AI跨应用工作案例涌现,从此,我们只需保留『一个』使用界面

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AI跨应用工作案例涌现,从此,我们只需保留『一个』使用界面
5448点击    2025-07-11 11:52

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3月份,我在线下分享过办公软件的一个大趋势——未来,每个人的应用使用界面将只保留一个或极少数几个。


现在,如果企业同时运行着20个软件,需要分别登录这20个应用进行相应的任务操作。而AI正在让使用界面和操作界面实现分离。以后,用户只需停留在一个高频应用界面,就能让Agent在背后完成绝大部分跨应用操作,人类只需等待执行结果。


随着应用厂商加快推出MCP Server海外AI财报季|Agent市场一些反预期的真实现状这种案例即将大量『涌现』。一些Agent新星,和一些老牌传统软件厂商,都已显现出趋势——


Claude+Hubspot MCP用户无需跳转至CRM,即可把LLM搜索的客户信息写入CRM


假设你是使用Hubspot CRM的销售人员,打开Claude输入一段prompt:搜索潜在客户Hubspot公司信息,然后在我的CRM中创建这条客户记录,把这个线索和我的联系人Alex关联在一起→


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全程你都无需跳转CRM做任何操作,只需要停留在Claude页面→


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Agent就在CRM完成了所有新建、录入、关联操作,你只需要查看结果→


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Tableau:数据消费方式质变,数据与看板分离,BI走向"数据头条"(今日头条式体验)


Tableau是全球BI厂商TOP1,以157亿美元被salesforce收购,是传统应用自我AI革新的典例


我一直认为数据消费的方式将发生2个方向的质变:


  • 一是数据消费的主力将是Agent,不再仅仅是向人类进行可视化展示、查数问数


  • 二是AI对数据洞察分析后形成的结果,会随时随地出现在用户眼前,弱化人类手动统计分析数据的过程


Tableau在第2个方向已经形成了完整的理念和产品架构:


数据与看板分离,Tableau Pulse把数据传递到用户正在使用的应用界面,它可能是Slack、email、Teams、salesforce……它可以出现在任何开放应用中,直接嵌入工作流。用户无需中断工作流,就可以获取业务指标数据。即便没有及时登录Tableau,它也会把数据和分析结论,在恰当的时间推送至你正在使用的应用,达到“新闻推送”的体验。


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而且这种"新闻"体验是千人千面的,Tableau旨在实现个性化、情景化、"今日头条”般的体验,让员工及时收到和个人岗位相关的绩效指标,聚焦核心事项。AI驱动的数据洞察将形成“数据头条",忘掉传统BI,这是一种重新构建的数据消费体验。


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用户发现、关注、分享数据指标的方式,和使用社交媒体的方式一模一样,这也有助于消除组织内部由于信息割裂造成的误差。


Runbear:AI teammates,PH热榜TOP3


创始人Snow Lee曾在facebook和Ins管理过产品,还领导过Atlassian亚洲业务拓展。产品上线早期,是在Slack做了一个LLM对话插件,现在生态越来越丰富了,MCP Server已经集成了2000+应用。用户无需跳转至其他应用,只在高频workspace界面(通常是Slack、Teams、Discord)就能实现跨应用操作,几个案例——


Runbear+Notion MCP:你和团队的Slack对话内容直接转写为产品PRD,自动存入Notion笔记,用户全程无需打开Notion进行任何操作


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团队在Slack中头脑风暴、概述一个MVP,或者收集反馈,PRD Helper都可以完成倾听、组织、起草工作


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Runbear+Airtable MCP:用户无需跳转到Airtable,无需拼接、统计数据,就可以获得数据洞察结果和预警


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用户在Slack/Discord聊天时,可以随时获取Airtable的数据洞察。当关键指标发生变化时(例如业务目标未实现、KPI下降),用户会收到及时的预警通知。


软件3.0洗牌:AI生产AI,AI消费AI,Agent UGC变革也介绍过跨应用操作的有趣案例:把Jira上面所有的项目数据,通过MCP协议一比一地搬运到竞品Monday。


当开放已经成为软件行业不可逆的趋势,跨应用协作的传统障碍就会自然瓦解。未来,每个人只需要关注自己的workspace界面,大幅减少跳转和操作其他应用的时间消耗。


文章来自于微信公众号“后浪new”,作者是“十鸢星奈”。


关键词: AI , 智能体 , Claude , MCP
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AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费)


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)

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AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0