钉钉 AI 助理平台核心技术实践

钉钉 AI 助理平台核心技术实践

背景与趋势

数字化的挑战与智能化的机遇

• 企业数字化面临 to C 产品效率提升依赖工具个性化定制，定制成本高 和 to B 产品聚焦共性需求大量个性化定制 的挑战。
• 智能化带来 工具化、信息化、数字化到智能化 的转变，为企业提供新的发展机遇。

核心技术实践

AI 产品三类场景

• L1: 聊一聊
• L2: 知识问答
• L3: 业务智能化（今日重点）

AI 应用进入实用的基本要求

• 明确能力边界
• 有实用价值（解决实际问题）
• 360度无死⻆可用

拟人化的开发体验

• AI 带来更低门槛的流程定制开发：全代码、低代码 Agent（拟人化）
• 连接数字化底座和业务场景：人财物产供销研智能化、数字化、全代码、低代码、多维表
• 智能客服、智能填报、会议纪要、业务分析等应用场景

LUI 与 GUI 的融合

• 实用性与确定性优先于概念的创新
• LUIGUI 交互式卡片：主流程、中断处理、跳跃、返回

技能的打磨

• 规模与质量的权衡：不稳定技能数量再多也是零
• 以日程为例：多轮对话添加/修改参会人、时间，不认识人时通过多轮对话添加
• 人性化时间处理：时间点、时间段、持续时间、循环时间、人性化时间表达
• 360度无死⻆可用 才能从概念转入实用

全代码技能开发

• 声明式 API 设计：应用于 AI 助理技能开发，兼容 OpenAPI Specification（OAS）生态
• Grounding：x-dingtalk-context（上下文获取）、x-dingtalk-entity（人名识别、时间识别）
• 声明式 API 应用案例：人名、时间、不可伪造的操作人身份、进一步操作的 webhook
• 从 Webhook 到 Stream 的提升：零公网 IP、零加密/签名/TLS证书管理、零网关部署、零内网穿透、零生产部署

自定义 Planning

• 重要性：持续的升级带来体验升级
• 快慢思考：慢思考（啰嗦但准确）、快思考（快速但不准确）
• 直通模式下的完全定制
• 全链路可干预
• Function call vs 自定义 Planning：自定义 Planning 探索复杂推理场景下的规划干预/优化能力

隐私安全

• 委托权限：AI 助理访问数据不越权
• 授权交互体验：例如授权访问张三的日程，不可访问张三文档和李四的日程

多场域投放

• 账号体系设计：钉钉账号、微信公众号、网站/小程序、Assistant API、访客账号、自有账号、影子账号、外部账号

总结与展望

开发模式变革

• 用户专业开发者：提供 API
• 传统开发 vs AI 开发：用户既是使用者，也是开发者；API 的编排由 Prompt + LLM 实现

Agentic workflows

• Non-agentic Workflows：人工编排
• Agentic Workflows：LLM 自动推理规划
• 从「工程化」到「智能化」的升级

智能未来，探索 AI 无限可能