文章总结： 本文介绍用AgentPlan与OpenViking以9.9元月费搭建AI销售助手，解决客户资料散落飞书各处的问题。OpenViking用虚拟文件系统替代传统分块RAG，通过三层上下文分级与记忆沉淀实现精准历史回忆及自动生成简报周报。方案适合飞书办公中小团队低成本落地，不替代完整CRM，属高性价比AIAgent实践。 综合评分： 58 文章分类： 软文广告,产品介绍

9.9 元/月，用 AgentPlan + OpenViking 给销售团队配一个不会忘事的 AI 助手

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OpenViking OpenViking

字节跳动技术团队

2026年7月16日 18:59 北京

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你的销售团队是不是也这样？

销售小王下午 3 点打开飞书，准备跟进 A 公司。

他需要先翻两周前的群聊找客户口头提过的预算范围，再翻上周的会议纪要确认对接人换了谁，再去云文档里看产品经理写的需求分析，最后打开 Excel 查一下上个月录入的跟进记录——四个窗口，来回切换，20 分钟过去了，还没开始打电话。

这不是小王一个人的问题。

几乎所有销售团队都面临同一个困境：

客户的资料散落在飞书群聊、会议纪要、云文档、客户需求表和手动上传的材料里，全靠人肉整理。

我们做了一件事：

用火山方舟 AgentPlan + OpenViking，花 9.9 块钱一个月，搭了一个能查公司、看档案、问历史的销售工作台。

不是 Demo，不是 PPT，是真的能用的东西。下面把整个过程拆开讲。

一、一句话说清楚：这套方案用了什么

先上一张全景图，搞清楚各组件的角色：

简单说：AgentPlan 是大脑和钱包，OpenViking 是记忆体，其他组件是手脚和感官。

你可能会问，这些能力单拎出来都不新鲜，组合在一起有什么特别的？

关键在两个字：编排。以往你要自己写代码对接飞书 API、自己搭向量数据库、自己写 RAG pipeline、自己搞前后端。现在，AgentPlan + OpenViking 把这些全打通了——你只需要告诉你的 Agent“我想要什么”，它帮你把整条链路自动搭起来。

二、从零到一：2 步快速搭完销售工作台

Step 1：购买 AgentPlan + 配置 Harness

登录火山方舟官网（https://console.volcengine.com/ark/region:cn-beijing/subscription/agent-plan?projectName=default），购买 AgentPlan Small 套餐（原价 ¥40/月，新用户活动期低至 ¥9.9）。购买后在控制台获取专属 Base URL 和 API Key。

注意：AgentPlan 有独立的接口地址（/api/plan），不要和 Coding Plan 的凭证混用，否则会扣错额度。

然后在控制台的“配置 Harness”处，根据需要开启：

• 专业数据集（DataPro）：用于查询企业工商信息
• 豆包搜索：套餐内每月赠送免费额度，用于补充公开网页信息
• Agent 记忆：接入 OpenViking
• 火山引擎 Supabase：用于存储业务数据

这一步纯控制台操作，大约 10 分钟搞定。

Step 2：使用这份 Skill，剩下的交给 Agent

我们提供了一份 销售商机商单 Agent Setup Skill，并开源在了 GitHub 上，你可以直接复制这句话给 Agent 实现快速搭建：

帮我初始化销售助手：https://docs.openviking.net/agents/skills/sales-opportunity-order-builder.md

Codex 跑完 Skill 后你会看到什么？

Agent 会依次完成环境检查、建库、凭据配置、飞书 CLI 安装，最后跑一轮最小闭环验证——写入一条测试销售记忆、上传一份测试文档、搜索确认、精确读取确认。全部通过后，你就可以直接开始用了。

搭好之后如何开始使用？

上传资料：把飞书文档链接发给 Agent，它自动读取并存入 OpenViking。

• 查询商机：“总结 A 公司当前进展、风险点和下一步动作”——Agent 基于所有已上传资料回答，不瞎编。
• 生成跟进计划：“基于已上传材料，帮我生成下一次和 A 公司的沟通提纲。”
• 记忆自动沉淀：每次对话中产生的销售判断、客户偏好，Agent 会自动提取并写入 OpenViking 长期记忆。下次聊到同一个客户时，它真的“记得”上次你们聊了什么。
• 持续补充：新的会议纪要、飞书对话随时导入。知识库越用越厚，Agent 越用越懂你的客户。

三、为什么是 OpenViking ？

市面上不缺 RAG 方案，缺的是让 Agent 真正能理解的统一上下文数据库。

传统 RAG 把文档切成碎块扔进向量数据库，检索时靠关键词或语义相似度匹配。对销售场景来说，这有几个致命问题：

1. 上下文碎片化：一份会议纪要被切成 10 个 chunk，检索回来的是碎片，Agent 要自己拼凑上下文

2.Token 浪费：每次检索返回大量冗余内容，模型还没开始干活，Token 已经用掉一半

3. 记忆无法积累：每次对话都是新的开始，上周的分析结果这周又得重新来

OpenViking 的做法是用虚拟文件系统范式替代传统 chunk-based RAG：

• 像操作本地文件一样管理记忆：Agent 可以按目录浏览、按层级检索，而不是在碎片堆里大海捞针

• 三层上下文分级：L0 摘要 → L1 总结 → L2 完整内容，Agent 按需取用，用最少 Token 拿到最关键信息

• 记忆持续沉淀：每次生成的档案、每次问答的结论，都可以回写到 OpenViking，下次使用时直接调用

这就是为什么 Agent 能回答“上次他们提的预算是多少”——因为它真的记住了。

四、实际效果

工作台搭好后，最能打动销售的不是“功能有多全”，而是几个具体的瞬间——他们第一次意识到，这个助手是真的“记住了”。

🎬 OpenViking 赋能销售助手

Aha moment 1：拜访前的一分钟，AI 把防弹衣递到手上

下午 2 点要去见 A 客户，小王上车前打开工作台，丢进去一句“给我一份拜访 Brief”。

十秒钟后，他看到一份带时间线的档案：

A 公司上周发了什么新闻、上个月对接人在飞书群里随口吐槽过我们哪个接口响应慢、年初会议纪要里提过的预算上限是多少——甚至连上次产品经理答应要补的一份白皮书还没给，都被 Agent 从 OpenViking 的历史记忆里捞了出来，标上了数据来源。

小王在车上过一遍，进门第一句话就从“最近怎么样”换成了“上次你们说的问题，我们这边已经优化了”。

客户的眼神立刻不一样了。

Aha moment 2：周五下班前，一句“帮我写周报”换来早走半小时

以前周五晚上 7 点，小王还在工位上对着 Excel 挤牙膏——A 客户上周聊到哪了？B 客户是不是该约第二次了？C 客户那个卡在合同流程的单子到底推进了没？

现在他收拾东西时对着助手说一句：“帮我生成本周的跟进周报。”

Agent 自动检索 OpenViking 里这一周新增的会议纪要、群聊摘要、上传的客户需求文档，10 秒内吐出一份结构化报告：

• 核心进展：A 客户预算确认 200 万，B 客户对接人从张总换成李总
• 卡点与风险：C 客户对安全合规有疑虑，需下周拉技术开会
• 下一步 Action：优先推进 A 客户的合同流程，B 客户需要重新建联
• 这不是流水账，是基于历史事实的业务洞察。

销售早下班半小时，主管也能一眼看到真正的业务阻力在哪里——不用再一个个去追“你这周干了啥”。

五、适合谁？

这套方案特别适合：

• 销售团队，客户资料散落在飞书生态里，需要一个统一的资料中心
• 创业者 / 小团队负责人，不想花大价钱买 CRM，但需要一个能沉淀客户信息的工具
• 已经在用飞书办公的团队，飞书 CLI 可以直接读取你已有的资料，零迁移成本

不太适合的场景：你需要的是一个完整的 CRM 系统（带审批流、合同管理、回款跟踪），那建议看看专业 CRM 产品。这个工作台解决的是“资料散落”和“记忆断裂”的问题。

9.9 元/月，一杯咖啡的钱

换一个不会忘事的销售助手

这可能是目前性价比最高的 AI Agent 落地场景之一

不需要动用庞大的开发资源

把 Skill 发给 Agent：

我们就要这个 OpenViking + AgentPlan 的方案

今天下午就能让团队用上

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