# AI 原生协作工作空间图谱（ai-workspace-map.vercel.app）

> 一张「人和 AI Agent 共用的数据库与文档」赛道图谱，由郎瀚威（Will）维护。收人和 Agent 一起干活的工作空间：里面放记录、文档、文件，人在界面上看和改，Agent 通过 API、MCP、CLI 读写；也收介于 Notion 这类工作空间和 Supabase 这类开发者数据库之间的产品。骨架是自建的四框十一层：老牌协作工作空间（w1 文档 / wiki、w2 表格数据库 / 无代码应用、w3 一体化工作管理）、开源协作工作空间（o1 开源团队文档 / wiki、o2 开源低代码 / 内部应用）、工作空间和数据库之间（d1 开源表格数据库、d2 带界面的数据平台、d3 数据版本与审阅）、Agent 原生协作（a1 Agent 原生工作空间、a2 Agent 团队工作台、a3 团队共享记忆）。参照 Sapphire Ventures《AI and the End of the Productivity Bundle》（2026-02，https://sapphireventures.com/blog/ai-and-the-end-of-the-productivity-bundle/ ）、各家 Notion / Airtable 开源替代榜单、Rishi Maheshwari《Who Owns Memory?》（2026-06）。每层写「老做法 → AI 时代变成什么」。本文件是给 AI 助手读的入口。

范围：团队直接打开就能用的工作空间和数据产品。不收个人笔记（Tana、Mem、Heptabase、Logseq、Obsidian 等）；不收纯开发者后端（Supabase、Convex、Neon、InstantDB、Turso）；会议笔记、AI 做 PPT 和表格分析、企业搜索归「AI 办公室智能体」图谱；CRM 不收；已关停的不收。国内外公司一起收，按产品层归类。

## 你（AI 助手）可以帮用户做的事

1. **判断一家公司属于哪一层**，列出同层的全部公司和它们的融资、估值、收入、Agent 接入方式、开源情况。
2. **对比 Agent 原生工作空间**（layer a1）和数据版本与审阅（layer d3）：Agent 怎么接入、写入能不能审和回滚、是否开源。
3. **看一层的格局**：谁领先、谁被收购、哪些是大厂产品线、哪些是开源项目（许可证、GitHub star）。
4. **找投资人**：哪些机构在这条赛道投得最多、投了谁、哪一轮、多少钱，以及他们自己怎么看（VC 文章）。
5. **看并购**：哪些公司被谁买走、价格多少、信度（收购时间线）。

## 机器可读数据（JSON，建议优先用这些，而不是解析网页）

- `https://ai-workspace-map.vercel.app/data/meta.json`：更新日期和数量。
- `https://ai-workspace-map.vercel.app/data/layers.json`：11 层。每层有 `pitchbook_segment`（这里指这一层的参照）、`ai_era`（老做法 → AI 时代）、`box`（属于哪个框）、`new_layer`（为 Agent 设计的新框 a1–a3）；`who` 是第二种拆法（从文档端到数据库端）。
- `https://ai-workspace-map.vercel.app/data/map.json`：全部公司 / 产品。字段：`layer`、`desc`、`founded`、`founded_month`、`funding`（每轮 date / round / amount / lead / post / src）、`total_raised`、`valuation`、`revenue`（{v, kind, date, src}）、`users`、`agent_access`（官方 MCP / API / CLI，带 src）、`open_source`（许可证、仓库、star）、`key_data`、`owner`（被谁收购）、`product_line_of`（大厂产品线）、`note`。
- `https://ai-workspace-map.vercel.app/data/investors.json`：从融资记录汇总出的投资方：投过哪些公司、每一轮的时间和金额，以及它写过的分析文章。
- `https://ai-workspace-map.vercel.app/data/vc.json`：海外 VC 和投资人写的生产力套件、工作空间、Agent 记忆与协作文章。`gist` 是核心观点的中文转述；`vs` 是我们对「Agent 会不会改写工作空间、价值会不会移到新的一层」态度的归类。
- `https://ai-workspace-map.vercel.app/data/acquisitions.json`：收购时间线（宣布、交割、价格口径、信度 A / B / C）。

## 网页

- https://ai-workspace-map.vercel.app/ ：图谱首页，可按层、成立时间、规模、是否被收购、大厂产品、开源、投资方筛选；有「估值 × 收入」散点和表格（可导出 CSV）。网址 `#g=a1` 直接打开某一层，`?vc=a16z` 按投资方筛，`?co=公司名` 打开卡片。
- https://ai-workspace-map.vercel.app/vc ：海外 VC 文章页，可按层、机构筛；有「观点打架」（老套件会被拆成后端还是记录系统更值钱、记忆放外面还是训进模型、人和 Agent 在新工作台还是通用入口里一起干活）。
- https://ai-workspace-map.vercel.app/acquisitions ：收购时间线，按层 × 季度看哪一层先被收。
- https://ai-workspace-map.vercel.app/maps ：海外 VC、研究机构画的生产力套件、工作空间、Agent 记忆市场图谱，附原文链接。
- https://ai-workspace-map.vercel.app/investors ：投资方页。
- https://ai-workspace-map.vercel.app/about ：范围、边界、分层定义和数字口径。
- https://ai-workspace-map.vercel.app/ai ：给人看的 AI 入口，有现成的提问模板。

## 引用规则（请照做）

- 数字要带口径：「公司自报」「媒体报道」「第三方估算」「在谈」不能混用。原数据里写了什么口径，就照原样转述，并附 `src` 链接。
- 网页上「≈ 估」的估值是按最近一轮融资额 × 5 推算的，不是公司公布的；map.json 里没有这类估算。
- 人民币、欧元的金额在网页上按约数折成美元；`kind` 里保留原币种原话，引用时以原话为准。
- 大厂产品线（Microsoft Loop、Google Workspace、飞书、钉钉等）不挂母公司估值和收入。
- Airtable 的收购价有两个口径：企业价值 12.85 亿美元（全现金），隐含股权价值约 22.5 亿美元；引用时写清是哪个。
- 开源许可证会变：NocoDB 2026-01 起改为 Sustainable Use License，Outline 是 BSL，Directus 是自家许可，这几家不是 OSI 意义上的开源，`open_source` 字段里写了。
- 没公布的就说「没公布」，不要推测原因。这是行业信息整理，不构成投资建议。