来源:互联网 更新时间:2026-06-04 08:04
6月3日消息,阿里Agent平台MuleRun(骡子快跑)正式上线了面向企业版的

▲Messages交互界面(图源:阿里云)
要理解Messages的定位,得先回顾一下MuleRun的演进。2025年9月,MuleRun 1.0上线,当时定位是
过去不少AI产品只是帮个人提效,但Messages瞄准的是团队协作中那些让人头疼的问题——上下文分散、信息中转繁琐。现在,人和Agent可以在同一个对话里讨论、决策、执行,不再需要来回搬运信息。
最新发布的Messages,不只是简单地在群聊里加个AI助手,而是让Agent成为团队协作空间里的正式成员。
从官方说明来看,团队成员可以直接跟另一位成员的Agent对话。一件事情相关的所有上下文——包括人的讨论、Agent的产出、后续反馈——都会共享在同一个地方。这样一来,
怎么操作?用户点左上角“+”号就能添加Agent,然后根据业务需求设置不同角色和能力。

▲用户添加专家Agent方式(图源:阿里云)
举个例子,市场Agent可以专注内容生成和渠道策略,技术Agent负责代码审查和架构建议,数据Agent专职做报表和趋势分析。定义好职责边界、专业领域和工作风格后,Agent就会按照对应的角色在线程里持续工作。
在实际使用中,Messages把每个项目、议题、任务都对应一个独立线程。团队成员在线程里讨论和推进工作,所有记录持久化保存,新成员加入也能直接回溯完整上下文。Agent也深度参与其中,团队成员

▲人和Agent在群聊中协作(图源:阿里云)
Messages还支持
具体工作流上,成员提出需求,Agent在线程内执行并交付;成员给反馈,Agent根据反馈修改;最终团队确认定稿。整个流程在一个线程内跑完,工具切换和信息搬运的环节被大大压缩。
MuleRun给出了两个实操案例。第一个是

▲新功能上线宣传案例(图源:阿里云)
这个案例里,Agent能搞定需求对接、素材制作、撰稿、配图生成等一系列事情。换在过去,这些流程通常分散在产品文档、设计群、运营群和不同的AI对话窗口里,衔接起来相当麻烦。现在全部收敛到一个线程,所有人和所有Agent看到的是相同上下文,围绕同一个任务推进。
第二个案例是

▲设计部门协作案例(图源:阿里云)
随后三位设计师在线程里各自认领任务,分别
Messages不只是能做好单线任务,更重要的是支持
举个例子,商机洞察可以在一个线程里推进,营销策划在另一个线程里同步执行,营销素材准备则在第三个线程里实时响应。每个线程有各自的参与者和Agent,互不干扰、各自推进。管理者可以在

▲Messages多线程并行运作功能(图源:阿里云)
过去,AI Agent更多是个人助手或数字员工的角色,帮单个用户完成研究、写作、分析、写代码等任务。Messages上线后,MuleRun试图把Agent放进了团队协作场景——能被@、被拉群、长期留在线程里参与工作。
这类产品的想象力在于:AI能力能否真正落地,不只取决于单个Agent能完成什么任务,也取决于它能否融入团队已有的沟通、协作和决策流程。从这个角度看,Messages的尝试,或许正踩在AI从“单点工具”走向“协作节点”的关键步点上。
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