import lark_oapi as lark
from volcengine.engines import maas

1. Feishu 클라이언트 초기화(메시지/문서 작업용)

lark_client = lark.Client.builder() \
.app_id("cli_xxxxx") \
.app_secret("xxxxx") \
.build()

2. Doubao 대규모 모델 클라이언트 초기화(Volcano Engine MaaS)

maas_client = maas.MaasService(
'maas-api.ml-platform-cn-beijing.volces.com',
'cn-beijing'
)
maas_client.set_ak("your_access_key")
maas_client.set_sk("your_secret_key")

3. Doubao 모델을 호출해 문서 요약 생성

req = maas.ChatRequest(
model="doubao-pro-256k",
messages=[{"role": "user", "content": "이 회의록의 핵심 결정 3가지를 요약해 주세요"}],
temperature=0.3,
max_tokens=500
)
resp = maas_client.chat(req)
print(f"Doubao 생성 결과: {resp.choices[0].message.content}")

4. 결과를 Feishu 문서에 기록(네이티브 통합)

Feishu API를 직접 호출하므로 추가 인증이 필요하지 않음

doc_content = resp.choices[0].message.content

create_doc(lark_client, title="AI 생성 요약", content=doc_content)

### 7.2 WorkBuddy: 커스텀 Skill + MCP 스타일 확장 예시

```python
# WorkBuddy Enterprise: 커스텀 Skill + MCP Connector 통합
# WorkBuddy는 MCP 프로토콜을 통해 기업 내부 시스템 연결을 지원

import json
from typing import Any, Dict

# 1. 커스텀 Skill 정의(WorkBuddy의 확장 단위)
class CRMDataSkill:
    """기업 CRM 시스템에서 고객 데이터를 가져와 WorkBuddy Agent가 호출하도록 제공"""

    def __init__(self, crm_api_url: str, api_key: str):
        self.crm_api_url = crm_api_url
        self.api_key = api_key

    @property
    def name(self) -> str:
        return "fetch_crm_customers"

    @property
    def description(self) -> str:
        return "CRM 시스템에서 고객 목록을 가져오며 지역 및 업종별 필터링을 지원"

    def get_parameters(self) -> list:
        return [
            {"name": "region", "type": "string", "description": "고객 소재 지역"},
            {"name": "industry", "type": "string", "description": "고객 업종"},
            {"name": "limit", "type": "int", "description": "반환 개수", "default": 50}
        ]

    def execute(self, params: Dict[str, Any]) -> str:
        import requests
        resp = requests.get(f"{self.crm_api_url}/customers",
            headers={"Authorization": f"Bearer {self.api_key}"},
            params=params, timeout=10)
        return json.dumps(resp.json(), ensure_ascii=False)

# 2. WorkBuddy Skill 설정에 등록
skill_config = {
    "skill_name": "crm_customer_fetch",
    "skill_class": "CRMDataSkill",
    "permissions": ["read:crm", "network:internal"],
    "timeout_seconds": 30,
    "rate_limit": "100/hour"
}

# 3. MCP Connector를 통해 OA 승인 흐름에 연결
oa_connector = {
    "connector_type": "dingtalk_approval",  # wecom/feishu도 지원
    "approval_code": "xxxxx",
    "auto_submit": True,
    "agent_id": "workbuddy_agent_001"
}

print("Skill 등록 완료. WorkBuddy가 대화에서 CRM 데이터를 직접 호출할 수 있습니다")

7.3 QwenWork: DingTalk + Qwen API 예시

# QwenWork: DingTalk Open Platform + DashScope API 호출
# 환경 의존성: pip install dingtalk-sdk dashscope

import dingtalk.api
import dashscope
from dashscope import Generation

# 1. DingTalk 클라이언트 초기화(25가지 네이티브 기능)
dingtalk_client = dingtalk.api.DingTalkClient(
    app_key="dingxxxxx",
    app_secret="xxxxx",
    agent_id="xxxxx"
)

# 2. Qwen3.8 모델 초기화
dashscope.api_key = "sk-xxxxx"

# 3. 시나리오: 회의 종료 후 할 일을 자동 추출해 DingTalk로 배포
def process_meeting_and_assign_tasks(meeting_transcript: str):
    """회의록에서 실행 항목을 추출 → DingTalk 할 일 생성 → 담당자에게 배포"""

    # 단계 1: Qwen으로 실행 항목 추출
    prompt = f"""다음 회의록에서 모든 실행 항목을 추출하고 JSON 형식으로 출력하세요:
    {{
      "tasks": [
        {{"title": "업무 제목", "assignee": "담당자 이름", "deadline": "YYYY-MM-DD"}}
      ]
    }}

    회의록: {meeting_transcript}
    """

    resp = Generation.call(
        model="qwen-max",
        prompt=prompt,
        result_format="message",
        temperature=0.1  # 형식 안정성을 위한 낮은 온도
    )

    tasks = eval(resp.output.choices[0].message.content)

    # 단계 2: DingTalk API로 할 일을 생성하고 배포
    for task in tasks["tasks"]:
        dingtalk_client.todo_create(
            title=task["title"],
            assignee=task["assignee"],
            deadline=task["deadline"],
            source="AI 회의록"
        )
        dingtalk_client.send_group_message(
            msg_type="text",
            content=f"📋 새 업무 배정: {task['title']} → {task['assignee']}, 마감일 {task['deadline']}"
        )

    return f"{len(tasks['tasks'])}개의 실행 항목을 추출하고 배포했습니다"

# 4. Night Plan을 활용해 야간 비혼잡 시간대에 일괄 작업 실행
def nightly_batch_report():
    """오전 2시에 실행하여 야간 할인을 적용"""
    import schedule
    schedule.every().day.at("02:00").do(generate_daily_reports)
    # Night Plan: 22:00~08:00 포인트 사용량 60% 감소

프로덕션 코드에서는 모델이 생성한 출력에 eval()을 사용하지 마십시오. 대신 검증된 JSON으로 파싱하고, 기업 작업을 실행하기 전에 스키마 검사를 적용해야 합니다.

8. 생태계 비교

원문은 기업용 AI 오피스 도구를 선택하는 일이 부분적으로는 생태계를 선택하는 것이라고 주장합니다.

세 생태계 전략은 보다 신중하게 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

• Doubao / Feishu: 이미 Feishu 협업과 Volcano Engine 서비스를 중심으로 운영하는 조직에 가장 적합합니다.
• WorkBuddy / Tencent Cloud: 폭넓은 기업 배포 선택지, 로컬 파일 작업, 코딩 통합, 대규모 Skills 생태계를 제공합니다.
• QwenWork / DingTalk / Alibaba Cloud: 강력한 기업용 메신저 통합, 편집 가능한 결과물, 지원되는 업무 흐름에서 Alibaba 관련 비즈니스 데이터 소스에 접근할 수 있다는 점이 특징입니다.

원문 이미지에 표시된 일부 생태계 수치는 게시 이후 이미 변경되었으므로, 해당 이미지는 특정 시점의 스냅샷으로 취급해야 합니다.

9. 보안 및 규정 준수

보안은 마케팅 주장을 가장 신중하게 검증해야 하는 영역입니다.

Tencent의 현재 공식 문서는 WorkBuddy Enterprise의 SaaS, 전용 VPC, 프라이빗 배포 기업 버전을 확인합니다.

따라서 배포 유연성이 필요한 조직에 WorkBuddy는 특히 중요한 선택지입니다. 그러나 이것이 자동으로 유일한 규정 준수 선택지라는 의미는 아닙니다. 실제 규정 준수 여부는 데이터 분류, 지역 요건, 산업 규정, 네트워크 아키텍처, 계약 조건에 따라 달라집니다.

10. 배포 시나리오 예시

원문은 생태계별로 실제 사용 시나리오를 분류합니다.

실무 패턴은 다음과 같습니다.

• Feishu 중심 팀은 마찰이 낮은 협업 맥락의 이점을 가장 크게 얻습니다.
• Tencent 중심 엔지니어링 조직은 공통 기업 계층 아래에서 WorkBuddy와 CodeBuddy를 결합할 수 있습니다.
• DingTalk 중심 조직은 QwenWork의 25가지 기업용 메신저 기능을 활용해 회의, 메시지, 승인, 일정, 파일, 업무를 연결할 수 있습니다.

리테일 및 전자상거래 분야에서 QwenWork의 공식 사이트는 현재 1688 및 기타 지원되는 상업·소셜 데이터 소스를 포함한 비즈니스 데이터 소스에 대한 접근을 홍보합니다.

11. 장점과 단점

Doubao Enterprise

장점

• Feishu 중심 조직에 적합합니다.
• 협업 데이터가 AI 업무 흐름과 가까이 위치할 수 있습니다.
• ByteDance의 Doubao 모델과 Volcano Engine 인프라를 기반으로 합니다.
• 기존 Feishu 사용자의 마이그레이션 부담이 낮습니다.

단점

• 기업이 Feishu를 주요 협업 계층으로 사용하지 않는다면 매력이 낮아질 수 있습니다.
• 제품 범위가 ByteDance 기업 생태계에 크게 좌우됩니다.
• Tencent의 개발자 중심 도구와 비교하면 코딩은 가장 뚜렷한 차별점이 아닙니다.

WorkBuddy Enterprise

장점

• 로컬 파일에 직접 접근하는 데스크톱 네이티브 에이전트 업무 흐름을 제공합니다.
• CodeBuddy 및 Tencent 개발 스택과 강력하게 연결됩니다.
• 대규모 Skills 생태계를 보유하며, 현재 공식 사이트는 70,000개 이상의 Skills를 홍보합니다.
• SaaS, 전용 VPC, 프라이빗 배포가 공식적으로 문서화되어 있습니다.
• 기업 ID, 보안, 감사, OpenAPI 지원이 문서화되어 있습니다.

단점

• 데스크톱 네이티브 배포에는 더 많은 엔드포인트 관리가 필요할 수 있습니다.
• 심층적인 협업 업무 흐름은 하나의 메신저 제품군에 네이티브로 존재하기보다 통합을 필요로 할 수 있습니다.
• 상위 요금제는 개인 중량 사용자에게 비쌀 수 있습니다.

QwenWork

장점

• 25가지 기업용 메신저 기능과 긴밀하게 통합됩니다.
• 웹, 데스크톱, DingTalk에서 접근할 수 있습니다.
• 편집 가능한 PPTX, Word, Excel, HTML 결과물을 제공합니다.
• 멀티모달 이해와 콘텐츠 생성을 지원합니다.
• Alibaba 생태계 및 지원되는 커머스 데이터 업무 흐름에 적합합니다.

단점

• 출시 이후 제품 기능과 패키징이 빠르게 변화하고 있습니다.
• 기업용 프라이빗 배포 옵션은 추정하지 말고 직접 확인해야 합니다.
• 다른 메신저 생태계에 이미 투자한 팀은 추가 통합 작업이 필요할 수 있습니다.

12. 선택 의사결정 트리

원문의 선택 표를 보다 보수적으로 정리하면 다음과 같습니다.

13. 요약 및 전망

세 제품 가운데 모든 기업에 통하는 단일 승자는 없습니다. 가치는 기업의 기존 업무 흐름이 어디에 위치하는지에 크게 좌우됩니다.

Doubao / Feishu는 이미 Feishu를 표준화한 팀에 가장 자연스러운 선택입니다. WorkBuddy는 로컬 파일, 코딩, 애플리케이션 간 업무, 배포 유연성, 기업 에이전트 거버넌스가 중요할 때 강점을 보입니다. QwenWork는 DingTalk 통합, 편집 가능한 결과물, Alibaba 생태계 업무 흐름에서 두드러집니다.

원문의 더 큰 전망은 여전히 유효합니다. 경쟁은 기능 목록에서 업무 흐름의 완결성으로 이동하고 있습니다. 중요한 지표는 AI가 얼마나 많은 주제에 대해 이야기할 수 있는지가 아니라, 허용 가능한 보안성, 감사 가능성, 비용을 유지하면서 얼마나 많은 비즈니스 업무를 처음부터 끝까지 완료할 수 있는지입니다.

버전 및 환경 참고

원문은 다음의 2026년 8월 10일 기준 환경을 사용했습니다.

이 제품들은 빠르게 발전하고 있으므로 구현 전에 모델명, API, 패키지명, 가격, 할당량, 제품 범위를 확인해야 합니다.

FAQ

Doubao Enterprise, WorkBuddy, QwenWork의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

가장 큰 차이는 제품 아키텍처입니다. Doubao는 Feishu 업무 흐름과 가장 긴밀하게 연결되고, WorkBuddy는 데스크톱 네이티브 기업용 AI 워크벤치이며, QwenWork는 데스크톱, 웹, DingTalk를 아우르면서 기업용 결과물을 중시합니다.

이미 Feishu를 사용하는 기업에는 어떤 제품이 가장 적합한가요?

협업 데이터와 업무 흐름이 이미 동일한 생태계에 있기 때문에 Doubao와 Feishu AI 스택이 가장 자연스러운 출발점입니다. 주요 이점은 마이그레이션 및 통합 오버헤드가 낮다는 점입니다.

프라이빗 배포를 지원하는 제품은 무엇인가요?

Tencent는 WorkBuddy Enterprise에 대해 SaaS, 전용 VPC, 프라이빗 배포 버전을 공식적으로 문서화하고 있습니다. Doubao와 QwenWork는 엄격한 배포 요건이 있는 기업이라면 현재 기업용 옵션을 공급업체에 직접 확인해야 합니다.

WorkBuddy는 개발팀에 적합한가요?

그렇습니다. Tencent는 WorkBuddy를 CodeBuddy 및 Managed Agents와 함께 하나의 기업용 AI 제품 매트릭스로 포지셔닝합니다. 따라서 오피스 자동화와 소프트웨어 개발 지원을 하나의 거버넌스 계층에서 운영하려는 조직에 특히 적합합니다.

QwenWork는 DingTalk를 실제로 깊이 지원하나요?

그렇습니다. QwenWork의 현재 공식 사이트는 메시지, 그룹 채팅, 근태, 승인, 회의, 캘린더, 문서, 지식 베이스 및 관련 기업 업무 흐름을 포함한 25가지 기업용 메신저 기능을 홍보합니다.

QwenWork는 로컬 파일과 작업할 수 있나요?

그렇습니다. 공식 빠른 시작 문서에 따르면 데스크톱 클라이언트는 로컬 문서, 스프레드시트, 이미지, 동영상을 직접 분석하고 처리할 수 있습니다.

이 글의 코드 예시는 프로덕션에 바로 사용할 수 있나요?

아닙니다. 원문 CSDN 글의 설명용 통합 예시를 보존한 것입니다. 여러 API와 클래스명은 현재 공식 SDK 문서로 확인해야 하며, 모델이 생성한 JSON은 eval()로 실행하지 말고 검증해야 합니다.

가장 저렴한 제품은 무엇인가요?

개인 구독, 기업 좌석, 프로모션 크레딧, 프라이빗 배포 계약이 자주 변경되므로 안정적인 단일 답변은 없습니다. 표시된 월 요금만 보지 말고 실제 사용량, 필요한 배포 방식, 에이전트 크레딧, 통합, 지원 비용을 기준으로 총비용을 비교해야 합니다.

관련 도구

• Tencent WorkBuddy: 데스크톱 AI 오피스 업무 흐름, 로컬 파일 작업, Skills, 자동화를 제공하는 WorkBuddy 공식 제품 페이지입니다.
• WorkBuddy Enterprise: 배포 모델, 관리, 보안, OpenAPI를 다루는 공식 기업용 제품 페이지입니다.
• QwenWork: 기업 협업, 편집 가능한 결과물, 멀티모달 업무, Skills를 소개하는 Alibaba 공식 QwenWork 사이트입니다.
• QwenWork 문서: 공식 사용법, 제품, 데스크톱, 웹, 기업 업무 흐름 문서입니다.
• Feishu Open Platform: Feishu 앱, 봇, API, 기업 통합을 위한 공식 개발자 플랫폼입니다.
• Alibaba Cloud Model Studio: Qwen 모델에 접근하고 통합하기 위한 Alibaba Cloud 공식 플랫폼입니다.

관련 링크

• WorkBuddy 공식 사이트: 현재 개인 요금제, 다운로드, 기능 개요를 제공합니다.
• WorkBuddy 기업 버전 가이드: SaaS, 전용 VPC, 프라이빗 배포 버전에 대한 공식 문서입니다.
• QwenWork 제품 소개: 플랫폼, 지원 결과물, 기업 관리, Qwen 기반 기능에 대한 공식 설명입니다.
• QwenWork 빠른 시작: DingTalk, 웹, 데스크톱 사용을 위한 공식 안내입니다.
• Feishu Open Platform: Feishu 생태계를 위한 공식 API 및 애플리케이션 통합 포털입니다.
• Volcano Engine: ByteDance의 클라우드 및 AI 인프라 플랫폼입니다.
• DingTalk Open Platform: 기업 통합을 위한 공식 DingTalk 개발자 플랫폼입니다.
• 원문 CSDN 글: CC BY-SA 4.0으로 라이선스된 원문 비교 글입니다.

요약

Doubao Enterprise, WorkBuddy, QwenWork는 각각 협업 제품군 네이티브 AI, 데스크톱 네이티브 에이전트, 멀티 엔드 기업 생산성 에이전트라는 세 가지 기업용 AI 경로를 대표합니다.

조달 시 가장 신뢰할 수 있는 방법은 기업의 기존 협업 스택, 배포 요건, 로컬 파일 요구, 코딩 비중, 거버넌스 모델에서 출발하는 것입니다. 기능 수만 비교하는 것보다 에이전트가 실제 업무를 안전하게 처음부터 끝까지 완료할 수 있는지 테스트하는 편이 더 중요합니다.

이미 보유한 업무 흐름에 맞는 플랫폼을 선택한 다음, 도입 전에 정확한 2026년 가격, API, 배포 모델, 보안 제어 기능을 검증하십시오.

출처 참고

원문은 2026년 8월 10일 CSDN에 게시되었으며 CC BY-SA 4.0 라이선스가 명시되어 있습니다. 이 한국어판은 원문의 주제, 주요 구조, 비교 순서, 표, 기술 예시, 관련성이 높은 도표를 유지하면서 가독성을 높이고 검증 참고 사항을 추가한 2차 저작물입니다. 위에 원출처 표시를 포함했으며, 이 2차 저작물도 동일한 CC BY-SA 4.0 조건으로 재배포해야 합니다.

타임라인, 아키텍처 비교, 기능 레이더, 점수 세부 내역, 가격 차트, 생태계 도표, 배포·사용 사례 비교, 선택 의사결정 트리 등 관련성이 높은 원본 이미지 8개를 유지했습니다. CSDN 홍보 그래픽, 아바타, QR 코드, 반응 요소, 관련 없는 장식 이미지는 제외했습니다.

원문에는 시의성이 높거나 독립적인 벤치마크에 기반하지 않은 편집적 주장이 일부 포함되어 있습니다. 특히 6차원 점수는 작성자 자체 평가 체계이며, 생태계 수치와 가격은 8월 10일 기준입니다. “가장 강력한”, “유일한”, “시장 선도”와 같은 표현은 별도의 출처가 없는 한 독립적인 벤치마크 결과로 해석해서는 안 됩니다.

게시 전에 여러 공식 정보를 다시 확인했습니다. Tencent는 현재 WorkBuddy의 로컬 파일 작업, 70,000개 이상의 Skills, 기업 거버넌스, OpenAPI, SaaS·전용 VPC·프라이빗 배포 버전을 공식 문서로 확인하고 있습니다. QwenWork는 현재 웹, 데스크톱, DingTalk 접근, 25가지 기업용 메신저 기능, 편집 가능한 PPTX·Word·Excel·HTML 결과물, 멀티모달 기능, 데스크톱 로컬 파일 처리, Skills 및 expert kits를 문서화하고 있습니다.

세 가지 Python 예시는 코드 블록 보존을 요청한 사용자 요구에 따라 원문에서 유지했습니다. 이는 검증된 실행 가능 SDK 샘플이 아니라 설명용 원문 예시로 취급해야 합니다. 현재 SDK 메서드, 모델 식별자, 인증 흐름, 패키지 버전은 공식 문서에서 확인해야 합니다. QwenWork 예시에서 모델 출력을 eval()로 처리하는 방식은 프로덕션에서 안전하지 않으며, 검증된 JSON 파싱으로 대체해야 합니다.