陈宇森的压力，，，就在于钉钉不是一张白纸。。。
作者| 彻诺
泉源| 盒饭财经（ID：daxiongfan）
头图及封面泉源 | 网络
钉钉的走向，，，没有停留在文字言语上的回应。。。
6月11日，，，据凤凰网科技报道：阿里巴巴宣布钉钉治理层调解：陈航卸任钉钉CEO，，，90后手艺极客陈宇森接棒。。。
作为一位90后手艺型治理者，，，陈宇森的挑战并不小。。。陈航留下的钉钉，，，是一个乐成而矛盾的入口。。。
靠着把组织架构、新闻、聚会、审批、表格、文档、低代码和企业应用毗连在一起，，，钉钉成了中国企业协同办公最主要的基础设施之一。。。但它的乐成，，，也来自强触达、强提醒、强治理确定性。。。
这套能力在移动互联网时代有用，，，但在AI时代却会变得危险。。。AI不会自动修正组织，，，反而会放大组织。。。在钉钉原有的产品逻辑下，，，AI一旦只是把“望见事情”做得更细，，，就可能从助手滑向监工。。。近期引来高讨论的《置身钉内》一文，，，主要袒露的就是这一问题。。。
陈宇森的果真画像提供了另一种可能。。。
从早年清静工程相关果真分享，，，到厥后围绕MuleRun、Agent和AI Native组织的表达，，，他更像一个“执行派”的手艺司理人。。。从他谈论的话题中拼集的信息来看，，，他更体贴系统怎样真正运行，，，体贴界线、权限、风险，，，也体贴AI能不可从副驾驶走向一连完成使命。。。
钉钉进入的不是纯粹的换帅事务，，，而是交账时刻。。。
它要证实自己已往积累的组织入口，，，不但是能让治理者望见事情，，，更能让大部分使用者借助于AI高效完成事情。。。这里的事情，，，不但是让信息流动得更快，，，更要让使命、权限、责任和效果在企业里闭环。。。
换了人，，，也意味着叙事可能换一条路。。。从陈宇森的配景来看，，，钉钉的命题，，，或将从一个强治理色彩的协同产品怎样AI化，，，切换成怎样要把一个协同入口推成AI时代的执行系统。。。
陈宇森是谁，，，从清静工程到Agent执行派
钉钉现在需要的，，，不是一位“履历完善”的CEO。。。
据钛媒体报道，，，陈宇森生于1992年，，，曾在海内外顶级盘算机清静赛事中屡获冠军。。。22岁时，，，他开办了网络清静公司长亭科技，，，该公司后因精彩的手艺实力被阿里云收购，，，陈宇森也随之加入阿里系统。。。依附在手艺与商业领域的突出体现，，，他曾入选福布斯亚洲“30 Under 30”榜单。。。
从果真资料来看，，，陈宇森与阿里的结缘即是在北京长亭科技时期。。。
2014年，，，陈宇森等人建设北京长亭科技，，，专注于企业级网络清静服务与解决方案研发。。。2015年，，，陈宇森以北京长亭科技代表的身份在阿里清静峰会上，，，作了主题为?《永别了SQL注入》的分享。。。
这组成了他的第一层底色：清静工程。。。
SQL注入不是一个前沿时尚的看法，，，却是明确企业软件的一个好入口：它体贴的不是界面漂亮不漂亮，，，而是系统界线在那里，，，输入是否可信，，，权限怎样隔离，，，异常怎样被阻挡，，，风险怎样被工程化地祛除。。。
陈宇森结业于浙江大学竺可桢学院求是科学班，，，从大学时代进入网络攻防领域，，，曾是源自清华大学的著名网络清静手艺竞赛和研究团队“蓝莲花战队”的一员。。。而与陈宇森一起在长亭科技创业的同伴，，，也大多来自这个战队。。。
在《永别了SQL注入》的PPT中，，，其时二十三四岁的陈宇森的表达很是年轻。。。
好比这张。。。
好比，，，这张。。。
尚有这样带点中二气质的。。。
心情包、网络梗、吐槽，，，陈宇森用这样的方式叙述了相关的防护系统、手艺难点和价值。。。
陈宇森的第二层画像，，，是Agent执行派。。。
2026年5月，，，同样是杭州阿里云峰会，，，陈宇森这次分享的身份是自进化Agent生意平台MuleRun认真人。。。在新一轮AI Agent创业探索中，，，陈宇森认真MuleRun项目，，，他以为当AI具备编程能力后，，，将成为人类在电脑上完成所有事情的桥梁。。。
这个平台的焦点假设是，，，随着Vibe Coding（气氛编程）大幅降低开发门槛，，，大宗非手艺配景的人也能通过形貌事情流程，，，将自己的知识封装成AI Agent，，，实现个人事情的自动化。。。
这次创业与阿里云峰会上的分享主题贴近。。。分享中，，，他将AI的演进分成Copilot和AI Native（原生）两个阶段。。。Copilot是副驾驶，，，人仍然是主要执行者；；；AI Native阶段，，，事情则会围绕AI重新组织，，，人从每一步的执行者，，，酿成标准制订者和效果检查者。。。
这个表述并不伶仃。。。
几份关于AI Native软件工程的研究，，，也在重复强调统一件事：真正的AI Native 不是在旧流程旁边外挂一个助手，，，而是让AI进入从意图、妄想、执行到验证的完整生命周期。。。
早期许多Agent产品都走过“货架”蹊径：做一个Agent Marketplace（AI智能体的生意和协作平台），，，让用户像挑插件一样挑财务Agent、销售Agent、客服Agent、写作Agent。。。
但陈宇森厥后谈到，，，用户真正要的不是某一个Agent，，，而是一连解决问题的能力。。；；；痪浠八担笠悼突Р皇俏恕坝涤幸桓鯝I助手”付费，，，而是为了某件事终于能被做完付费。。。
这和钉钉现在的逆境高度相似。。。
钉钉已往善于把人叫回来，，，把新闻递到人眼前，，，把审批推到责任人手里，，，把聚会纪要沉淀成文档。。。
但AI时代的需求变了。。。系统需要做的，，，或许不但是提醒销售跟进客户，，，还要自动汇总客户信息、天生跟进方案、补齐CRM字段、预约聚会、形成下一步使命，，，并在要害节点请求人确认。。。新的需求也不但是纪录一次聚会，，，而是把纪要里的允许拆成使命，，，分配到人，，，追踪到效果。。。
若是说陈航时代的钉钉证实晰一个协同产品可以成为企业事情入口，，，那么接棒的陈宇森要回覆的是：这个入口怎么长出和钉钉适配的执行力。。。
陈航留下的钉钉：强触达的胜利与反噬
陈宇森要面临的不是一个全新的产品，，，钉钉有着富厚的场景和资源，，，同时也承载着已往的强惯性。。。
钉钉并不是一个失败产品。。。
相反，，，它是中国To B软件史上少数真正打穿过企业组织的产品。。。企业微信背靠微信关系链，，，飞书背靠字节内部的产品审美和协同要领，，，钉钉最早能杀出来，，，靠的不是温顺，，，而是足够明确地回覆了治理者的焦虑。。。
这种焦虑来自角色、权力和人性自己，，，可以否认但无法掩饰：我发出的新闻有没有被看到？ ？？？我安排的事有没有被执行？ ？？？组织里的人和事能不可被快速拉到一个系统里？ ？？？
DING、已读未读、组织架构、审批、考勤、聚会、群聊，，，这些功效放在今天看，，，经常被吐槽为榨取感泉源。。。但放在其时的企业移动化语境里，，，它们确实击中了一部分有付费能力用户的需求。。。
这就是陈航留下的第一份遗产：强触达。。。
强触达不是一个贬义词。。。没有强触达，，，钉钉很难把中小企业、制造企业、学校、政府组织、连锁门店、销售团队拉进一个统一事情场景里。。。它让移动互联网时代的企业治理获得了确定性。。。一个老板不必再担心新闻发进微信群后被心情包和闲聊淹没，，，一个部分认真人也能更容易知道流程卡在那里。。。
但强触达也是一把双刃剑。。。
它自然更靠近发信人、治理者和组织秩序，，，而不是收信人、执行者和个体感受。。。钉钉越乐成，，，这种产品性格越稳固。。。它不是简朴做一个工具，，，而是在企业里重新分配可见性：谁可以望见谁，，，谁可以提醒谁，，，谁可以鞭策谁，，，谁的状态会被纪录下来。。。
《置身钉内》之以是出圈，，，不但是由于它写了钉钉内部治理的问题，，，尚有它让外部用户熟悉的钉钉气质，，，在组织内部被放大成了一个戏剧化样本。。。
ONE项目里，，，曾爆发了许多关于卡片已读、职级权重、晨间看板、当日复盘、发明页商业化、卡片接入规模的产品层的争论。。。这些争论外貌上是产品取舍，，，深处着实都是统一个问题：AI究竟站在谁那里？ ？？？
一旦这些权重进入算法，，，AI就不但是过滤信息，，，而是在重新编码组织权力。。。
一个内核涉及组织的产品，，，它所明确的权力自然也会流淌到产品的细节中。。。而这就是问题：一个高压组织做出来的AI产品，，，会不会自然倾向于把高压酿成系统能力？ ？？？当团队自己都在用强压方式推进产品，，，它又怎样包管产品不是把同样的逻辑推给企业客户？ ？？？
陈航留下的钉钉，，，正处在这种矛盾里。。。
一方面，，，它拥有企业AI最想要的上下文：组织、身份、新闻、聚会、审批、文档、表格、低代码和营业毗连。。。另一方面，，，它的产品性格又会让AI更容易服务于治理可见性，，，而不是事情完成度。。。
这不是陈航一个人的问题，，，也不是钉钉一个产品的问题。。。
任何旧入口AI化，，，都会先挪用自己最熟悉的能力。。。搜索产品会先把AI做成更好的谜底入口，，，内容平台会先把AI做成更高效的生产和分发工具，，，协同产品则会先把AI做成更强的信息整理和组织触达工具。。。
但钉钉的旧能力太显着，，，这也让它的反噬格外显着。。。
若是钉钉也从Copilot到Native
2025年12月、2026年1月，，，陈宇森先后上了两次晚点的播客节目。。。
在节目中，，，可以看到统一条线索：他的看法是，，，软件可以像“3D打印”一样，，，为少数人的详细场景被快速制造出来；；；Vibe Coding和Claude Code降低门槛后，，，非手艺配景的人也能把自己的履历、SOP和流程封装成Agent。。。
虽然，，，这些理念和判断未必适合照搬到钉钉，，，但也说明晰他看待AI的方式：AI不是给原有组织补一个效率插件，，，而是会改变组织分工自己。。。
陈宇森还给了一个更激进的判断：AI Native组织和非AI Native组织之间，，，效率差别最小也会有10倍以上。。。
怎么明确Native？ ？？？这就要和比照组Copilot一起看。。。
好比，，，某个销售司理早上翻开钉钉，，，望见AI总结了昨天的客户聚会，，，提醒他有三件待办：给客户补一份报价，，，确认法务条款，，，约下周复盘。。。这是Copilot。。。
这个阶段的AI帮他望见信息、整理信息、提醒行动，，，但真正执行的人仍然是他。。。他要自己找报价模板，，，自己拉法务，，，自己更新CRM，，，自己约会，，，自己判断使命有没有完成。。。
若是走向Native，，，统一个场景就会酿成另一套事情方式。。。
AI先读取客户历史、条约模板、产品价钱权限和上次聚会纪要，，，自动天生报价草案。。。也可能在发明某个条款需要法务确认，，，于是它就建设一个带上下文的审批或协同使命。。。这套流程中，，，人不再是每一步的搬运工，，，而是设定标准、审批要害行动、检查效果的人。。。
这就是Copilot和Native的差别。。。简陋地说，，，Copilot是“我帮你”，，，Native是“这件事由系统和人一起完成”。。。前者提高个人效率，，，后者重构事情流。。。
软件工程领域对这个问题早有清晰的叙述。。。
好比2024年揭晓的论文《The AI-Native Software Development Lifecycle》中提出：AI原生的软件开发会把AI融入妄想、设计、实现、测试和维护全流程，，，并把人的角色从主要实现者，，，转向验证者和确认者。。。
名为《Towards AI-Native Software Engineering (SE 3.0)》的研究论文中，，，则把下一阶段界说为“意图中心、对话式”的开发，，，人和AI不再是单点问答关系，，，而更靠近协作关系。。。
泉源：《Towards AI-Native Software Engineering (SE 3.0)》截图
这篇文章把软件工程的演变分成几个阶段：经典软件工程（SE 1.0）、展望编码（SE 1.5）、AI辅助软件工程（SE 2.0），，，以及更进一步的智能软件工程（SE 3.0）。。。
它真正有用的地方，，，不在于这些名词自己，，，而在于指出一个趋势：AI不再只是替身补几行代码，，，而是在把人的角色从详细执行，，，推向意图表达、历程校验和效果验收。。。
泉源：《Towards AI-Native Software Engineering (SE 3.0)》截图
将这些看法套到钉钉上：Copilot式钉钉，，，会帮人总结聚会、写周报、查文档；；；Native式钉钉，，，则要明确一个组织目的，，，拆出使命链路，，，挪用企业系统，，，在要害节点请求人确认，，，并把效果回写到营业系统。。。
若是把这个框架迁徙到钉钉，，，似乎主线也变得清晰了。。。钉钉要做的不是多放几个AI按钮，，，而是让企业把目的说清晰后，，，系统能围绕目的组织使命、挪用工具、请求确认并交付效果。。。
Native虽好，，，但现实依旧骨感。。。
它的难点，，，不在于模子回覆得更像人，，，而在于企业事情不是一串自然语言。。。落到企业事情的现实场景，，，这些问题是权限、流程、数据工具、责任界线和异常处理。。。
而模子可以天生一段报价说明，，，但它不可随便改价钱；；；模子可以总结聚会纪要，，，但它不可随便把某个人的话酿成组织允许；；；模子可以提醒审批超时，，，但它不可无条件替身批准；；；模子可以挪用外部系统，，，但每一次挪用都涉及日志、审计、回退和责任。。。
更现实的证据来自自主编码Agent。。。
2025年关于AIDev数据集的研究统计了OpenAI Codex、Devin、GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等Agent在开源社区里的45.6万多个Pull Request。。。
它的结论很有启发：Agent往往比人更快，，，甚至能在几天内提交已往数年才有的事情量，，，但它们的代码拉取请求（PR）接受率并不自然更高。。。这袒露了基准测试能力和真实天下信任之间的落差。。。
互联网时期主张的速率和规模，，，以及“唯快不破”的心法在这里并不适用。。。企业不会由于AI更快，，，就自动信任它。。。
哪些事情该自动，，，哪些事情必需确认，，，哪些指标不可进入绩效，，，哪些总结不可自动酿成问责质料，，，哪些AI行为必需能诠释、能撤回、能追溯，，，这些问题比模子参数更靠近企业软件的焦点。。。
若是钉钉只是把Copilot做深，，，它会成为一个更好用的个人效率工具。。。若是它真的走向Native，，，就必需重新界说自己在组织里的位置。。。
若是这是阿里选择陈宇森的原因，，，那对钉钉来说，，，是一场需要脱胎换骨的大型手术。。。
交账时刻
但现在陈宇森的压力，，，恰恰在于钉钉不是一张白纸。。。
MuleRun更像一座新厂，，，可以围绕Agent重新设计入口、权限和生意机制；；；钉钉则是一座正在满负荷运转的旧厂，，，内里已经有上亿用户、无数企业流程、历史产品模 ？？？椤⑸桃祷咔蠛妥橹樾鳌。。旧厂刷新最难的地方，，，是机械不可停、产线不可断，，，用户还要天天继续在内里事情。。。
这和从零最先做一家AI Native公司完全差别。。。新公司可以把产品结构、组织文化、客户预期都围绕 AI 重修，，，错了就推倒重来。。。但，，，钉钉不可。。。
这是陈宇森接手后的现实界线，，，也是钉钉的交账时刻。。。它要交的不是一份漂亮的AI功效清单，，，而是一份更难的证实：在不牺牲组织信任的条件下，，，AI真的能把事情推进到效果。。。
换帅之后，，，钉钉最容易走的路，，，仍然是继续讲更大的平台故事。。。好比AI原生事情台、企业Agent OS、下一代协同入口、阿里云与通义的To B落地样板。。。
这些词都纷歧定错，，，但它们不是钉钉最需要回覆的问题。。。钉钉最需要回覆的是：企业为什么要为它的AI继续付费？ ？？？企业买单，，，往往不是由于一个系统看法先进，，，而是由于某个重复爆发、消耗人力、容易蜕化的流程真的被改善了。。。
胜利是最好的团建，，，增添也能掩饰大部分问题。。。陈航留下的是一个强入口，，，陈宇森要证实的是，，，这个入口能不可长出执行力。。。
参考资料：
1.《The AI-Native Software Development Lifecycle: A Theoretical and Practical New Methodology》, arXiv:2408.03416v3
2.《Towards AI-Native Software Engineering (SE 3.0): A Vision and a Challenge Roadmap》，，，arXiv:2410.06107v2
3.《Software Reuse in the Generative AI Era: From Cargo Cult Towards AI Native Software Engineering》，，，arXiv:2506.17937v1
4.《The Rise of AI Teammates in Software Engineering (SE) 3.0: How Autonomous Coding Agents Are Reshaping Software Engineering》，，，arXiv:2507.15003v1
5.《永别了SQL注入》，，，陈宇森，，，2015阿里清静峰会果真PPT，，，
https://github.com/bit4woo/Summit_PPT/blob/master/2015阿里清静峰会/永别了SQL注入-陈宇森.pdf
6.《阿里云峰会现场。。珹I Agent创业者陈宇森：AI Native组织与非AI Native组织差别最小也会有10倍以上》，，，华尔街见闻
7. 《钉钉换帅，，，90后手艺极客陈宇森接任钉钉CEO，，，成阿里巴巴最年轻的事业部CEO》，，，界面新闻
8.《长亭科技CEO陈宇森：网络清静战争里从不乏攻防较量》，，，中华网
9.《置身钉内》及阿里合资人委员会内网回应相关果真报道
10.《与钉钉新CEO陈宇森的两次访谈：未来的软件和Agent推演》，，，晚点LatePost
11.《无招再别钉钉，，，92年手艺极客陈宇森接任CEO》，，，钛媒体
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