離用戶更近一點點，就出現(xiàn)了更多的可能性。

作者｜金光浩

編輯｜靖宇

最近半年，我身邊越來越多的朋友在聊同一件事：能不能用 AI 做一家「一人公司」。

大概的想法是這樣的：用 AI 搞定產品調研、競品分析、設計和開發(fā)，低成本運營。

但真正試過的人都知道，現(xiàn)實往往卡在一個很小的地方：

你得多線程工作，同時打開七八個標簽頁，在不同的 AI 工具之間來回切換，把一個完整的思考過程給到不同的 AI 產品，大量時間花在了「切換」和「重復描述需求」上。

我用 Manus 做過幾次深度調研，輸出質量確實驚艷。但每次想用它，我都得打開電腦，在一個專門的界面里操作。這意味著每次使用 AI 都需要一個「決策成本」：我要不要打開這個工具？我現(xiàn)在方便嗎？

這個問題，我一直覺得是整個 AI 工具行業(yè)的一個隱性痛點。

直到上周，我看到 Manus 上線了一個新功能：Manus Agents。

Manus Agents 新功能介紹｜圖片來源：manus

我想用它驗證一個問題：如果我真的要一個人創(chuàng)業(yè)，AI 能否在一些關鍵環(huán)節(jié)幫上忙？

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01

掃個碼，Manus 就住進了我的 Telegram

Manus Agents 的使用方式跟之前在網頁端完全不同。

整個連接過程出乎意料地簡單：

在 Manus 工作區(qū)里點開 Agents 標簽頁，用 Telegram 掃個二維碼，10s 后就能直接開始發(fā)布任務。

上個月 OpenClaw 火的時候，我也嘗試過在手機上用 Claude Code 幫我完成任務。體驗確實好，但部署過程勸退了不少人，我身邊好幾個非技術背景的朋友都卡在了配置環(huán)節(jié)。

Manus Agents 最大的優(yōu)勢就是完全不需要自己部署，掃碼即用。

Manus Agents 新功能連接方式｜圖片來源：manus

02

Manus Agents 實測

我給自己設計了三個測試任務，圍繞「一人公司」的調研場景展開。

我在 Telegram 里發(fā)了一段指令：「幫我在全網搜索關于一人公司的成功案例，總結都有哪些商業(yè)模式，然后給我一份結構化的分析報告」

Manus Agents 先回復了我一條消息，告訴我正在啟動研究任務，然后就進入了后臺執(zhí)行階段。

我可以看到它的工作狀態(tài)在推進，但不需要在屏幕前盯著。

這讓我想起以前用其他 AI 工具做調研時的體驗：我得一直守在電腦前，看著它一步步輸出，中間還經常需要補充指令，但這次，我直接去打了一局游戲。

Telegram 連接 Manus｜圖片來源：Telegram

大概十幾分鐘后，它在聊天里推送了一份完整的研究報告。

它先從概念上給出了一人公司和自由職業(yè)者的區(qū)別，這是我之前一直沒想清楚的問題。

Manus 的研究報告｜圖片來源：Manus

然后，它幫我詳盡地拆解了幾種主流的商業(yè)模式，每種模式都有清晰的定義。

看到報告的這一刻，我竟有一種莫名的「爽」感。

Manus 的研究報告｜圖片來源：Manus

第二個任務，我想要讓它幫我進行下深度研究 Moltbook。

最近 OpenClaw 火了之后，也帶火了 Moltbook 這個產品，說實話我并沒有深度使用過，我想知道它為什么爆火，以及它學習的設計。

我發(fā)給他 Moltbook 的官網并附帶了一句：「幫我分析 Moltbook 這個產品的核心功能、目標用戶、定價策略，以及它的爆火原因」

有意思的是，它不只是爬了我給的那個網站，還主動搜索了外部的一些資料，包括用戶評價、媒體報道和一些行業(yè)分析。

Manus 的研究過程｜圖片來源：Manus

最終輸出的報告完全按照提示詞的要求給出，對我的研究很有參考價值。

Manus 的研究報告｜圖片來源：Manus

到這一步我開始感覺到，把 Manus 這樣一個全功能 Agent 直接裝進 Telegram 里，確實方便很多。

我在地鐵上用手機發(fā)了任務，下車的時候報告就已經可以看到了。

第三個任務，我想把難度再拉高一檔，測試 AI 能否扮演產品經理，幫我驗證一些產品的想法。

我在 Telegram 里發(fā)了我最近一個 AI 項目初步的產品想法：

「我想做一個 AI 網站，面向互聯(lián)網公司的專利生成器，輸入是一個業(yè)務描述，輸出是一個完整的專利交底書 你來扮演我的產品經理，幫我評估這個想法的可行性和商業(yè)前景，指出最大的風險，給出你的建議」

這個任務比前兩個更開放，也更考驗 AI 的綜合判斷能力。

Telegram 連接 Manus｜圖片來源：Telegram

它先對市場空間做了一輪快速評估，引用了一些公開的專利代理行業(yè)數(shù)據，然后它開始逐條拆解風險，并且每一項都給出了具體的分析邏輯。

Manus 的研究報告｜圖片來源：Manus

讓我特別在意的是關于法律風險的那部分。它指出專利交底書的生成涉及專利代理的執(zhí)業(yè)資質問題，專利代理需要持證上崗，AI 工具如果直接生成交底書并用于正式申請，可能觸及資質紅線。

看完這份分析，我基本確認這個方向可能走不通。

這讓我意識到 AI 作為「個人助理」的價值：

它能幫我扮演各種角色，它擁有各種視角，能幫我在投入大量時間之前就發(fā)現(xiàn)了關鍵障礙。

03

入口變了，意味著什么？

測試完，我想分享下我的體驗：

在手機聊天窗口發(fā)任務和以前在 Manus 網頁端發(fā)任務對比，輸出效果完全一樣，但我的感受是，前者是隨時隨地都可以使用的「個人助理」，后者是在工作或者學習場景才使用的「AI 工具」。

這看上去只是入口的變化，但它產生的結果是我們對 AI 角色認知的改變，以及我們使用 AI 習慣的改變。

過去你要用 Manus，必須打開它的網頁端，登錄賬號，然后在一個專門的界面里操作，它天然地把 AI 使用限定在了「正式工作」的場景里：你得坐在電腦前，得有一段相對完整的時間，得做好「現(xiàn)在要認真用 AI 干活」的心理準備。

而 Manus Agents 消除了這個心理阻力，你不需要「去使用 AI」，因為 AI 就在你日常溝通的地方。你想到一個問題，直接在 Telegram 里問一句，任務就開始執(zhí)行了。

你可以在排隊買咖啡的時候發(fā)一個調研需求，在坐地鐵的時候收到結果，在睡前躺在床上用語音消息布置第二天的任務。

讓我們再把視角拉長一點，讓 AI 背后的智能更加方便的調用，可能是 2026 年正在發(fā)生的趨勢。

過去幾年，AI 行業(yè)的競爭焦點一直放在模型能力和 Agent 上下文工程的效果上。

這些當然重要，但有一個需求長期被低估了：

普通用戶在多少場景下，以多低的門檻能觸達這些能力？

許多 AI 產品，比如 Manus，最初的呈現(xiàn)方式大多是網頁的對話 Agent，讓普通用戶在日常工作和下班學習場景使用這些工具。

后來，編程領域誕生了不需要打開網頁或者下載桌面軟件就能運行的 Claude Code，讓開發(fā)者可以在命令行里直接調用 AI 能力。

再后來，OpenClaw 解決了命令行的門檻，讓用戶可以直接在手機上對話。

但 OpenClaw 較高的部署難度，依然讓很多人的熱情被擋在門外。

如何讓沒有 Vibe Coding 能力的普通人也可以真正享受到這種能力？

Manus Agents 提供了一種可能來降低「知識工作」的門檻：一鍵掃碼接入 Telegram。

真正讓智能，可以隨時隨地的通過一句話進行調用。

04

我們離用 AI 做一人公司有多遠？

用了三天 Manus Agents 之后，我對「一人公司」這件事的態(tài)度發(fā)生了一些變化。

以前我覺得這更像一個美好的概念，實際操作起來可能會被無數(shù)瑣碎的事情拖垮：一個人要同時扮演研究員、產品經理、分析師、內容創(chuàng)作者，每個角色都需要專業(yè)能力，更需要大量時間。一個人的精力是有上限的，這個上限決定了「一人公司」的天花板。

但當 OpenClaw、Manus Agents 這類工具爆發(fā)后，我覺得這件事的可行性在顯著提升。不是因為 AI 能替代人做決策，而是因為 AI 把「執(zhí)行」的成本壓縮到了幾乎可以忽略的程度。

你依然需要對行業(yè)有洞察，對用戶有理解，對產品有判斷。但當你產生一個想法的時候，驗證它的成本從幾天變成了幾分鐘。

而當它能幫我們在碎片時間就能完成一條完整的任務時，使用 AI 工具就會像刷短視頻一樣上癮：

我現(xiàn)在可以在喝咖啡的時候，讓 AI 幫我做一輪市場調研；在午休的時候，讓它幫我分析幾個競品；在靈感產生的 10s 后，就讓它幫我評估這個新想法的可行性。這些任務以前我要在記事本上記著，然后回家坐在電腦上執(zhí)行，但現(xiàn)在，它們變成了一條消息的事。

2026 年 AI Agent 的競爭，正在悄然從「誰的能力更強」轉向到「誰能在更多場景下、以更低的門檻觸達用戶」。

如果你也有過「一人公司」的念頭，不妨去 Manus 工作區(qū)的 Agents 標簽頁連一下 Telegram 試試。

也許你會和我一樣發(fā)現(xiàn)：用 AI 運營一家「一人公司」，比你想象的要簡單得多。

*頭圖來源：榮耀

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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