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相信每个人都曾幻想过“做副业，赚大钱”的美梦。
但现实是，做副业的人很多，能赚钱的人很少。
因为其中的坑真的是太多了：
例如缺乏经验、没专业技能、精力有限等等。
不过最近，这场曾经遥远的“美梦”，正在加速靠近每个普通人。
十点人物志团队在一篇真实报道文章《我调查了500个“一人公司”：能赚钱的人，都在做你想不到的生意》中，曾采访过一位80后男士小贾（化名）。
作为一名互联网打工人，小贾平时最大的爱好就是打网球。
但他一直苦于自己每天上班总要带2个包：
一个上班用，一个打网球时用。
由于始终没找到一款能同时满足这两种需求的包。
后来，小贾干脆自己设计了一款包。
并意外的发现，包包很受球友们的喜爱。
于是他开始批量发售，渐渐地就把卖包做成了自己的副业。
如今每个月都能固定销售出300个左右。
是不是很意外？
一个互联网打工人，竟然能跨界创业，卖包成功。
这自然不是靠个人能力，而是靠“外挂”：
AI。
正因为有AI的辅助，才让一个小白也能设计出符合双重需求的新包。
并将这款包链接给更多需要的人。
小贾的经历证明了，AI时代的全新风口：一人公司，已经来了。
而“一人公司”这四个字，也是未来10年，一个最不容易被淘汰的工作。
如今，我们想做点副业，不再需要“招兵买马”，而是雇佣“300个”AI员工：
有人做调研、有人算成本、有人出“草稿”......
只要我们能管好AI团队，就可以用更少的钱和时间，去赚更多的钱。
不过，AI也不都是一样的，各有各的优势。
像是大家熟悉的豆包擅长陪聊，给足情绪价值。
DeepSeek擅长深度思考，既能解答奥数难题，也能帮忙给灵感。
而职场专业人士爱用的 Kimi 则擅长深度研究，数据分析，做PPT，以及并行处理工作任务。
它还有个Agent集群模式，遇到超级复杂的任务，比如当你需要写一份行业研究报告时，它最多能创建包含300个分身的团队，自动指派和验收任务完成情况。
原本需要几天做完的事，现在几十分钟就能搞定95%的工作。
如果你尝试过副业，想必一定体会过其中的艰辛：
需要我们面面俱到，奈何人总是分身乏术。
再加上不懂专业知识，也总是让人多走很多弯路。
之前十点君的一个朋友，想在上班之余尝试做自媒体。
但每次做不了多久，就放弃了。
因为从观察热点、找选题、写文案、录音、剪辑，全都是他一个人的活儿。
这其中大部分的事情，他都没有经验，需要从零学起。
经常是折腾了大半个月，进度只有10%。
已经快把自己累死了，但依然看不到一点胜利的曙光。
这事儿搁谁身上都特别挫败。
不仅如此。
即便有人成功了，但为了保证产出，也容易变得一直在重复低价值劳动。
曾有一个知名电影博主就说过：
当她开始做博主后，反而很少再看新电影了。
因为做视频占据了她太多时间精力，让她变得过劳，完全没有力气再去学习、思考与创新。
现代管理学大师杜拉克曾说：
“如果你想获得更大的成绩，而不是成为一个庸庸碌碌的‘没事忙’。
就需要抛开那些低价值的活动，将时间花在高价值的努力上。”
在这个时代，很多人都想通过做副业去开启自己的收入第二曲线。
但“难入门和时间总被琐事消耗”，往往是卡住我们的第一道坎。
不过随着Agent 集群的出现，这道门槛正在被逐渐降低。
不同于市面上的许多AI都属于个体智能——“一个AI处理一个任务，交付一个成果”。
Agent 集群则更像是我们的“专业AI执行团队”，最多可拥有300个AI员工。
我们只需要给他们一个标准答案的模板，他们就能自行学习技能，并储存。
等下一次我们有需求，只需一声令下。
团队中的AI员工们就会各司其职，互相配合：
有人做数据、有人弄排版、有人写编程......
然后统一把结果交给我们。
我们只需在结果的基础上进行微调就行了。
千万别觉得这是天方夜谭。
事实上，已经有很多人都成功了。
有人想做独立的培训师，就训练不同的AI员工帮她搭方案框架、设计教学、做PPT课件。
过去需要好几天才能完成的任务，如今AI半小时就搞定了。
她也因此腾出了更多时间去思考、去和客户沟通。
也有人在完全不懂编程的情况下，借助AI手搓了一款APP。
1小时就完成开发，上线后一跃成为APP的付费榜第一，赚了几十万。
以前我们总说“隔行如隔山”。
但如今时代变了。
有了Agent集群的帮助，我们不再需要事事亲力亲为，只需要“给出方向，然后验收成果”。
因此决定我们能否成事的，也不再是“懂不懂专业知识、有没有时间”，而是“能不能管理好我的AI团队”。
很多经历过团队合作的人，大概都有这样的感受：
团队合作，最难处理的往往不是任务，而是人。
例如，找一个靠谱的人很难、和人的沟通成本高、用人成本高、工作方式要磨合、理念要对齐等等。
这些问题若被放到一个初创团队中时，难度还会被加倍放大。
就像Notion的创始人曾说的：
“反复沟通和跟进，才是最大的消耗。”
若说在过去，不论喜不喜欢，咱们都必须把人际关系、情绪管理放进职场必修课。
但如今有了Agent集群，就再也不必受这些闲气，可以把力气全都用在做事上。
值得一提的是，超过一亿用户的Notion也因为Kimi K2.6 模型的Agent能力突出，接入唯一的国产模型。
前段时间，“蒸馏同事”的话题很火。
简而言之，就是把离职同事的聊天记录、工作档案、邮件等数据输入AI，训练出一个同事的AI分身来干活。
有几个工作需求，就训练几个AI同事。
他们既能帮你干活，出结果，又不会让你受气。
俗称“取同事精华，去同事糟粕”。
不仅如此。
同事的工作能力可能有高有低。
谁都怕遇上拖后腿的人。
但Kimi Agent集群不同。
只要我们提前定好交付结果的标准，每个AI员工都是领域里的专家。
既能出好结果，还不会和我们吵架。
省钱、省心、省力。
之前听说过一个真实的成功故事。
一个18岁的年轻人在完全不会编程的背景下，只花了3个月，就靠着16个AI Agent成立了自己的一人公司。
公司内部和传统公司一样，分部门运行。
研发部有AI写代码，完成后会交给另一个AI审查bug。
市场部有AI负责侦查热点，另个AI会根据热点报告生成文案。
还有AI会做深度的市场研究，并将竞争对手的成功经验整理成册，供团队参考。
而这位18岁的创始人，每天只需“掌控全局”——盯着控制面板，定时查看员工们活儿做的怎么样了。
帮他们调整工作方向，并验收成果。
如今，这位年轻人的公司已经得到了用户的付费，取得了现实的成功。
而他一个月的员工成本，只需400美金。
试想看看，同样的工作若换成16个真人来做，要付出的金钱、时间和情绪成本都将远不止于此。
且最终成果还是个未知数。
相较之下，雇佣一个AI团队，性价比实在是太高了。
这大概就是杜拉克所说的：
“人应该专注于可造就最大生产力的少数活动。”
查理芒格曾说：
“一个粗糙的开始，就是最好的开始。
不要等准备完美了再去做，因为完美的准备永远做不到。
先去做，再慢慢的改，无论在哪个领域。”
深有同感。
十点君始终觉得：
想要在一个陌生领域做成一件事，最好的办法就是“小步快走”—— 小成本启动，快速行动，不断试错，再不断调整。
因为成功，往往需要来自外界的反馈，而非闭门造车。
但在过去，“低成本、高效率、快迭代”是咱们普通人创业时的不可能三角。
绝大部分创业，都死于“试错成本太高”：
很多人花了好几个月做的东西，结果市场上根本没人要。
可这次尝试又已经掏空了全部家底，没钱再继续改进了，只好放弃。
但如今，Agent 集群正在改写这个结局。
如果我们想要做个新产品，Kimi Agent集群能通过市场调研、研究人群偏好等等，帮我们提前算出用户会不会买。
也可以帮我们快速做个“小样品”，投入使用，并根据反馈马上迭代出新的版本。
最重要的是，相比于传统创业，AI是真省钱啊。
为大家提供一些真实数据做参考：
一个宠物用品公司，将公开的电商评论喂给AI，就算出了三线城市养猫人士的四大隐藏需求，让首月的转化率达到23%。
整件事的成本只花了不到5000块。
这放在过去，至少需要15万，且需要专业团队研究3个月。
一个智能家居团队在以前设计新产品，得先花几十万开模具。
万一做出来的样子用户不喜欢，这笔钱就全打水漂了。
但现在只需要用AI疯狂出图，并发到网上让用户投票。
票数最高的那几款再去开模生产。
这样一来，不再需要猜用户喜欢什么，能直接把钱花在刀刃上。
所花费的时间也从原本的4个月直接压缩到1周。
你们看，Agent 集群就像是咱们普通人的魔法，把创业中的种种不可能都变为可能。
以前创业，拼钱、拼时间、拼人脉、拼团队、拼知识、拼经验。
每一样都在为普通人设障碍。
但现在，AI能清扫这其中大部分的障碍。
当我们花的钱少了，能快速看见结果了，心里就踏实了。
也自然能将更多的精力花在思考、决策与创新上，而非担忧与恐惧。
在研究前文的故事时，十点君发现了这些一人公司的成功者们都有个共性：
当大部分人对AI都还停留在散点式使用，像是回答个问题、润色个文案、整理个框架等等。
这些人已经意识到：
真正想利用AI提升效率，必须要把AI变成工作流，让它们能自行完成一连串的任务。
所以，他们会使用像Kimi Agent 集群这样的“专业AI执行团队”，让多个AI员工各司其职，再互相配合产出。
以前咱们提到AI，总免不了感到焦虑，生怕早晚有一天会被AI抢饭碗。
但其实，这是一个误解。
AI代替不了人。
它更像是一个放大器，是我们的超级外包团队。
能把“一个想法变成现实”的成本尽可能降低，把一个成功的结果尽可能放大。
但结果的好坏，归根结底还是取决于我们的认知水平、决策能力以及使用AI的能力：
能不能把一个目标说清楚，把任务拆明白，把结果验收好。
只能说，时代总是在奖励那些“敢想敢做且学习力强的人”。
只要你还敢做梦，未来AI就敢让你梦想成真。
作者 | 肖肖，心里有人烟，笔下才有眷恋。
主播 | 亚楠，电台主播。
图片 | 视觉中国，网络（如有侵权请联系删除）
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