小团队凭什么和大公司竞争？这家AI公司找到了答案

你有没有想过，为什么很多初创公司明明有好想法，却总是败给那些动作慢但资源多的大公司？我最近深入了解了一个叫 Tanka 的产品后，发现了一个有趣的答案：问题不在于资源多少，而在于协作效率。小团队本应该更灵活、更快速，但现实中却经常被各种工具、流程和沟通问题拖累，反而失去了自己的优势。Tanka 提出了一个激进的观点：与其让人适应工具，不如让 AI 成为团队的联合创始人，主动推动每一个协作环节。这不只是换个聊天工具那么简单，而是要重新定义团队协作的底层逻辑。

我观察身边的创业团队发现，大家普遍面临着同样的困境：信息散落在微信群、Slack、邮件、Notion 里，重要决策经常因为找不到历史讨论而从头开始；团队讨论热火朝天，但会议结束后很多决定就被遗忘了；明明只有五六个人的小团队，却要花大量时间在各种管理工具之间切换。这种状况让我想起了一个悖论：我们本想通过更多工具提高效率，结果却被工具绑架了。而 Tanka 的做法正好相反，他们要做的是让工具消失，让协作变得像呼吸一样自然。

用Tanka AI一键生成新员工入职培训文档，管理者再也不用手动更新

AI 不应该只是工具，而应该是团队成员

在我看来，大多数 AI 产品都有一个根本性的设计问题：它们把 AI 当成了一个高级工具，用户需要学会如何使用它。但 Tanka 的思路完全不同，他们把 AI 定位为团队的"联合创始人"。这个定位听起来像营销术语，但实际体验却截然不同。传统的协作工具需要你主动操作，记住各种功能在哪里，什么时候该用什么工具。而 Tanka 的 AI 会主动观察团队的协作状态，在合适的时机提供合适的帮助。

Tanka的产品架构：以长期记忆为基础，通过AI生成工作、AI参与工作，以及API和插件生态，重定义AI时代的协作

我特别认同 Tanka 创始团队对未来组织形态的判断。他们认为，在 AI 和自动化工具的加持下，小团队将能完成过去需要几十人才能完成的工作。这不是科幻小说，而是正在发生的现实。我们已经看到有创业者仅凭几个人就能做出过去需要大团队才能完成的产品，设计、开发、营销的很多环节都可以通过 AI 协作完成。但问题是，如何让这种协作真正高效，而不是让团队成员每天疲于应付各种 AI 工具。

Tanka 给出的答案是：让 AI 具备长期记忆，能够理解团队的完整业务上下文，然后主动在合适的时机采取行动。比如当 AI 检测到有人忘记回复重要消息时，会自动草拟合适的回复；当讨论陷入僵局时，会主动发起投票推动决策；当会议结束时，会自动生成纪要并分配任务。这种主动性是传统工具无法做到的，它让 AI 从"被使用的工具"升级为"主动工作的伙伴"。

AI智能回复：上滑就能自动回复信息，还能回复邮件、Slack、WhatsApp消息

我觉得这种转变的深层意义在于重新定义了人机协作的模式。过去我们总是在讨论如何让人更好地使用 AI，但 Tanka 在思考的是如何让 AI 更好地理解人和团队。他们的 AI 不需要完美的提示词，不需要用户学习复杂的操作流程，而是通过持续学习团队的协作模式、沟通风格、决策偏好，逐渐成为真正了解这个团队的智能助手。这就像是给团队配了一个永远在线、永远记得所有细节的超级助理，而且这个助理还会越来越聪明。

从对话到产出：重新定义工作流程

Tanka 最让我印象深刻的是他们提出的"从对话到产出"理念。传统的工作流程是这样的：开会讨论、整理会议纪要、分配任务、跟进执行、准备汇报材料。每个环节都需要专门的时间和工具，而且很容易在转换过程中丢失信息或产生误解。Tanka 则把这个流程压缩成一个连续的对话过程，AI 会在对话中自动识别需要什么产出，然后主动生成相应的材料。

他们的 Agent Store 概念特别有意思，这不只是一个 AI 工具库，而是一个能够根据上下文自动调用的智能代理系统。当团队在讨论融资时，系统会自动调用融资代理，帮助生成 Pitch Deck；讨论产品时，会调用产品代理生成产品文档；讨论市场策略时，会调用市场代理生成推广方案。整个过程无需人工干预，AI 能够理解对话的意图并匹配相应的专业能力。

Tanka Fundraising Agent, 可以做pitch deck分析评估，还可以做模拟融资面试

我特别关注的是他们的融资代理，因为这是大多数创业团队都会遇到的痛点。传统的做法是创始人花几周时间准备 BP、找渠道接触投资人、安排会面、跟进后续等等，整个过程既耗时又低效。我见过太多技术团队在产品开发上很强，但在商务流程上经验不足，经常因为融资准备不充分而错失机会。Tanka 的融资代理则能提供端到端的支持：自动生成基于真实业务数据的 BP、连接超过 90 位 VC 合作伙伴提供温和介绍、进行模拟投资人面试、管理整个融资流程的 CRM 系统。这对技术创始人来说是巨大的价值，让他们能把更多时间专注于产品创新，而不是被商务流程拖累。

与其它agents平台不同，Tanka AI做pitch deck或网站甚至不用给过多信息，背后的长期记忆自动更新信息，更省心

这种端到端的服务模式是我认为未来 AI 应用的正确方向。不是提供一个个独立的 AI 功能，而是承担完整的业务流程。Tanka 号称能大幅度降低融资准备时间和大大提高投资人回复率，这些如果能实现，对初创团队来说确实是巨大的价值。更重要的是，这让创始人能把更多时间花在产品开发上，而不是被各种商务流程拖累。

从产品体验看，Tanka 的界面设计也体现了他们的理念。不是复杂的功能面板，而是简洁的对话界面。所有操作都通过自然语言完成，AI 会在合适的时机提供智能回复建议、发起投票、生成文档等等。这种设计让工具真正"消失"了，用户专注于思考和决策，而不是操作界面。

记忆才是协作工具的核心竞争力

深入了解 Tanka 后，我发现他们最核心的技术创新其实是"记忆"。这听起来平淡无奇，但仔细想想，大部分团队协作问题的根源都是"遗忘"：忘记了之前的讨论结果、忘记了某个决策的原因、忘记了某个项目的关键背景。传统的协作工具本质上都是"无状态"的，每次打开都像是重新开始，用户需要自己去找历史信息、回忆上下文。

Tanka 的做法是以"记忆"为底层架构，打造真正的团队"第二大脑"。他们的 AI 能够持续记录和整理每一次对话、每一个决策、每一份文件，不只是简单的存储，而是能够理解这些信息之间的关联，构建出团队专属的知识图谱。当你问"我们为什么要改定价策略"时，AI 不只是搜索包含这些关键词的对话，而是能够理解这个决策的完整背景，包括当时的市场环境讨论、团队内部的不同观点、最终的决策逻辑等等。

这种长期记忆能力解决了一个被严重低估的问题：知识流失。我见过太多团队，核心成员离职后，很多重要的决策背景和经验就跟着消失了。新人加入时，往往需要花大量时间重新了解项目历史，甚至重复犯之前犯过的错误。而 Tanka 的记忆系统能够确保团队知识的永久保存和传承，不管人员如何变动，重要的经验和教训都不会丢失。

更重要的是，Tanka 承诺了记忆的可移植性。很多企业担心使用第三方工具会被"绑架"，一旦想换工具，历史数据就难以迁移。Tanka 则承诺用户可以随时导出所有数据和知识，包括结构化的记忆和洞察，这让企业在选择工具时没有后顾之忧。这种开放态度本身就体现了 Tanka 对自己产品价值的信心：他们相信一旦用户体验到这种记忆驱动的协作方式，就不会想要回到过去的模式。

从技术架构看，Tanka自研的长期记忆系统EverMemOS，融合了检索增强生成（RAG）、向量检索、关键词检索、知识图谱、参数化记忆模型等多项前沿AI技术，并集成了Gemini、Claude、ChatGPT等多种主流大模型。这种多模型集成策略不仅避免了对单一模型的依赖，还能根据不同业务场景智能选择最优AI能力，实现高效、精准的信息处理和生成。EverMemOS能够高效存储和结构化海量多模态信息，支持动态记忆与静态记忆、个人记忆与团队记忆的协同管理。系统通过自动将无序数据转化为多层次有序知识，实现几乎无限的上下文记忆和深度信息关联。Tanka特别强调"多跳推理"能力，AI可以跨越复杂的信息链路，主动发现深层洞察和知识关系，远超传统的关键词搜索或简单相似度匹配。凭借这一"记忆原生"架构，Tanka不仅让团队知识得以沉淀、随时检索和复用，还具备主动思考、个性化问答和自适应能力，真正成为团队的第二大脑，全面提升协作效率和智能化水平。

在聊天中AI识别到有待办事项，就会自动记录到该同事的待办事项列表里

主动智能：AI 应该推动而不是等待

我觉得 Tanka 另一个创新在于"主动智能"。大多数 AI 工具都是被动响应的，用户问什么它答什么，用户不问就什么都不做。但真正高效的协作需要的是主动推动，就像一个优秀的项目经理会主动发现问题、推进决策、跟进执行。Tanka 的 AI 正是朝这个方向设计的。

具体来说，当 AI 检测到任务滞后时，会主动提醒相关成员；当发现讨论陷入僵局时，会自动发起投票或建议决策流程；当团队知识出现孤岛时，AI 会主动整合、归档并推送给相关成员。这种主动性让团队协作从"人推着工具走"变成了"工具推着人走"，效率提升是显而易见的。

我特别认同他们提到的一个观点：AI 应该成为团队的"智能发动机"。传统的管理方式是靠人来驱动流程，管理者需要不断地跟进、提醒、协调。但这种方式很难规模化，而且管理者很容易成为瓶颈。Tanka 的做法是让 AI 承担这部分工作，它能够 24/7 监控团队状态，及时发现问题并推动解决。

从实际应用场景看，这种主动智能确实能解决很多实际问题。比如在远程团队中，时区差异经常导致信息延迟和决策拖延。Tanka 的 AI 能够自动同步不同时区的信息，确保每个成员都能及时了解最新进展。再比如在项目管理中，很多任务会因为各种原因被遗忘或延期，AI 能够主动跟踪所有任务状态，及时提醒和推动。

从入职到离职，AI自动学习和更新工作记忆，离职的时候可以一键转交工作记忆给下一任

这种主动智能的实现需要很强的上下文理解能力。AI 需要知道什么时候该提醒、什么时候该发起投票、什么时候该生成文档。这不只是技术问题，更是对团队协作规律的深度理解。从 Tanka 的产品描述看，他们在这方面下了很大功夫，不只是提供通用的 AI 能力，而是专门针对团队协作场景进行了深度优化。

个性化进化：每个团队都应该有专属的 AI

Tanka 另一个让我觉得有前瞻性的特点是个性化进化能力。他们的 AI 会根据每个团队的工作习惯、流程、知识结构不断学习和优化，形成独一无二的智能助手。这解决了一个很多企业级软件都面临的问题：标准化产品很难适应不同团队的个性化需求。

具体来说，技术驱动的初创团队可能更注重产品迭代和技术讨论，AI 需要能够理解技术术语，帮助整理技术文档和开发计划；而市场导向的团队可能更关注用户反馈和营销策略，AI 需要能够分析用户数据，生成营销方案。同样是5个人的团队，不同的行业背景、文化氛围、决策风格都会影响协作方式。

我认为这种个性化进化能力是未来 AI 应用的关键差异化因素。通用的 AI 工具只能提供标准化的服务，但真正有价值的 AI 应该能够深度理解特定用户的需求和场景。Tanka 通过长期记忆和持续学习，让 AI 能够逐渐"了解"每个团队，知道这个团队喜欢什么样的沟通风格、什么样的决策流程、什么样的文档格式等等。

从商业模式看，这种个性化能力也形成了很强的用户粘性。一旦 AI 已经学会了团队的所有偏好和习惯，用户换到其他工具就意味着要重新开始这个学习过程。这就是为什么 Tanka 敢于承诺数据可移植性，因为他们知道真正的壁垒不在于数据本身，而在于 AI 对团队的深度理解。

我觉得这种进化能力对远程和跨时区团队特别有价值。这类团队的协作挑战更大，更需要智能化的协调。Tanka 的 AI 能够学习不同成员的工作时间、沟通偏好、专业领域，然后在合适的时机以合适的方式进行协调。比如知道某个成员习惯在什么时间处理什么类型的任务，就可以智能地安排信息推送和任务分配。

创业团队的实际应用价值

从实际应用价值看，我认为 Tanka 最大的贡献是帮助小团队实现了"不对称竞争优势"。传统上，小团队的劣势是资源有限、人手不够，很多必要的工作做不到位。但 Tanka 让小团队能够借助 AI 的力量，在协作效率和执行质量上达到甚至超越大团队的水平。

我特别认同他们对"传统行业创业者"这个群体的理解。很多传统行业的创业者有丰富的行业经验和商业直觉，但在数字化协作方面相对薄弱。对这些 3-10 人的团队来说，Tanka 提供的不只是工具，而是一个真正理解业务的资深助手。不同于那些只会被动回答问题的 AI 助手，Tanka 的 AI 基于推理模型，能够主动协作、补全信息，这对传统行业创业者来说特别重要，因为他们更需要的是业务伙伴而不是技术工具。

对于初创团队来说，最宝贵的资源是创始人的时间和精力。如果创始人被各种管理事务拖累，就没有足够的时间专注于产品创新和市场拓展。Tanka 的价值在于让创始人从繁琐的协调工作中解放出来。AI 会自动处理信息同步、任务跟进、文档生成等工作，创始人只需要专注于关键决策和战略思考。

我特别关注他们针对"一人独角兽"的价值定位。在 AI 时代，确实有越来越多的个体创业者能够独立完成复杂的项目。但一个人要处理产品、技术、市场、融资等各个方面，精力分散是不可避免的。Tanka 的 Agent Store 让个人也能拥有专业团队的能力，每个 agent 都相当于一个专业的助手，能够承担特定领域的工作。这种能力让有想法、有执行力的个人能够真正成为"超级个体"，不再受制于团队规模的限制。

从成本效益角度看，Tanka 的定价策略也比较合理。他们提供从每月 29 美元的初创版到定制化的企业版，对于大多数小团队来说，这个成本远低于招聘专门的项目管理人员或购买多个专业工具的成本。而且随着团队规模的扩大，AI 带来的效率提升会更加明显，投资回报率会持续改善。

技术护城河和市场前景

从技术护城河看，我认为 Tanka 在几个关键方面建立了相对的优势。首先是长期记忆技术，虽然这个技术方向很多公司都在做，但 Tanka 专门针对团队协作场景进行了优化，在数据结构、检索效率、上下文理解等方面都有针对性的改进。其次是主动智能能力，这需要对团队协作的各种场景有深入理解，不是简单的技术堆叠能解决的。

从技术架构看，Tanka 的创新不只在于单一技术的突破，而在于系统性的技术集成。他们的长时记忆引擎支持跨月、跨年的对话和知识沉淀，AI 能随时引用历史上下文；开放式的 Agent Store 平台支持多种专业 agent 自动调用，覆盖产品、市场、融资、法务等场景；主动智能引擎让 AI 能主动识别团队需求，发起提醒、投票、任务分配等操作。更重要的是，他们与 Slack、Notion、Figma、Dropbox、Gmail、Outlook、Zoom 等主流工具实现了深度集成，这大大降低了用户的迁移成本。

在数据安全和隐私保护方面，Tanka 采用了多层次的纵深防御措施，包括加密、最小权限访问、安全开发实践，所有数据均托管于 AWS 等顶级云服务商，未经授权不会被他人访问，且承诺不会用于模型训练。这种安全保障对企业客户来说非常重要，因为团队协作涉及大量敏感的商业信息。

从市场前景看，团队协作工具确实是一个巨大的市场。Tanka 提到全球协作软件市场规模达到 470 亿美元，这个数字反映了市场的巨大潜力。更重要的是，随着远程办公的普及和 AI 技术的发展，传统的协作模式正在被颠覆，为新的解决方案创造了机会。

我觉得 Tanka 的市场定位比较聪明，他们没有试图颠覆所有现有工具，而是定位为"上层智能协调系统"。这样既能避免与 Slack、Notion 等巨头的正面竞争，又能通过集成现有工具来降低用户的迁移成本。这种定位让他们能够专注于核心的 AI 能力建设，而不是重复造轮子。

从竞争格局看，虽然有很多公司在做 AI 协作工具，但大多数还停留在"AI 助手"的层面，真正做到"AI 联合创始人"级别的产品确实不多。Tanka 如果能在产品体验和技术能力上持续领先，确实有机会在这个细分市场建立优势地位。不过这个市场的竞争会越来越激烈，技术门槛也在不断提高，需要持续的创新投入。

对未来协作方式的思考

总的来说，我认为 Tanka 代表了团队协作工具发展的一个重要方向。它不是简单地用 AI 来优化现有的协作流程，而是用 AI 来重新定义协作的底层逻辑。这种思路是正确的，因为在 AI 时代，如果还是用传统的思维来设计产品，很容易被颠覆。

我特别认同他们提出的"AI 原生公司"概念。未来的组织确实会与今天的组织有根本性的不同，不只是规模更小、结构更扁平，更重要的是协作方式会更加智能化、自动化。人类成员专注于创造性工作和关键决策，而 AI 成员负责信息整理、流程协调、任务执行等支撑性工作。

从更宏观的角度看，Tanka 反映了一个更大的趋势：AI 正在从工具变成伙伴。过去我们用 AI 来替代一些简单的重复性工作，现在 AI 开始能够理解复杂的业务场景，主动参与到业务流程中。未来的 AI 可能会更深度地集成到组织的各个层面，成为组织能力的有机组成部分。

我觉得这种变化对个人和组织都提出了新的要求。个人需要学会与 AI 协作，不是简单地使用 AI 工具，而是要理解 AI 的能力边界，知道什么时候依赖 AI、什么时候保持独立思考。组织需要重新设计流程和制度，让 AI 能够更好地融入到组织运作中，同时避免过度依赖带来的风险。

最终，我认为像 Tanka 这样的产品成功与否，不只取决于技术能力，更取决于对未来工作方式的理解和引导。他们需要不只是提供一个更好的工具，而是要帮助用户建立一种新的工作文化和协作理念。这是一个更大的挑战，但也是更大的机会。如果能做到这一点，Tanka 就不只是一家软件公司，而是未来工作方式的定义者。

文章来自于微信公众号“深思圈”，作者是“Leo”。