A Lark, selecionada pela OpenClaw, finalmente oferece uma “versão da solução” descomplicada para a criação de camarões para iniciantes.

Em janeiro de 2026, o OpenClaw se espalhou rapidamente pela internet chinesa. Apenas dois meses depois, o Lobster entrou em um período de "desinstalação universal".

O problema com as lagostas não é que elas não sejam fortes o suficiente, mas sim que são difíceis de servir para qualquer pessoa comum.

Da instalação à desinstalação, a história do primeiro lote de "criadores de camarão" expõe a situação delicada do OpenClaw: como um agente pode gerar valor real de produtividade?

Hoje, no lançamento do novo produto da Lark, queremos dar uma resposta a todos.

Um parceiro inteligente para todos

Após o sucesso do OpenClaw, o Lark, com seu mecanismo robótico aberto e fácil de usar, também se tornou popular.

O limite de chamadas à API foi aumentado de 10.000 para 50.000 e, agora, para 1 milhão. Em 5 de março, foi lançado um plugin oficial que permite ao Agente ler e gravar diretamente documentos, calendários e tabelas multidimensionais do Lark, reduzindo a barreira de entrada para o "criamento de camarões" de "saber programar" para "saber usar o Lark".

Essas ações de fato facilitaram a criação de lagostas. No entanto, o Lark ainda não consegue resolver as desvantagens inerentes ao OpenClaw: configuração complexa, curva de aprendizado acentuada para usuários comuns e riscos de segurança significativos associados à implantação nativa, entre outros.

A conclusão é que, para um agente realmente decolar, ele precisa ser um parceiro inteligente e fácil de usar. A segurança é fundamental, mas também precisa se integrar perfeitamente ao fluxo de trabalho de todos.

A atualização oficial de hoje para o Lark AILY é a resposta do Lark.

O que é o Lark Aily? Oficialmente apresentado como "o companheiro inteligente de todos". Em termos de forma, ele fica na sua lista de contatos do Lark como um bot; você pode encontrá-lo simplesmente abrindo o Lark, e a interação é feita por meio de conversa. A ativação leva 30 segundos e não requer nenhuma configuração.

• O Lark (aily) tem memória de longo prazo; ele gradualmente se lembrará de suas responsabilidades, preferências de comunicação e formatos preferidos à medida que você o utiliza.
• As permissões são exatamente as mesmas da sua conta Lark: ela pode acessar qualquer documento que você possa visualizar, operações sensíveis exigem sua confirmação e todas as ações são totalmente rastreáveis.
• Possui também um mercado de habilidades oficialmente certificado que, após verificação de segurança, permite a instalação sob demanda.

Lark (aily) pode ser visto como uma representação do OpenClaw, ou, de forma mais ampla, do conceito de "lagosta". No entanto, difere fundamentalmente da versão original de código aberto do OpenClaw:

A lagosta é seu animal de estimação e Feishu (Aily) é seu colega designado na empresa. Você entrou na empresa, suas permissões foram concedidas e vocês estão prontos para começar a trabalhar juntos.

Para usuários que precisam lidar com fluxos de trabalho mais complexos, existe também uma versão independente do Lark Aily Professional Edition (aily.feishu.cn), que possui uma interface gráfica que permite aos desenvolvedores e administradores de TI da empresa criar tarefas automatizadas com várias etapas.

No próximo teste prático, vamos nos concentrar no formulário do Bot, que é mais fácil de usar para pessoas comuns, mas a lógica subjacente de ambos é a mesma.

Lagosta faz promessas demais; um simples "eu te amo" já basta.

Integramos o Lark (aily) ao nosso fluxo de trabalho real e testamos vários de seus usos mais comuns.

Vamos começar com um cenário de alta frequência: reunião de Feishula.

Durante a tarefa, o Lark AIly consultou diretamente os IDs de usuário dentro da estrutura organizacional da APPSO — uma etapa que outras ferramentas de IA simplesmente não conseguem realizar. Isso é possível graças ao seu mecanismo unificado de permissões. O que você vê no Lark, ele também vê.

Assim que as pessoas e o horário forem confirmados, uma reunião é criada usando o Lark Calendar.

Do início ao fim da tarefa, leva cerca de meio minuto. Não me atreveria a dizer que é mais rápido do que digitar manualmente no Lark, mas pelo menos pode ser feito em uma única frase.

Criar relatórios mensais é definitivamente uma das tarefas que os trabalhadores consideram dolorosas, mas que não têm outra opção senão realizar.

Primeiro, carregamos os dados de nossas plataformas de mídia social no Lark Drive e, em seguida, os repassamos para o Lark AILY. A tarefa era simples: encontrar dados de diferentes plataformas de mídia para gerar tabelas multidimensionais; depois, combiná-los com relatórios de funcionários para gerar um relatório mensal da equipe.

O sistema compilou um total de 9 documentos em diferentes formatos, gerou um relatório mensal e uma tabela multidimensional que podia ser anexada — tudo em menos de 4 minutos. No ano passado, a APPSO ainda fazia o mesmo trabalho inteiramente à mão, o que levaria pelo menos duas horas.

Aliás, se você quiser construir um sistema de gestão de dados empresariais do zero, o subproduto Lark Magic também permite descrever suas necessidades em linguagem natural e gerar diretamente um aplicativo de sistema empresarial.

Você pode não precisar disso sempre, mas com o Lark (aily), você sabe que não precisa mais pedir ajuda.

Em seguida, vamos analisar uma tarefa mais complexa, orientada para a criação/geração, para ver como o Lark (aily) funciona bem como parceiro para a auto-mídia.

Como redatora de conteúdo aprofundado para a APPSO, escrevo muitos artigos obscuros e de difícil compreensão. Ao divulgá-los em plataformas de mídia social, é necessário gerar versões mais direcionadas e fáceis de entender.

Ainda podemos enviar comandos diretamente pelo aplicativo Lark usando um bot predefinido. No entanto, essa tarefa é mais adequada para a versão profissional do Lark Daily. Ela possui uma interface gráfica de usuário (GUI), permitindo ajustes e configurações mais precisos, além de facilitar o acesso a diversas ferramentas, habilidades e plugins nativamente compatíveis.

Basta pesquisar por "feishuaily" no Lark ou acessar o site aily.feishu.cn para acessar a interface da versão profissional.

Permite que os usuários enviem habilidades personalizadas. Embora a biblioteca oficial de habilidades seja muito extensa, ainda quero enviar uma habilidade de "criador de conteúdo" que eu usava com frequência antes.

Após instalar a skill, basta digitar `/content-creator` na caixa de diálogo (o comando específico da skill pode variar de pessoa para pessoa) para ativá-la. Em seguida, fornecendo o link do arquivo, ela começará a escrever o artigo para mim.

A forma como essa habilidade/plugin é invocada é a mesma de produtos como Claude Code, Cowork e OpenClaw, tornando-a extremamente familiar.

Depois que começamos a trabalhar, pudemos ver ao fundo que Lark AILY primeiro fez um plano, dividindo a tarefa em 5 etapas.

Mesmo sem especificar uma habilidade em particular, o Lark AIly ainda consegue determinar minha intenção e então chamar a habilidade correspondente para concluir a tarefa.

A APPSO também realizou testes A/B aqui, com a skill ativada e a tarefa concluída em um minuto e meio e três minutos, respectivamente — nenhum dos tempos é particularmente longo, mas obviamente chamar a skill é mais rápido e a tarefa parece melhor quando escrita usando a skill.

O Lark AILY oferece suporte perfeito tanto a skills oficiais quanto a skills de terceiros. No entanto, a APPSO ainda recomenda não instalar skills aleatoriamente sem familiaridade com elas, e sim utilizar a loja de skills oficial.

Após a conclusão do trabalho, clique na área de trabalho no canto superior direito para visualizar o conteúdo gerado.

Após testes em três cenários, uma coisa ficou cada vez mais clara: a experiência do usuário do Lark AIly é significativamente diferente de ferramentas que simplesmente "geram um arquivo e o enviam para você por meio de IA". Seus resultados são documentos, planilhas e tarefas que podem ser trabalhados em colaboração, citados e acompanhados.

A empolgação inicial em torno do Lobster se baseava em uma expectativa muito específica: que ele me ajudasse a concluir uma pequena tarefa demorada e trabalhosa, liberando minha mente para me concentrar no que realmente importa e impedindo que meu estado de fluxo fosse interrompido por um monte de trivialidades. O Lark (aily) conseguiu isso, o Lobster não.

É claro que o OpenClaw possui muitas operações "prontas para uso" que ainda não consegue executar: manipular o sistema de arquivos local, executar comandos arbitrários, etc. Mas, sob outra perspectiva, essa "restrição" é uma condição necessária em cenários corporativos. Não importa o quão bem instruído, capaz ou talentoso seja um novo estagiário, a empresa não lhe concederá privilégios de root no servidor — isso é normal.

O Lark é inerentemente uma ferramenta de produtividade poderosa. Usar o Lark como um agente/lagosta não tem a ver com alcançar a IAG (Inteligência Artificial Geral). Além de grandes planos, facilitar a vida das pessoas comuns que trabalham é muito mais importante.

Na verdade, não é difícil para os agentes estabelecerem conexões comerciais.

A competição entre agentes corporativos está mudando para uma dimensão da qual muitas pessoas não têm consciência.

Nos últimos dois anos, a atenção do setor tem se concentrado em duas coisas: as capacidades dos modelos (quem tem parâmetros maiores e pontuações de referência mais altas) e o mercado consumidor (cujo agente é mais descolado e melhor em demonstrações).

A popularidade do OpenClaw é o ápice dessa lógica — uma estrutura de código aberto que se tornou uma sensação nacional graças à sua imagem de "capacidade".

Mas a febre da lagosta passou de uma popularidade explosiva ao seu desaparecimento em apenas dois meses, quase completando um ciclo inteiro. Há uma razão simples e óbvia para isso:

Ser capaz de realizar o trabalho é uma condição necessária, mas de forma alguma uma condição suficiente.

Para que um agente realmente se integre a um ambiente corporativo, ele precisa de muito mais do que apenas uma IA capaz de executar comandos. Ele precisa entender o negócio, adequar-se à estrutura de permissões da organização e estar integrado aos fluxos de trabalho existentes da equipe, em vez de abrir uma nova janela e treinar um "estagiário" caro e ineficiente.

É verdade que a grande maioria do trabalho na China acontece no WeChat — o trabalho em equipe é essencialmente sobre comunicação, um princípio que a maioria das pessoas que já trabalharam em um escritório entende. No entanto, a popularidade do Lark, do DingTalk e do WeChat Work prova que o trabalho é muito mais complexo do que apenas comunicação.

Quando pessoas inteligentes trabalham juntas, a comunicação deixa de ser um problema. Elas estão começando a descobrir que é justamente nas tarefas "burras" que até mesmo pessoas inteligentes precisam realizar que reside o verdadeiro potencial de eficiência.

A capacidade máxima de um agente depende de quanto do seu trabalho ele consegue "entender". No entanto, no contexto do trabalho, "entender" não significa que você precisa entregar seu computador para ele.

A compreensão depende do contexto — das anotações que você fez, das reuniões e atas de reuniões de que participou, com quem você discutiu o quê no chat em grupo, quais projetos estão em andamento e quais decisões foram tomadas.

Esses elementos, chamados dados contextuais corporativos, são na verdade o motor que impulsiona uma organização empresarial. Eles não existem em modelos, nem podem ser extraídos da internet. Acumulam-se gradualmente ao longo do tempo nas plataformas de colaboração interna da empresa, na forma de mensagens, documentos, calendários e aprovações.

Lark vem colecionando essas coisas há vários anos.

Após o sucesso do OpenClaw, desenvolvedores chineses se reuniram espontaneamente no Lark por um motivo simples: a criação de bots não exige aprovação, não requer endereço IP público e minimiza atritos. O idealizador da comunidade, Yang Mingfeng, implementou a extensão do Lark em sua própria branch, que foi então integrada ao repositório oficial do Lark em 4 de fevereiro.

Reduzir a barreira de entrada para o OpenClaw, passando de "saber como escrever código" para "saber como usar o Lark", é algo que o Lark consegue fazer e que outras plataformas têm dificuldade em replicar.

A Lark provavelmente não previu tudo isso, mas o sistema em que vem trabalhando — sendo suficientemente aberto, com interfaces intuitivas e capaz de trocar dados — é exatamente a infraestrutura de que as lagostas mais precisam.

Quando você ativa o Lark, ele lê muito mais contexto do que apenas o texto em um documento ou os dados em uma tabela. Ele sabe que este documento é o resultado da reunião de revisão da semana passada, qual equipe mantém aquela tabela multidimensional e qual a prioridade que uma mensagem para você geralmente significa.

Todos esses são produtos de agentes externos, coisas difíceis de replicar. Você pode integrar modelos robustos ao backend e aprimorar a experiência com diversas estruturas de serviço, plugins, skills e hooks. Mas seus registros de trabalho, exclusivos da sua empresa e do seu contexto, são insubstituíveis e difíceis de simplesmente transferir.

Os concorrentes podem criar um agente com funções semelhantes, mas ele só se conecta a uma casca vazia; enquanto Lark (aily) está diante de um lago que já está cheio de água.

Estendendo essa lógica, há um julgamento ainda maior: o cenário competitivo dos agentes corporativos será, em última análise, determinado por "quem tem o contexto mais abundante em seu território", em vez de "cujo modelo é o mais forte".

As capacidades dos modelos não são irrelevantes, mas o alto grau de comercialização dos modelos é um dado adquirido; o ecossistema contextual acumulado ao longo de muitos anos tornou-se a verdadeira barreira de entrada.

Na era dos agentes empresariais, o ponto de partida deve ser a plataforma com o contexto mais profundo. O Lark se tornou esse ponto de partida.

O DingTalk possui uma base de usuários maior, a Tencent detém as redes sociais do QQ e do WeChat, e o WeChat Work conta com a rede de relacionamento B-end da Tencent. A vantagem do Lark, na verdade, é a mais "profunda" entre as três: sua base de usuários é composta principalmente por empresas de tecnologia, internet e focadas em crescimento, e esse grupo apresenta alta aceitação de IA e o mais alto grau de digitalização em seu contexto de trabalho.

Em outras palavras, embora o Lark possa não ter a maior plataforma, sua densidade de contexto é provavelmente a mais alta. A plataforma onde você deixa mais rastros de trabalho é onde o agente melhor o entende.

Em última análise, as expectativas da maioria das pessoas em relação às lagostas não podem ser atendidas pela OpenClaw.

Ninguém sabe como será a IA no ambiente de trabalho daqui a dois anos. Mas pelo menos a resposta hoje está onde o trabalho já está acontecendo: na Lark AIly.

O Lark sempre foi a plataforma mais amigável para agentes. Não importa como a IA evolua, seus princípios fundamentais permanecem os mesmos.

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