2026 飞书 AI 校园挑战赛 · 基于 IM 的办公协同智能助手

从 IM 对话到演示稿的
一键智能闭环

在飞书里说一句话,6 个专业 AI Agent 自动协作:
理解意图 → 规划大纲 → 联网搜索 → 撰写内容 → 质量审核 → 交付产物

文档、PPT、画布 — 全链路自动化,90 秒内交付。

李洁盈(产品/设计)与 戴尚好(全栈/Agent/部署)共同打造 · 2026/05 · V2.0
飞书 · Agent-Pilot · Multi-Agent Pipeline READY
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痛点:从需求到演示稿的漫长旅途

🕑

4-8 小时

传统方式完成一份报告 + PPT 的平均耗时

🔄

5+ 应用切换

IM、浏览器、文档、PPT、邮件之间反复跳转

😤

质量不可控

缺乏系统性审核机制,内容质量依赖个人经验

📱

多端不同步

移动端发起的任务,桌面端无法实时跟踪

Agent-Pilot 的答案

AI Agent 是主驾驶(Pilot),GUI 是仪表盘(Co-pilot)。
用户在飞书 IM 中说一句自然语言,Agent 自动完成全链路 — 从意图理解到飞书文档/PPT 交付,全程 90 秒。

6 Agent Multi-Agent Pipeline

参考 CrewAI 角色分工 + LangGraph TypedDict 共享状态,6 个专业 Agent 各司其职

🎯

IntentAgent

意图识别 · 任务分类

📋

PlannerAgent

结构化大纲 · few-shot

🔍

ResearchAgent

MiniMax tool calling
联网搜索

✍️

WriterAgent

章节撰写 · 数据融合

🔄

ReviewAgent

5 维度自评 · 迭代

📦

BuilderAgent

飞书 Doc · PPT · 画布

共享 AgentState

所有 Agent 通过 TypedDict 共享状态通信,无隐式依赖

Review 循环

Writer ↔ Reviewer 最多 3 轮迭代,feedback 注入针对性修改

Human-in-the-Loop

大纲确认节点由人把关(CardKit 卡片 Approve/Revise)

核心功能 · PRD 全覆盖

场景 A

IM 自然语言入口

飞书单聊/群聊直接触发,支持文本指令

场景 B

任务理解与规划

PlannerAgent LLM few-shot 生成结构化大纲

场景 C

文档自动生成

联网搜索 + 章节撰写 + 自评迭代 + 飞书文档

场景 D

PPT 演示稿生成

python-pptx 8 页 PPT,含 speaker notes

场景 E

多端协同

Dashboard SSE + Flutter + 飞书 IM 实时同步

场景 F

总结与交付

任务摘要 + 耗时 + 产物链接 + 归档

Live Demo · 在线体验

直接与 Agent-Pilot 对话,体验 Multi-Agent Pipeline 的完整流程

Agent-Pilot · Web Chat Demo
🤖

你好!我是 Agent-Pilot,你的 AI 办公助手。

试试告诉我你想做什么:写报告、做 PPT、或者其他任务。

比赛要求 · 全部完成

对照 PRD 必须完成项 + 可选加分项,14/14 场景测试通过(真实 MiniMax API 验证)

A

意图/指令入口

IM 群聊/单聊,支持文本触发

IntentAgent 自然语言分类(ready/chat/clarify)

✔ PASS
B

任务理解与规划

LLM 拆解为可执行子任务

PlannerAgent few-shot 生成 7 章结构化大纲

✔ PASS
C

文档生成与编辑

自动生成并迭代核心文档

Writer + Review 5 维度自评迭代,5646 字

✔ PASS
D

PPT 演示稿生成

结构化为演示材料

python-pptx 生成 8 页 .pptx + Speaker Notes

✔ PASS
E

多端协作与一致性

移动端+桌面端实时同步

Dashboard SSE + Flutter + WebSocket SyncHub

✔ PASS
F

总结与交付

汇报/归档成果输出

task_delivered_card(摘要+耗时+产物链接)

✔ PASS

主动澄清

Agent 发起任务澄清

IntentAgent 模糊意图 → clarify 卡片引导

✔ 加分

第三方平台集成

飞书开放平台 API

lark-oapi 全套:Doc / Drive / CardKit / Bot

✔ 加分

效果对比 · Before vs After

Before — 传统方式

  • ⏱ 写一份报告:2-4 小时
  • ⏱ 做 8 页 PPT:3-5 小时
  • 🔄 应用切换:5+ 次
  • 😤 质量保障:靠个人经验
  • 📱 多端同步:手动复制粘贴

After — Agent-Pilot

  • ⏱ 写一份报告:90 秒 ↑ 96%
  • ⏱ 做 8 页 PPT:120 秒 ↑ 97%
  • 🔄 应用切换:0 次 ↑ 100%
  • 💡 质量保障:5 维度 AI 自评
  • 📱 多端同步:SSE 实时自动

技术亮点 · 5 大创新

✅ Multi-Agent Pipeline

6 Agent 专业分工 + 共享 AgentState TypedDict + Pipeline 编排。参考 CrewAI 角色分工 + LangGraph 流式编排。

✅ LLM 自主 Tool Calling

MiniMax M2.7 function calling 联网搜索。不硬编码搜索关键词,模型自主决定搜什么。

✅ 自评迭代(DeepPresenter)

Writer ↔ Reviewer 闭环,5 维度量化评估 + feedback 注入 + 最多 3 轮迭代。

✅ Claude Code 错误恢复

Circuit Breaker 熔断 + 指数退避重试 + 步骤预算防死循环 + 上下文压缩防溢出。

✅ Human-in-the-Loop

GenSlide (AAAI 2025) 启发,关键决策节点由人把关。CardKit 交互卡片实现 Approve/Revise。

四层架构

┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Surface: 飞书 Bot (WS) | Dashboard (SSE) | MCP Server  │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Agent: Intent→Planner→Research→Writer↔Review→Builder │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Capability: doc | slide | canvas | web_search | lark  │
├──────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Infra: MiniMax | CircuitBreaker | EventLog | Session  │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

团队

👤

李洁盈

产品 / 设计

产品设计、UI/UX、用户体验优化、竞品调研分析、内容运营策略

👤

戴尚好

全栈 / Agent / 部署

Multi-Agent Pipeline 架构、MiniMax 集成、飞书 Bot、服务器部署、CI/CD