AI表格应该交由Agent使用，由AI后托福遵循天水设备保温工程，供东说念主类审核。

文｜邓咏仪

剪辑｜苏建勋

句话先容

Univer将电子表格从复杂低的用具振荡为AI原生的通用诡计引擎，收场旅途依靠自研的电子表格SDK（软件开拓用具包）。

融资发达

现在已取得种子轮融资，投资主要为个东说念主投资。

团队先容

独创东说念主兼CEO刘洋，曾任电子表格时刻厚爱东说念主，完成透视表、图表等核心开拓，业余时刻开拓的开源表格神态Luckysheet，在GitHub取得1.6万+星标。

办事端时刻厚爱东说念主沈伟敏，-云核心网主力研发，飞书圳前2名职工，匡助飞书云盘DAU冲突1万，从到1收场面向数据分析的ai agent历程编排算法，散播式系统。

表格时刻闵成成，8年电子表格研发教育，曾任职飞书表格团队，并担任葡萄城SpreadJS时刻厚爱东说念主，永久注于电子表格智力研究，曾主透视表、Shape等核心模块修复，度参与公式引擎、数据建模与图形渲染体系联想。

家具及业务

用句话概述Univer，这是个不错镶嵌淘气系统的电子表格引擎。

Univer的家具矩阵分为两个核心部分：底层的Univer引擎，和面向工程师的多种SDK插件，以及AI应用，如基于Univer SDK的表格剪辑分析家具“表答”。

225年12月，在SpreadsheetBench大众评测中，Univer就以68.86的得益登顶，越ChatGPT Agent和Excel Copilot。

△开首：SpreadsheetBench

Univer独创东说念主刘洋曾在保障公司担任数据分析师，在履行责任中，他发现了些使用场景中的窘境：尽管企业部署了BI（营业分析）应用，用户仍民俗将数据下载到Excel中处理，因为只消Excel，能提供实足的开脱度来完成数据清洗、公式诡计和可视化呈现。

筹议词，现实中Excel的处理相配繁琐低：在Excel中处理完数据之后，用户会持续把数据作念多处理，比如画PPT，作念多呈报动作，但这些过程庸俗需要切换多个软件，不仅耗时，也易断想路。

这会致多数电子表格分散在职工个东说念主电脑中。其中，承载着多数业务学问与数据处理教育，莫得被统管制和充分哄骗。

因为这些体验和不雅察，刘洋在业余时刻作念了个名为Luckysheet的开源神态 ——个不错镶嵌到业务系统中的网页版电子表格，让用户不错无谓切换界面，平直处理种种数据。

223年头，ChatGPT激发AI波浪后，不少SaaS家具也王人在积将AI应用在家具中。那时，业界的主流想路是Copilot模式——在单位格中写AI公式，或在侧边栏让用户和AI对话，再修改表格。

但刘洋有不样的认识。“作念AI表格的家具筹算，不应该是作念好的Copilot，而应该是作念全自动道路：让AI自动完成数据入、清洗、分析等动作，平直产生洞见。”刘洋暗意。

在他看来，Copilot仍然是“东说念主使用用具”，而真实的AI原生应用应该是“AI使用用具，东说念主作念有筹算”，这才是本色的科罚问题的想路。

电子表格中的公式，核心的智力在于它是图灵完备的——用大口语说，表面上不错收场任何编程谈话能完成的诡计逻辑。Univer能够提取公式之间的依赖关连图谱（比如，个公式援用哪些单位格，被哪些单位格依赖)。

△Univer“表答”家具界面

这种结构化信息，才是AI熟识的信息结构——毕竟诡计机是二进制的机器，这种联想让AI不错平直调用诡计逻辑，而需通过像东说念主类这么的界面交互（LUI），大幅普及了实施率。

Univer从启动就决定走SDK道路，这个取舍源于刘洋多年和表格交说念，以及对行业发展阶段的判断。

在仍处在应用早期的AI域，SDK的形态其实是种无邪的解法。

“SDK与SaaS的核心互异，在于使用场景。个东说念主的电脑屏幕空间有限，如若再作念个立的电子表格应用，会占据用户的把稳力和操作历程。”刘洋对《智能流露》说。

SDK形态的表格不错缝镶嵌到企业现存系统中，成为责任流的部分，而不是个需要单开的用具。

Univer但愿作念个在前端保手简易易用的家具，比如表格，便是所灵验户王人不错充分使用的界面。

在底层天水设备保温工程，大畛域诡计与业务编排则由Agent自动完成，东说念主类只需审阅终的诡计遵循。

Univer家具结构

刻下，Univer家具能够不错分为两层。

在底层，是Univer自研的表格引擎；而在表层，聘任了插件化架构（SDK）的形态来提供核心的些智力。

Univer如今照旧对外提供过1多个插件，包括透视表、图表、公式、条件形状、数据源、协同剪辑、历史记载、入出等核心模块。

在底层，Univer取舍自研表格引擎，这是条难的道路，因为时刻壁垒。

比如，当代电子表格的尺度是由微软制定的Open XML范例，长达5页，涵盖了Excel的总共逻辑、关连和文献架构。单是通读这份文档，刘洋就照旧和团队花了半年时刻，何况从到1自研了Univer的底层引擎。

但取舍自研道路的另面是，能够达到好的家具体验。

Univer的每个SDK模块也王人不错拆分为两部分：有界面的前端，和纯诡计逻辑的后端。

前者不错连接为平直不错面向C端提供办事的，有图形化界面的轻量化软件；后者则像块积木，不错镶嵌到企业的各个核心坐褥软件中，比如OA、ERP、BI等等。

这让 Univer 不错抛掉界面层，只保留诡计层，成为个“头电子表格”（Headless Spreadsheet 莫得交互界面），门给AI使用，AI Agent能像“表格”那样开自由的读取、操作和分析电子表格。

“这种围绕电子表格沙盒环境变成闭环化的法，有契机训练出个属于 Univer 的表格模子，在准确和资本率上著越通用模子。”刘洋对《智能流露》暗意，这个这向与Coding域正在发生的趋势亦然致的：用强的模子生成范例，再在可实施环境中进行考据和迭代，从而动智力跃迁。

△图源：表答

为了考据Univer的底层引擎智力，团队也基于Univer开拓了表格剪辑和分析家具“表答”（Capalyze）。

表答能够为用户提供网页数据爬取+分析办事。将任何开首的数据、内同意文献，自动调遣为结构化电子表格，并完成后续的清洗、分析、可视化与知悉生成。在几分钟内，用户就不错得到可平直使用的分析遵循。

比如，用户在小红书指摘区使用Ctrl+A全选网页内容后，平直在表答中粘贴，系统会自动提取图片、头像、昵称、指摘等元素，地结构化入表格。

在以往，大模子处理电子表格亦然难题，很容易丢失高下文。

但Univer底层表格引擎由于是自研的，算法能够从种种化的网页模式中准肯定位表格结构，设备保温施工提供多高下文，比如结构化表格拆解后的元数据、复表头的神态信息等等。

是以，如若是个过1MB以上的电子表格文献，Univer处理遵循会比通用大模子为。

在履行操作时，Univer也能够提供统的环境。

在使用“表答”时，家具能够分别东说念主类与AI agent的操作，“表答”也允好多个Agent并行操作同张表格，通过协同引擎将遵循送至多客户端，在手机和桌面端，取得的诡计智力和遵循是致的。

近期，表答也出了微信小范例版块。

这非常于将个便携的BI（营业分析）进口搬到了小范例中。用户能够通过拍照识别、语音提醒和云霄表格引擎，将现实全国中的图片、清单和文献快速振荡为结构化表格，再通过AI来进行理、分析。

举例，对个售行业的责任主说念主员，就不错平直使用“表答”拍摄报价单生成对比分析、整理同要求变成审批表、核算神态资本，或通过语音平直谋划库存、毛利和畸形项等等，将遵循键共享给团队或同步至业务系统。

何况，表答小范例还不错平直处理微信音信的种种电子表格文献，成为业务东说念主员随身可用的智能分析进口。

“表答”的国外版块Capalyze，也在大众人人具发布平台 Product Hunt上，取得日榜、周榜的位置，现在C端用户过1万，在大众范围内王人有付用度户。

在营业化层面，Univer已取得来自 北好意思、欧洲、东亚与的付费客户，粉饰多个行业，典型客户包括瑞士制药巨头Novartis（诺华）、三星；以及国内的法本信息、数字马力（蚂蚁金服全资子公司）等等，多国表里头部智能体家具也正在与Univer开展POC考据。

Founder想考

继Coding之后，电子表格将成为226年AI的“aha moment”。电子表格和Coding之是以结构相似、可能成为下个爆发的AI赛说念，在于它们王人处在责任流核心的位置、领有其巨大的用户畛域，何况通向多数相邻场景。

举例，Coding旦干涉开拓者日常，就能外溢到测试、部署和通盘软件坐褥链条，而电子表格亦然如斯，旦被AI赋能，就会蔓延到财务、运营、分析乃至应用构建。伏击的是，这两类用具王人能靠率普及来发生自传播——用户我方算得清ROI，使得家具不错用少销售资本完成畛域化膨胀。因此，Coding已教育证了这旅途，而电子表格，很可能是226年大畛域的爆发点。

AI赋能的下个主战场是电子表格。

我计每个企业王人离不开数据，而加工数据离不开四件事：结数据、预处理数据、分析数据、展示遵循。这条链路，决定了数据能否真实振荡为信息与学问。而现实是，大多数业务系统只粉饰历程，却法承载中间那段重要的探索诡计：假定、演、建模与反复修正。

电子表格恰正是这块“开脱画布”。公式自己是套通用诡计系统，业务东说念主员不错在里面搭建属于我方的模子与逻辑。就像联想离不开Figma或Photoshop，业务分析也离不开电子表格——它不是报表用具，而是企业真实的诡计核心。

大众十几亿东说念主每月使用表格，多数企业软件本色上仅仅它的外壳。如若电子表格成为AI-native的底层智力，被改变的就不仅是电子表格，而是通盘企业软件的责任式。改日，多数业务演由Agent在表格中完成，东说念主类厚爱审阅与有筹算。

AI表格应该是给Agent用的，是给AI用的。Copilot不是Agent的终端，AI应该端到端匡助东说念主类有筹算。

咱们信赖AI表格终不是给东说念主用的，而是给Agent用的，是给AI用的。Copilot是匡助东说念主好地去连接、好去操作这个表格，但这个动作应该是自动发生的，AI平直托福分析遵循。

在对外家具形态上，由于现在用户仍需要通过prompt进行交互、需要东说念主工阐述遵循，是以家具迭代照旧会按照平日的才能进。

在改日，在SDK、Univer Platform和MCP公约等面，咱们信赖会因为Agent的交互变化，会有多的底层架构转换契机。

电子表格的本色是图灵完备的诡计引擎，公式是重中之重。

之是以Univer取舍自研表格引擎，是因为电子表格的核心智力在于公式系统，它具备“图灵完备”——表面上不错收场任何编程谈话能完成的诡计逻辑，论是Python照旧Java能作念的，公式王人能作念到。电子表格本色上是个苍劲的诡计引擎。

插件化架构（SDK）既是工程化需求，亦然营业化计议。

Excel是个有机的举座系统，各之间相互筹议。咱们之前在飞书里面开拓电子表格时，大的挑战在于：开拓A时需要惦记对B的影响，线上时时出现连锁bug——修改了A，B就会出现问题。

因此，Univer但愿通过工程化的式，将这5个立开来，使某个的修改不会影响其他。

插件化架构也成心于变成生态，开源社区的开拓者不错自行编写插件，修改A插件时只影响这个插件自己，不会触及系统中的B插件、C插件、D插件。

大模子分析表格的痛点，是它法真实连接半结构化的数据。

大模子在分析表格时的大痛点，是它会将半结构化表格视为个举座进行处理，而法连接其里面复杂的结构。

比较之下，Univer因为自研的表格引擎，能够智能地将表格进行拆解，分别出范例的结构化数据和非结构化信息，决定是否兼并处理，何况能提供公式依赖关连、样式、兼并单位格、筛选等特别高下文信息。

传统大模子（如GPT）则坚苦这种智力，它会将通盘表格囫囵吞下，致分析遵循时时会丢掉数据。

「智能流露」想说：

在AI原生应用的探索中，表格当作数据、分析的底层智力，也正在成为大新兴的细分赛说念。

Gartner展望，到228年，传统搜索引擎的流量将有5被AI搜提取代。雷同的逻辑也在发生在电子表格域——当AI逐渐成为企业数据处理的核心引擎时，表格的角势必从“东说念主的用具”，更正为“AI的用具”。

横向对比来看，Univer与国表里同类家具的互异化旅途值得存眷。微软的Excel Copilot、Google的Duet AI，本色上照旧在原有家具架构上疏浚AI智力，然则会受制于历史职守；

而Notion、Airtable等新兴玩，在互助和低代码向作念出了转换，也引入了AI，不外这是偏表层的家具交互和转换。

Univer的本性在于，在底层，它取舍了条难的道路：从到1重构电子表格的底层架构，用插件化联想，让AI不错平直调用表格的诡计逻辑，用自研SDK，为AI提供丰富的高下文。但在家具层面，它又实足狭窄，选用SDK这种“镶嵌”的形势，这无意是考据AI Native家具智力的快的旅途。

封面开首｜企业官

宽宥交流

本文来自微信公众号“智能流露”，作家：邓咏仪，36氪经授权发布。