以前想做一个产品，往往得先找程序员、设计师凑一个小团队，现在一个人借助 AI 就能把产品跑起来。但真正难的是判断有没有市场。与其让一个 AI 什么都干，不如让它像真正的团队一样分工，先做低成本验证。

最近两年，我明显地感觉在到 AI 时代下，做一款产品越来越简单了。

以前想做一个产品，往往得先找程序员、设计师、产品经理，凑一个小团队。

现在一个人借助 AI，就能写代码、做设计、写文案、搭页面，甚至几天就能把一个小产品跑起来。

但我自己做产品这些年，越来越觉得把产品开发出来，其实只是其中一个步骤。

真正难的是后面这些问题：

• 这个产品到底有没有市场？
• 用户为什么愿意用？
• 竞品都在做什么？
• 下一步应该优化哪里？
• 怎么增长？怎么商业化？

这些问题，已经不是简单一句“让 AI 帮我分析一下”就能解决的。

因为如果所有事情都交给同一个 AI，它既要研究市场，又要分析用户，还要做产品、想增长，很容易每个方向都说一点，但都不够深入。

所以最近体验「豆包工作」时，我开始尝试一种新的方式：

不要让一个 AI 干所有事情，而是让多个 Agent 像一个真正的团队一样分工。

我试了两种玩法。

玩法一：直接拉一支「一人公司团队」

豆包工作里有一个现成的 「一人公司创业」工作小队。

在左侧菜单进入「插件-技能-伙伴」，搜索“一人公司创业”，就能找到。

点进去之后，可以看到这支 AI 团队的介绍，直接点击右下角就能开始对话。

我这次给它的任务是：

我想做一款 AI 记账工具，帮我判断值不值得做，

设计 3 个低成本验证方法，并生成可协作云文档。

这里有一个点我觉得特别重要：不要一有想法，就直接让 AI 开发。

先想办法低成本验证需求，往往比把产品做出来再发现没人用，更重要。

这样可以大幅降低试错成本。

接到任务之后，它并不是直接给我一份答案。

而是先拆解需求，再把不同任务交给不同的专业 Agent。

而且它还会把原本比较模糊的需求，进一步整理成更具体的任务提示词。

这次它一共拆成了两条主要任务。

右侧可以直接看到不同子任务的执行进度，点击可以查看任务详情。

其中，增长破局操盘手 Agent 负责设计 3 个低成本验证实验。

而 产品经理搭档 Agent，负责用户问题和产品价值判断。

等各自完成之后，再由团队统一汇总，并写进文档给我。

整个过程很像现实里真的开了一场产品会。

最后，团队队长给我的结论也很直接：

不建议直接面向 C 端个人用户做 AI 记账。

原因是市场已经比较红海，付费天花板也不高。

相比之下，小微商家、个体户方向更值得验证，但「AI 记账」到底是不是他们真正愿意付费解决的问题，还需要真实用户验证。

而且豆包工作不是只给一个“做”或者“不做”的判断。

后面还给出了非常具体的验证方法和下一步行动方案。

以前遇到这种问题，可能真的要拉产品、市场、运营、销售几个人坐在一起讨论。

现在变成了我一个人，把问题丢给一支 AI 团队。

每个 Agent 先从自己的专业角度分析，最后再把结果汇总。

以前有句话叫专业的事情交给专业的人。

现在可能变成专业的事情，也可以交给专业的 Agent。

我觉得这才是多 Agent 真正有价值的地方。

它不是简单让 AI “多想几个答案”。

而是同一个问题，让不同角色分别思考。

最后得到的结果，自然比单一视角更完整。

玩法二：遇到具体问题，临时组一支「自定义多 Agent 团队」

不过，现成的「一人公司创业团队」更适合做比较全面的分析。

如果产品已经上线一段时间，而且你已经知道自己具体要解决什么问题，就可以换一种玩法：

临时组一支专门解决这个问题的多 Agent 团队。

用起来也很简单。

直接告诉豆包工作：帮我用多个 Agent 来分析。

它就会根据问题，自动拆成多个方向并行执行。

比如，我现在做了一款打卡工具。

产品已经上线，但从数据里发现一个明显的问题用户打卡几天之后，很容易就不再回来了。

于是我直接把这个问题丢给豆包工作。

它没有一上来就给我一堆“提高留存的方法”。

而是先反过来确认我的产品类型、现状和目标。

我告诉它这是一个习惯打卡工具，目前数据表现出留存率不理想，希望它帮我诊断原因，并给出改进方案。

确认清楚之后，豆包工作才开始分派子智能体。

右侧可以看到，4 个 Agent 同时开始工作。

有的研究竞品。

有的从行为科学角度分析用户为什么坚持不下去。

有的专门诊断流失节点。

还有的负责把前面的分析整理成产品优化方案。

最后，它给我生成了一份完整的产品诊断报告。

这个报告我比较喜欢的一点是这份报告不是只讲理论。

它把第 3～7 天容易流失的问题，拆成了几个非常具体的原因，比如打卡步骤太麻烦、提醒效果弱、断签之后挫败感太强等。

然后再分别给出补签机制、简化打卡、动态提醒、里程碑奖励等具体方案。

这份东西真的能拿去开产品会、排下一版需求。

我觉得这也是自定义多 Agent 最好玩的地方。

你不只是让 AI 回答问题，而是在临时组建一个专项小组。

面对不同问题，它可以临时组织完全不同的团队。

最后

其实这个逻辑和现实公司非常像。

你不会让一个员工同时负责：市场调研、产品设计、用户研究、增长、销售、财务。

不是说一个人完全做不了。

而是一件事情一旦复杂起来，需要从多个专业维度判断时，分工通常比一个人全包更靠谱。

多 Agent 也是一样。

一个 Agent 做所有事情，更像一个“全能员工”。

多个 Agent 分开做，则更像真正的团队。

每个人先把自己负责的事情做深，再把所有人的结果汇总起来。

多 Agent 的意义不只是同时干活，速度更快。

更重要的是让同一个问题，拥有多个专业视角。

很高兴与你相遇，我们下期见。