
從 Bika 到 Buda:一篇關於掙扎、取捨與重新開始的說明
很長一段時間裡,Bika 對我們來說都不只是一個產品名字。
它承載了我們對下一代工作軟體的很多判斷,也承載了我們一段非常真實的創業經歷。
我們想讓軟體不只是記錄工作,而是能主動推動工作。
我們想讓自動化不只是流程串接,而是真的能理解上下文。
我們想讓 AI 不只是聊天,而是能參與團隊的日常運轉。
也因為這樣,今天這篇文章並不輕鬆。
我們想正式說清楚一件事:
Bika 不會徹底消失,但會進入有限維護狀態。我們未來的主要產品方向,將轉向 Buda。
這不是一句包裝過的公關話術。它背後是很多輪掙扎、很多次不甘心、很多次想把 Bika 再往前推一步之後,才做出的決定。
先說結論:Bika 和 Buda 的願景,其實從來沒有變過
如果要用一句話概括這兩個產品背後的核心願景,其實一直都是同一句:
AI Organizer,真正去運行一家公司的工作。
不管是 Bika,還是今天的 Buda,我們從來都不是想做一個只會聊天的 AI。
我們真正想做的,是一個能夠:
- 理解上下文
- 調動工具
- 持續執行任務
- 和團隊一起工作
- 最終參與公司日常運轉
的系統。
所以這次變化,並不是願景變了。
變的是技術路線,變的是產品形態,變的是我們終於承認:要實現同一個願景,Bika 這條路已經不再是最對的那條路。
Bika 幫我們看清了什麼
如果沒有 Bika,就不會有今天的 Buda。
Bika 不是失敗的前身,恰恰相反,它是我們把很多關鍵問題做深、做透之後,才真正看見邊界的那個階段。
1. Bika 證明了一件事:複雜工作,確實可以被整合進一個強大的系統
今天回頭看,Bika 其實是一個非常有野心的產品。
它不是只做單點功能,而是試圖把很多原本分散的能力,融合成一個統一的工作系統:
- spreadsheet / database
- agent
- docs
- automation
- dashboard
- template package
我們當時的判斷是,企業裡很多複雜問題,本來就不是單點工具能解決的。
真正棘手的工作,通常都橫跨:
- 資料結構
- 業務流程
- 文件協作
- 自動執行
- AI 理解與生成
所以 Bika 想做的,是把這些東西收攏成一個 template package,讓使用者拿到的不是零散功能,而是一整套可運作的工作解法。
這件事到今天我們仍然覺得是對的。
而且說實話,Bika 很 powerful。
如果你真的深入去用,你會發現它能解決的,是那種傳統 SaaS 很難一把兜住的複雜工作問題。
2. 但 Bika 的強大,也帶來了它自己的複雜性
當你把 spreadsheet、agent、doc、automation 全都揉進一個系統裡,再進一步打包成 template package,產品能力會變得非常強。
但另一個結果也會同步出現:
互動複雜性會開始上升。
因為新使用者不再是在學一個單獨的產品,而是在理解一整套工作系統。
這會帶來很真實的問題:
- 新手上手門檻變高
- 心智負擔變重
- 功能很多,但第一眼不夠輕盈
- 產品哲學本來該有的魅力,會被複雜互動稀釋掉
我們後來越來越清楚地意識到,Bika 的問題從來不是「不夠強」,而是它在試圖解決複雜工作時,也把複雜性一併交給了使用者。
能力是真的有。
但入門也確實不簡單。
而當一個產品的第一感受,開始從「有吸引力的未來工作方式」變成「這是一個功能很完整、但需要學習成本的系統」,它的產品哲學就會被削弱。
3. 更核心的硬傷,其實在 Agent 引擎本身
再往下看,我們還碰到了一個更本質的問題。
那就是:
Bika 的 Agent 能力,更多還是基於 API 調度。
這在很多場景裡當然可以工作,也足以做出很多有價值的事情。但如果你真的想把 agent 往「長期運行的 AI 員工」那條路推進,就會慢慢感受到它的邊界。
因為一個真正能持續工作的 agent,不應該只是一段被調度起來的 API 呼叫鏈。
它還需要有自己的工作環境。
它需要:
- 自己獨立的工作網盤
- 自己的持久上下文
- 自己的檔案系統
- 自己的隔離空間
- 可以長期運行的沙箱
- 能真正執行複雜任務的 runtime
而這恰恰是 Bika 在底層路線上的硬傷。
它可以把很多能力接起來,但它並不是從第一天開始,就圍繞著「agent 自己擁有一個長期可工作的空間」去構建的。
更具體地說,Bika 沒有把 agent 自己的獨立沙箱網盤 作為底層第一原則。
而我們後來越來越相信,這件事不是錦上添花,而是核心前提。
如果 agent 沒有自己的獨立工作網盤,沒有自己的隔離沙箱,沒有一個可以長期沉澱檔案、上下文、執行痕跡的空間,那麼它就更像一次次被臨時喚起的能力,而不是一個真正能持續工作的 AI 員工。
4. 我們其實已經不滿足於做一個「AI feature 很多」的 SaaS
Bika 越往後做,我們越明顯地感覺到,自己真正想做的,不是把 AI 一點點加進舊的軟體形態裡。
我們更想做的是:
重新定義軟體本身,讓它從工具,變成組織工作的 AI 系統。
這也是我們內部反覆討論、反覆拉扯的地方。
因為一旦承認這一點,就意味著很多原本在 Bika 上繼續打磨的工作,其實會越來越偏離真正的未來方向。
我們為什麼最終決定 pivot
說得直接一點:因為繼續把主要精力放在 Bika 上,已經不再是最誠實的選擇。
不是因為 Bika 完全沒有價值,而是因為我們越來越清楚,真正值得我們全力投入的,是另一條路線。
這條路線後來變成了 Buda。
如果要用一句話來概括它們的差別,大概是:
- Bika 更像是在探索如何把 AI、表格、文件、自動化整合進一個強大的工作系統
- Buda 則是在構建一個真正以 agent 為中心的運行時,讓 AI Organizer 可以直接去運行一家公司的工作
這不是簡單的品牌升級,而是產品範式變了。
Buda 到底承接了什麼
Buda 並不是突然冒出來的一個新故事。
它承接的,恰恰是我們在 Bika 上這些年最核心的那批判斷,只是把焦點收得更準,也把產品邊界推得更遠。
如果說 Bika 讓我們確認了:
- AI 不應該只是聊天
- 自動化不應該只是定時觸發
- 系統應該有上下文
- 工作軟體應該能主動執行
那麼 Buda 進一步追問的是:
如果 AI 真的要成為團隊成員,那它需要怎樣的運行時、怎樣的組織方式、怎樣的產品形態?
而在這件事上,Buda 的技術原理和 Bika 已經明顯不一樣了。
Buda 從第一天開始,就是圍繞 agent 的工作空間和運行時來搭的。
它更強調這些東西:
- 多 agent 協作,而不是單個助手
- 持久工作空間,而不是一次性會話
- Browser、Terminal、Drive、Git 這樣的真實執行環境
- 團隊級編排,而不是個人級試玩
- 可長期運行、可隔離、可管理的基礎設施
更具體一點說,Buda 的關鍵差別在於:
- agent 運行在雲端沙箱裡,而不是薄薄的一層 API 調度
- agent 有自己的 獨立 Drive / 工作網盤
- 工作空間是隔離的,不同 agent 的上下文不會混在一起
- agent 可以圍繞真實執行環境去工作,而不是只回傳一段文字結果
- 底層依賴的是更強的 Coding Agent 和 Agent Skills 體系
這意味著,Buda 更像是一個給 AI 員工準備的 operating environment,而不只是一個把 AI 接進來的 SaaS。
它不是簡單地「支援 agent」。
它是先把 獨立沙箱 + 獨立網盤 + 持久工作空間 建起來,再讓 agent 真正住進去工作。
這不是一個輕鬆決定
我們知道,任何一次 pivot,外部看起來都可能像一句很簡單的話:
「團隊調整方向了。」
但內部真正發生的,遠不是一句話那麼簡單。
它通常意味著:
- 你要承認之前很多努力不能再按原計畫繼續展開
- 你要接受並不是所有積累都能原樣延續
- 你要面對老使用者、老頁面、老敘事和新方向之間的張力
- 你要重新回答團隊最難的問題:我們接下來究竟要為什麼而戰
對我們來說,最難的不是想出一個新名字,而是承認:
繼續把 Bika 當成主戰場,並不會把我們帶到最想去的地方。
對 Bika 使用者,這意味著什麼
我們不打算把這件事說得含糊。
從現在開始:
- Bika 會進入有限維護狀態
- 我們會優先保證基礎可用性,而不是持續擴張功能版圖
- 新的核心產品投入,會更多放在 Buda
這並不意味著 Bika 立刻下線,也不意味著我們會突然中斷現有使用者的使用。
但它意味著一件更重要的事:
如果你想理解我們接下來的產品方向,或者想跟著我們未來的能力演進走,應該開始關注 Buda。
為什麼我們想把這件事公開說明
我們不想偷偷把流量換掉,也不想讓使用者在一堆模糊文案裡猜測到底發生了什麼。
如果方向變了,就應該認真說明為什麼。
因為使用者值得被坦誠對待。
而且說實話,我們自己也需要這樣一篇文章。
這不是一篇單純的產品介紹,更像是一個階段性的交代:
- 對過去做一個誠實總結
- 對今天的取捨給出理由
- 對未來的路線明確下注
如果你願意,歡迎來 Buda 看看
如果你一路跟著 Bika 走到這裡,先謝謝你。
你們給過的回饋、提出過的質疑、真正用過產品的那些場景,都是 Buda 能走到今天的重要原因。
而如果你也關心這些問題:
- AI 到底能不能真的替團隊做事?
- agent 能不能不只是 demo,而是長期工作?
- 未來的軟體,會不會從「工具集合」變成「AI 員工組織系統」?
那我們真誠地邀請你來看看 Buda。
Bika 幫我們走到了這裡。
而接下來,我們想把未來建在 Buda 上。

推薦閱讀
推薦AI自動化模板




