具，自主决定如何处理。
为了能实现这个能力，飞书推出了「AI agent」节点。
举个例子，用户通过飞书消息触发了一个工作流，问题是：「明日璀璨这家客户如何赢单？」。我们可以想象一下，这张模糊、开放式的问题，一个传统的工作流几乎是不可能处理的。现在，我们通过「AI agent」节点，只需提前为它选好大模型、配置好记忆、准备好对应的工具，它就可以轻松实现。
无论是构建与用户进行深度对话的智能客服，还是打造能自动研究分析的智能助手，AI agent节点都为我们打开了全新的可能性。
核心功能一览：
- 智能规划：基于实际任务要求，自主规划路径。
- 工具调用：自主调用发送消息、新增记录、生成随机数等工具，甚至支持通过自定义MCP（模型上下文协议）扩展更多能力（如以太网搜索、操作云文档）。
- 超强记忆：具备记忆能力，能够获取群聊、单聊上下文，准确理解任务背景。
无论是构建深度对话的智能客服，还是自动研究分析的智能助手，AI代理节点都为你打开了全新的可能性。
应用案例：
实战场景一：把多维表格变成一个客户查询智能体
痛点：你的多维表格里明明记录了精彩的客户信息、任务进度和销售线索，但当老板或同事在群里问“上周新增客户有多少？”、“哪个项目延期了？”时，你还得苦哈哈地去查表。
解决方案：利用AI代理节点，让AI直接阅读懂表格，自动回答群聊问题。
AI agent配置步骤：
发起： 触发器选择接受飞书消息触发 设置场景（单聊以及可以单聊的用户） | 250px|700px|reset |
添加AI Agent 节点 | 250px|700px|reset |
输入指令：引用“消息内容”作为输入。 | 250px|700px|reset |
工具选择「流程触发者」 1.工具的作用：让AI agent可以使用的功能，这里预置多维表格，但还可以添加别的工具 2.切换身份目的：使用触发者的身份获取权限，保障数据安全 | 250px|700px|reset |
添加发送飞书消息，回复内容设置为「AI agent」 将AI agent的输出给到对应的回复中，实现对话 | 250px|700px|reset |
🌟进阶技巧：两步升级你的AI agent：
开启记忆功能：在Agent节点中配置“记忆”子节点，设置读取历史对话次数（如10次）。这样它就可以结合上下文，连通记性更好！
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优化用户体验：在AI思考期间，先发一条“AI处理中……请稍等”的消息，避免用户误认为机器卡死了。
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实战场景二：把多维表格变成一个热点推送智能体
痛点：每天都要花大量时间去刷行业新闻，信息杂乱且容易遗漏。
适用场景：让AI agent作为情报小助手，每天定时推送你关注的行业、主题的新闻，省心又长见识。
AI agent配置步骤
第一步： 怎么和AI沟通 | 250px|700px|reset 250px|700px|reset | 1.讲清楚你的目标 不要告诉Agent怎么做，而是告诉它“你要什么结果”，如： 你是一个专业的新闻情报助手，擅长获取「AI行业」的热点内容，并且总结输出关键点。 搜索今日AI行业最火新闻，告诉我今日最热门的5条新闻 告诉Agent必要的背景信息 对于业务同学来说，只需要回答两类问题： 第一个问题，你的数据长什么样？你想分析的数据长什么样？例如 哪个表？ 什么字段？ 哪些是关键字段？ 第二个问题，你希望Agent依赖哪些规则？例如： 什么情况算热门新闻？ 展示为什么样子？ 什么是“异常”？ 数据、规则越清晰，Agent越准确 以下是提取的文字内容：
偏好让Agent更像“懂你业务的实习生”。可以显著提升结果质量。例如：
附带一个提示词模板，只要填空就能写出一份80分的提示词啦! 你现在扮演{角色}。 任务目标: {任务} 上下文信息: {提供的数据/业务背景/字段结构} 输出要求（非常重要）:
若无法满足要求，请输出errorReason 输出示例: 可以给一个你希望的回复示例 |
第二步： 提供需要的工具 | 250px|700px|reset |
◦ 可以选择「联网搜索」，这个是官方MCP，使用最方便 ◦ 如果有想要用别的搜索信息渠道，比如：百度、智谱、jina.ai、各式渠道，都可以通过工具进行连接 ◦ 我们预置了一部分，也支持开放，可以通过自定义MCP接入或者http请求
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第三步： 自定义输出与存储 | 250px|700px|reset 自定义输出 250px|700px|reset | 消息完成后，不仅需要发送出去，还需要在多维表格存储利用 新增「新增记录」节点，选择字段将AI agent节点输出写入即可。 |
实战场景三：把飞书多维表格变成周报生成智能体
痛点：项目细节都在表里，但每周需要花费大量时间把它们复制粘贴成周报文档。
解决方案：让AI Agent自动聚焦本周进展，按指定格式生成飞书文档周报。
配置步骤：
250px|700px|reset | 撰写指令： Prompt撰写的小技巧：贴到「AI生成文本」中，选择「润色」，优化Prompt 250px|700px|reset |
250px|700px|reset | 将必要的周报信息在指令中给 AI agent 节点，有两种办法：
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250px|700px|reset | 选择工具，选择「飞书云文档」，并开启读取 + 创建权限 |
250px|700px|reset | 定义输出格式为：除了在 prompt 中告知输出文档链接外，此处开启「自定义输出」，要求 AI 输出「文档链接」，告诉 AI 将输出生成的文档链接，支持简单、json 两种格式：
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结语
从“死板执行”到“智能决策”，飞书多维表格的AI agent节点正在重新定义自动化的边界。它不仅是一个功能节点，更是你业务流程中的超级实习生——它能查数据、能看新闻、能写周报，甚至能主动思考如何辅助赢单。
比起羡慕别人的高效率，还不如现在就开始搭建你的第一个AI智能体。
