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**探索AI自动化带来的创业变革,实现真正的躺平创业。** 核心内容: 1. 数字员工在成本和效率上的巨大优势 2. 通过AI部门主管和自动化工作流提升自动化程度 3. MCP协议如何让AI具备“手脚”,实现真正的自动化
在上一篇我们聊到,雇佣一群数字员工,可以让你的成本降低 100 倍。但即便如此,作为 CEO 的你,依然需要统筹全局,管理各个环节,像一个“全职监工”。
比如在产品部门,你需要把产品 idea 提供给 DeepSeek,让它生成文案或方案,再把结果交给 Canvas AI,生成一个高大上的 PPT。
再比如开发部门,你需要时刻关注 Cursor 中的 LLM 是怎么搭建数据库、写代码、部署和测试的,每一步都需要你确认和检查。
这听起来也并不轻松。
一种优化方式是:
再雇四个“数字主管”,分别负责产品、设计、开发、运营等部门的监工工作。
你只需要对最终结果负责,不再介入每一个环节的细节。 这相比传统公司来说,已经是人员减半、效率翻倍了。但我们还能做得更好——更自动化、更智能。
你可以使用 Coze、Make、Zapier、dify 等自动化平台,将每个部门的工作流程变成一个个「Workflow」。
比如产品部门的流程:
这样,整个流程可以一键触发,全自动运行。不需要你再亲自传递文件、盯着每一步的执行结果。
最近出现的另一个新方案叫做 MCP(Multi-Component Protocol),可以理解为 AI 世界的「USB-C 接口」。
是近期AI领域最热的话题. 全称是Model Context Protocol:模型上下文协议。
简单来说,MCP就是AI大模型的标准化工具箱。
不管你的 AI 想调用哪种工具,只要接入了 MCP,就能像插上统一接口一样,自由访问、自动调配——就像给 AI 安上了“手脚”,可以调用外界工具。
举个例子:
你只需要告诉系统:“我要搭建一个线上商城。”
Cursor 就会调用MCP 服务器就会进行创建数据库、初始化代码仓库、完成开发、读取文件系统等操作,不需要你逐步指导每一个环节。你也不再是“监工”,而是“结果拥有者”。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费POC验证,效果达标后再合作。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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