The gap
大多數團隊無法自己構建 AI Agent，只能排隊等工程。
01
AI 工具需要 API、程式碼和基礎設施。大多數非技術團隊無法設定模型 API、編寫 prompt chain，或搭伺服器讓 Agent 穩定運行，結果就是 AI 需求長期堆在工程佇列裡。
02
基於 prompt 的工具每次會話都會丟上下文。ChatGPT 這類工具適合單次對話，但業務團隊需要能記住過往運行、檔案和決策的 Agent，讓工作不斷累積，而不是每週一重新開始。
03
每一次工作流調整都需要工程 ticket。行銷經理想改外聯節奏時，只能等下個 sprint，而不是自己改一個設定。業務速度被工具和排期拖慢。
04
非技術團隊缺少審查和治理层。沒有輸出審查、工具權限控制和運行審計，業務團隊很難放心部署 Agent，採用也會卡在安全審查。
為什麼是 Buda
一個整個團隊都能使用的 AI Agent 平台，而不只是工程團隊。
能力
讓任何團隊都能擁有 AI Agent 的六項能力。
Buda 為業務團隊提供構建、運行、審查和改進 AI Agent 的基礎模組，不必讓工程為每個工作流接線。
◎ 銷售
可視化工作流構建器
用可視化介面設定 Agent 工作流：選擇觸發器、設定上下文來源、連接整合、定義輸出格式。無需 prompt engineering。
▦ 營運
Agent 模板庫
從常見業務工作流模板開始：線索研究、內容草稿、週報、CRM 清理、客戶 onboarding 等。無需從零開始。
↔ 行銷
無程式碼整合
點擊即可把 Agent 連接到 CRM、信箱、日曆、Slack、Google Drive 和 Notion。無需 webhook、API token 或開發支援。
🧠 客戶成功
持久 Agent 記憶
每個檔案、過往運行和決策都會儲存在團隊的 Buda Drive 中。Agent 會從上次結束處繼續，而不是丟上下文或重新 brief。
✓ 銷售
團隊審查與審批
每個 Agent 輸出都會進入共享審查佇列。團隊可以核准、編輯或拒絕 artifact，再交給客戶、系統或利害關係人。
☁️ 營運
雲端執行
Agent 完全在雲端運行：無需本機機器、伺服器或 IT ticket。業務團隊可從瀏覽器啟動、排程和監控工作流。
工作流
四個無需工程參與、團隊可自行擁有的工作流。
從一個輸入清楚、輸出可審查的重複工作流開始。Buda 會把它變成團隊可以自行管理的 Agent。
構建線索研究 Agent2m
Northwave — pricing14m
Helio Health — case study1h
Arc Logistics — contact2h
Account brief
Discovery notesD+0
Proposal draftD+0
Follow-up #1D+2
Decision checkD+7
New
Disc
Eval
Close
試點計畫
四步構建並部署你的第一個 AI Agent。
從一個模板開始，加入你的上下文，審查第一份輸出；當工作流可信後，再邀請團隊加入。
01
01為第一個工作流選擇模板
從線索研究、週報、內容草稿、CRM 清理或 onboarding 開始。選擇一個輸入重複、輸出可審查的工作流。
02
02連接工具並載入上下文
從可視化工作區加入檔案、CRM 資料、文件和整合權限。無需 API 設定或伺服器設定。
03
03運行 Agent 並審查第一份輸出
讓 Agent 生成簡報、報告、草稿或清單。任何內容觸達客戶或系統前，團隊先審查 artifact。
04
04共享工作區並擴展
邀請隊友，調整節奏和權限；第一個工作流被信任後，再擴展到更多流程。