AI原生产品协作空间
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Airframe 定位为“面向 AI-Native 团队的产品工作区”。它试图解决编码 Agent 缺少产品记忆的问题：传统团队把需求放在 Notion、设计放在 Figma、任务放在 Linear、讨论留在 Slack，Agent 每次都需要重新解释上下文。Airframe 将 Boards、Briefs、Wireframes、Journal & Memory 放在一个工作区中，让产品规格成为可被 Agent 读取、更新和持续演进的单一事实源。
从正文看，Airframe 的关键不只是生成内容，而是把“规格—构建—审查”串成闭环。Boards 支持便签、图表、故事地图和 AI 图片；Briefs 用于组织功能、需求和验收标准；Wireframes & Flows 被描述为机器可读，便于 Agent 查询并构建；Journal & Memory 则保存决策、学习和上下文，跨会话持续存在。其原生 MCP 集成标称有 90+ tools，并支持 Agent 提出 patch diff，由人类检查、接受或拒绝。版本历史、回滚和 v2/v3 持续演进是其重点卖点。
Airframe 采用免费增值模式，Free 计划永久免费、无需信用卡，含 3 个项目和每日 50 条 AI chat messages。Pro 为 29 美元/月，提供无限项目、无限 AI chat、10 个 MCP 连接、AI 图片生成和优先支持。Enterprise 为定制价格，包含 SSO/SAML、自定义限制和年度计费。其“不按席位收费”的策略对跨职能团队较友好，也降低了协作成本。
优点是产品上下文、规格、线框和 Agent 记忆高度整合，且有 diff、merge、人工审查和版本回滚，适合严肃产品迭代，而不只是一次性提示词生成。局限也明显：页面未披露底层 AI 模型、数据隐私政策、训练数据使用、合规认证、API 细节和具体第三方工具清单；中文界面与中文输出质量也没有说明。Early Access 语境下，实际稳定性和复杂项目表现仍需验证。
它最适合已经使用 Claude、v0、Bolt 或其他编码 Agent 的产品/开发团队，尤其是希望减少重复解释需求、让 Agent 继承产品上下文的团队。相比 Notion+Figma+Linear 的组合，Airframe 更偏向 Agent 原生工作流。中国大陆访问、支付方式和本地化支持正文均未说明，判断为未知；若访问受限，可暂以 Notion、Figma、Linear 搭配国内 AI 编程工具作为替代方案。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 getairframe.com 官网实际信息为准。
面向AI团队写规格、让Agent构建。
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