用 AI Agent 可以做「一人公司」吗?我在 Manus 新功能上看到一种可行性|AI 上新

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用 AI Agent 可以做「一人公司」吗?我在 Manus 新功能上看到一种可行性|AI 上新
7705点击    2026-02-26 12:38

离用户更近一点点,就出现了更多的可能性。


最近半年,我身边越来越多的朋友在聊同一件事:能不能用 AI 做一家「一人公司」。


大概的想法是这样的:用 AI 搞定产品调研、竞品分析、设计和开发,低成本运营。


但真正试过的人都知道,现实往往卡在一个很小的地方:


你得多线程工作,同时打开七八个标签页,在不同的 AI 工具之间来回切换,把一个完整的思考过程给到不同的 AI 产品,大量时间花在了「切换」和「重复描述需求」上。


我用 Manus 做过几次深度调研,输出质量确实惊艳。但每次想用它,我都得打开电脑,在一个专门的界面里操作。这意味着每次使用 AI 都需要一个「决策成本」:我要不要打开这个工具?我现在方便吗?


这个问题,我一直觉得是整个 AI 工具行业的一个隐性痛点。


直到上周,我看到 Manus 上线了一个新功能:Manus Agents。


用 AI Agent 可以做「一人公司」吗?我在 Manus 新功能上看到一种可行性|AI 上新


Manus Agents 新功能介绍|图片来源:manus


我想用它验证一个问题:如果我真的要一个人创业,AI 能否在一些关键环节帮上忙?


扫个码,Manus 就住进了我的 Telegram


Manus Agents 的使用方式跟之前在网页端完全不同。


整个连接过程出乎意料地简单:


在 Manus 工作区里点开 Agents 标签页,用 Telegram 扫个二维码,10s 后就能直接开始发布任务。


上个月 OpenClaw 火的时候,我也尝试过在手机上用 Claude Code 帮我完成任务。体验确实好,但部署过程劝退了不少人,我身边好几个非技术背景的朋友都卡在了配置环节。


Manus Agents 最大的优势就是完全不需要自己部署,扫码即用。


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Manus Agents 新功能连接方式|图片来源:manus


Manus Agents 实测


我给自己设计了三个测试任务,围绕「一人公司」的调研场景展开。


我在 Telegram 里发了一段指令:「帮我在全网搜索关于一人公司的成功案例,总结都有哪些商业模式,然后给我一份结构化的分析报告」


Manus Agents 先回复了我一条消息,告诉我正在启动研究任务,然后就进入了后台执行阶段。


我可以看到它的工作状态在推进,但不需要在屏幕前盯着。


这让我想起以前用其他 AI 工具做调研时的体验:我得一直守在电脑前,看着它一步步输出,中间还经常需要补充指令,但这次,我直接去打了一局游戏。


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Telegram 连接 Manus|图片来源:Telegram


大概十几分钟后,它在聊天里推送了一份完整的研究报告。


它先从概念上给出了一人公司和自由职业者的区别,这是我之前一直没想清楚的问题。


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Manus 的研究报告|图片来源:Manus


然后,它帮我详尽地拆解了几种主流的商业模式,每种模式都有清晰的定义。


看到报告的这一刻,我竟有一种莫名的「爽」感。


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Manus 的研究报告|图片来源:Manus


第二个任务,我想要让它帮我进行下深度研究 Moltbook


最近 OpenClaw 火了之后,也带火了 Moltbook 这个产品,说实话我并没有深度使用过,我想知道它为什么爆火,以及它学习的设计。


我发给他 Moltbook 的官网并附带了一句:「帮我分析 Moltbook 这个产品的核心功能、目标用户、定价策略,以及它的爆火原因」


有意思的是,它不只是爬了我给的那个网站,还主动搜索了外部的一些资料,包括用户评价、媒体报道和一些行业分析。


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Manus 的研究过程|图片来源:Manus


最终输出的报告完全按照提示词的要求给出,对我的研究很有参考价值。


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Manus 的研究报告|图片来源:Manus


到这一步我开始感觉到,把 Manus 这样一个全功能 Agent 直接装进 Telegram 里,确实方便很多。


我在地铁上用手机发了任务,下车的时候报告就已经可以看到了。


第三个任务,我想把难度再拉高一档,测试 AI 能否扮演产品经理,帮我验证一些产品的想法。


我在 Telegram 里发了我最近一个 AI 项目初步的产品想法:


「我想做一个 AI 网站,面向互联网公司的专利生成器,输入是一个业务描述,输出是一个完整的专利交底书你来扮演我的产品经理,帮我评估这个想法的可行性和商业前景,指出最大的风险,给出你的建议」


这个任务比前两个更开放,也更考验 AI 的综合判断能力。


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Telegram 连接 Manus|图片来源:Telegram


它先对市场空间做了一轮快速评估,引用了一些公开的专利代理行业数据,然后它开始逐条拆解风险,并且每一项都给出了具体的分析逻辑。


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Manus 的研究报告|图片来源:Manus


让我特别在意的是关于法律风险的那部分。它指出专利交底书的生成涉及专利代理的执业资质问题,专利代理需要持证上岗,AI 工具如果直接生成交底书并用于正式申请,可能触及资质红线。


看完这份分析,我基本确认这个方向可能走不通。


这让我意识到 AI 作为「个人助理」的价值:


它能帮我扮演各种角色,它拥有各种视角,能帮我在投入大量时间之前就发现了关键障碍。


入口变了,意味着什么?


测试完,我想分享下我的体验:


在手机聊天窗口发任务和以前在 Manus 网页端发任务对比,输出效果完全一样,但我的感受是,前者是随时随地都可以使用的「个人助理」,后者是在工作或者学习场景才使用的「AI 工具」。


这看上去只是入口的变化,但它产生的结果是我们对 AI 角色认知的改变,以及我们使用 AI 习惯的改变。


过去你要用 Manus,必须打开它的网页端,登录账号,然后在一个专门的界面里操作,它天然地把 AI 使用限定在了「正式工作」的场景里:你得坐在电脑前,得有一段相对完整的时间,得做好「现在要认真用 AI 干活」的心理准备。


而 Manus Agents 消除了这个心理阻力,你不需要「去使用 AI」,因为 AI 就在你日常沟通的地方。


你想到一个问题,直接在 Telegram 里问一句,任务就开始执行了。


你可以在排队买咖啡的时候发一个调研需求,在坐地铁的时候收到结果,在睡前躺在床上用语音消息布置第二天的任务。


让我们再把视角拉长一点,让 AI 背后的智能更加方便的调用,可能是 2026 年正在发生的趋势。


过去几年,AI 行业的竞争焦点一直放在模型能力和 Agent 上下文工程的效果上。


这些当然重要,但有一个需求长期被低估了:


普通用户在多少场景下,以多低的门槛能触达这些能力?


许多 AI 产品,比如 Manus,最初的呈现方式大多是网页的对话 Agent,让普通用户在日常工作和下班学习场景使用这些工具。


后来,编程领域诞生了不需要打开网页或者下载桌面软件就能运行的 Claude Code,让开发者可以在命令行里直接调用 AI 能力。


再后来,OpenClaw 解决了命令行的门槛,让用户可以直接在手机上对话。


但 OpenClaw 较高的部署难度,依然让很多人的热情被挡在门外。


如何让没有 Vibe Coding 能力的普通人也可以真正享受到这种能力?


Manus Agents 提供了一种可能来降低「知识工作」的门槛:一键扫码接入 Telegram。


真正让智能,可以随时随地的通过一句话进行调用。


我们离用 AI 做一人公司有多远?


用了三天 Manus Agents 之后,我对「一人公司」这件事的态度发生了一些变化。


以前我觉得这更像一个美好的概念,实际操作起来可能会被无数琐碎的事情拖垮:一个人要同时扮演研究员、产品经理、分析师、内容创作者,每个角色都需要专业能力,更需要大量时间。一个人的精力是有上限的,这个上限决定了「一人公司」的天花板。


但当 OpenClaw、Manus Agents 这类工具爆发后,我觉得这件事的可行性在显著提升。不是因为 AI 能替代人做决策,而是因为 AI 把「执行」的成本压缩到了几乎可以忽略的程度。


你依然需要对行业有洞察,对用户有理解,对产品有判断。但当你产生一个想法的时候,验证它的成本从几天变成了几分钟。


而当它能帮我们在碎片时间就能完成一条完整的任务时,使用 AI 工具就会像刷短视频一样上瘾:


我现在可以在喝咖啡的时候,让 AI 帮我做一轮市场调研;在午休的时候,让它帮我分析几个竞品;在灵感产生的 10s 后,就让它帮我评估这个新想法的可行性。这些任务以前我要在记事本上记着,然后回家坐在电脑上执行,但现在,它们变成了一条消息的事。


2026 年 AI Agent 的竞争,正在悄然从「谁的能力更强」转向到「谁能在更多场景下、以更低的门槛触达用户」。


如果你也有过「一人公司」的念头,不妨去 Manus 工作区的 Agents 标签页连一下 Telegram 试试。


也许你会和我一样发现:用 AI 运营一家「一人公司」,比你想象的要简单得多。


文章来自于微信公众号 "极客公园",作者 "极客公园"

关键词: AI新闻 , AI Agent , Manus Agents , Manus
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【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl

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【开源免费】OpenManus 目前支持在你的电脑上完成很多任务,包括网页浏览,文件操作,写代码等。OpenManus 使用了传统的 ReAct 的模式,这样的优势是基于当前的状态进行决策,上下文和记忆方便管理,无需单独处理。需要注意,Manus 有使用 Plan 进行规划。

项目地址:https://github.com/mannaandpoem/OpenManus


3
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【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

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