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Loomy 是一款面向真实办公场景的 AI 工作助手,可以帮你分析 Excel、整理文档、生成内容、调用本地文件、执行网页任务,还能连接飞书、钉钉、微信等日常办公工具。
它不是简单的聊天机器人,而是更强调:
你告诉它想完成什么,Loomy 自己拆任务、找工具并把结果交付出来。
对于经常需要处理文件、数据、内容和重复办公流程的人来说,它更像一个可以直接参与工作的 AI 搭子。

Loomy 是科大讯飞体系推出的 AI 工作协作工具。
它主要围绕四个方向设计:
普通 AI 更多是:
提问 → 回答。
Loomy 更强调:
提出工作目标
↓
理解任务
↓
调用文件 / 技能 / 工具
↓
执行多个步骤
↓
整理结果
↓
交付文件或结论
比如你可以直接告诉它:
分析这个月的经营数据,找出收入下降最多的项目,生成图表并整理成汇报材料。
Loomy 可以读取授权目录里的 Excel,再根据任务继续分析和生成结果。
本地文件处理
Loomy 可以读取和处理你授权工作目录里的文件,包括:
比较适合需要频繁处理本地资料的办公场景。
数据分析
可以直接分析 Excel 和其他结构化数据,帮助完成:
相比先把数据复制进聊天框,直接操作文件会更加方便。
内容创作
可以用于:
从资料整理到成稿可以在同一个任务中继续推进。
搭子和搭子团
Loomy 提供不同专业方向的 AI 搭子。
复杂任务还可以让多个搭子组成:
搭子团
分别处理研究、分析、内容和执行任务。
可以理解成把一个复杂项目拆给多个专业 Agent 协作。
技能系统
Loomy 提供技能广场,目前已经上线数十种技能。
例如:
除了手动选择技能,AI 也可以根据任务自动判断应该调用哪个技能。
技能自进化
Loomy 还可以从用户的对话和工作过程中学习新的工作方式,并把它沉淀成可重复使用的技能。
也就是说:
用得越多,部分重复工作越容易被固定成自己的流程。
支持定时任务
可以直接通过对话创建和修改定时任务。
例如:
每天早上9点整理昨天的重要邮件并生成工作简报。
适合日报、信息监控和固定办公流程。
支持多个大模型
Loomy 默认已经提供多种模型,例如:
可以根据任务切换模型。
同时也支持配置自己的模型 API Key。
Loomy 的基本使用方式比较简单。
例如:
分析这个文件夹里的3份销售Excel,对比本月和上月数据,找出下降最大的5个项目,并生成一份Markdown分析报告。
如果需要明确调用某个技能,也可以输入:
/
然后手动选择对应技能。
Loomy 当前主要覆盖桌面端、Web 和移动端场景。
| 平台 | 当前情况 |
|---|---|
| Windows | 支持 |
| macOS | 支持 |
| Web | Beta |
| Android | 已提供移动端产品 |
| iOS | 以官方后续开放为准 |
桌面端当前要求:
Windows
macOS
Windows 当前仍处于 Beta 阶段,同时提供安装版和绿色版。
Loomy 目前主要采用:
积分制
使用默认模型执行任务时,会根据:
消耗积分。
官方当前下载客户端可以获得一定体验积分。
5000 积分通常可以完成一批普通办公任务,实际消耗会根据任务复杂程度变化。
积分可以通过:
获得。
具体积分包价格目前以 Loomy 客户端实际展示为准。
可以。
如果你已经有自己的:
可以在 Loomy 中配置自己的 API Key。
使用自定义模型时,对应模型调用通常不会继续消耗 Loomy 的模型积分。
API Key 会保存在本地,不由 Loomy 平台托管。
因此可以简单理解成:
Loomy提供工作框架,你也可以自己提供模型。
这对于本身已经购买 DeepSeek、OpenRouter 或其他 API 的用户会比较灵活。
Loomy 比较强调本地文件安全。
默认情况下,Loomy 只能访问:
你主动授权的工作目录。
如果任务需要访问其他目录,会再次请求授权。
文件操作默认在本地完成,并不会直接把整个文件夹整体上传到云端。
但需要注意:
为了让 AI 理解、分析和总结文件内容,相关文本内容仍可能发送给实际使用的大模型 API 服务进行处理。
因此:
“文件不上传”并不等于“所有内容都永远不会离开电脑”。
如果处理公司敏感文件,仍然需要关注所使用模型服务商的数据政策。
Loomy 不只是处理本地文件,还可以接入日常使用的办公软件。
官网目前展示的方向包括:
例如连接飞书以后,可以让 Loomy:
连接微信以后,也可以把微信作为一个远程控制入口。
例如人在外面时,通过手机告诉 Loomy:
把电脑下载文件夹里今天的资料整理一下。
然后由电脑端 Loomy 实际执行任务。
Loomy 比较适合以下几类用户:
它尤其适合这种工作:
文件很多、信息分散、步骤重复,而且需要多个工具来回切换。
Loomy 的核心工作方式可以简单理解为:
用户提出目标
↓
Loomy分析任务
↓
选择合适模型
↓
调用技能
↓
读取授权文件
↓
连接办公工具
↓
执行多个步骤
↓
生成最终结果
复杂项目还可以进一步变成:
用户
↓
搭子团
↓
研究搭子
数据搭子
内容搭子
执行搭子
↓
共同完成任务
这也是它和普通 AI 聊天工具比较大的区别。
普通 AI 更像:
“帮你想。”
Loomy 更希望做到:
“帮你把活干完。”
Loomy 的定位比较明确:
一个更适合国内办公环境的 AI 工作 Agent。
它把:
本地文件 + 数据分析 + 技能 + 多模型 + 办公软件连接 + 定时任务 + 多Agent协作
整合到了一起。
如果平时只是偶尔问 AI 一个问题,普通聊天模型已经够用。
但如果每天需要处理:
Excel、PDF、邮件、文档、文件夹、会议和各种重复流程,
Loomy 这种能够直接进入工作流程的 AI Agent,会更有实际价值。
它真正解决的不是:
“AI能不能回答这个问题。”
而是:
“能不能把这些零散的工作直接交给AI去做。”
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