How it works

五步搭建你的一人公司

从注册到 AI 员工自动运转，每一步都有清晰指引。你不需要懂技术，只需要懂你的业务。

创建你的公司

公司命名品牌名与定位描述

行业选择内容/电商/服务/技术等

目标设定营收/产出/增长目标

招聘 AI 员工

从角色库中挑选 AI 员工，或用自然语言描述你需要的岗位。每个 AI 员工都有独立的角色设定、技能和工作风格。

角色库覆盖全岗位模板

自定义自然语言生成专属角色

团队配置按业务需求组合团队

配置工作流与知识库

为 AI 员工设定任务规则、触发条件和协作流程。上传产品资料、品牌文档和历史内容作为知识库，让 AI 基于真实业务工作。

工作流可视化编排任务

知识库上传文档/链接/数据

协作规则员工间交接与审批

启动自动运行

一键启动你的一人公司。AI 员工按照工作流自动执行任务——写文案、做分析、回复客户、跟进销售，你随时查看进度。

自动触发定时/事件/条件触发

实时监控任务进度与产出看板

人工干预随时暂停/调整/接管

审核与持续优化

AI 员工交付成果后，你只需审核关键决策和最终产出。系统记录每次审核反馈，AI 员工持续学习你的偏好，越用越懂你。

成果审核一键通过/修改/驳回

反馈学习AI 持续优化产出质量

数据复盘经营数据与效果分析

AI 员工如何自动工作

你用自然语言下达一个目标，AI 员工会自动完成以下循环，直到任务交付：

理解目标解析你的指令，明确任务边界与交付标准

拆解任务将大目标拆分为可执行的子任务步骤

调用工具连接知识库、外部 API 和其他 AI 员工协作

执行产出自动完成写作、分析、设计、回复等具体工作

自检交付检查成果质量，汇总后提交给你审核

真实案例

一个人，是怎么把一家公司开起来的

林然 · 杭州「山屿集」独立女装品牌创始人。她把原来的 3 人小团队收缩成 1 个人 + 16 个 AI 员工，用 MCP 协议让四个核心 Agent 协同完成从调研、内容到投放的完整经营链路。

认识这 16 个 AI 员工看四 Agent 怎么协同

¥0

新增人力成本

25min

日均运营耗时

3×

内容产出效率

<1min

客服响应时间

MCP 四 Agent 协同

一个任务，四路并行

切换不同任务，看看 MCP 如何把一句指令拆解给市场调研、文案创作、数据分析、运营助手四个 Agent。

45 分钟

林然 · 创始人

春季连衣裙新品 3 天内上市：调研竞品、写小红书文案、排投放预算、准备客服话术。

MCP 任务总线：并行分派

已完成

市场调研

12 家竞品定价 + 3 个热销卖点

TASK_01

已完成

文案创作

3 套小红书种草文案

TASK_02

已完成

数据分析

最优投放时段与预算分配

TASK_03

已完成

运营助手

发布日历 + 客服 FAQ

TASK_04

45 分钟完成原本需要 2 天的新品上市准备

EXECUTION LOG

09:01 MCP 解析指令，拆分为 4 个子任务

09:02 并行启动调研、文案、数据、运营 Agent

09:08 调研 Agent 返回竞品与人群分析

09:15 文案 Agent 基于调研结果输出 3 稿

09:22 数据 Agent 生成投放计划

09:28 运营 Agent 汇总为执行方案

09:46 林然审核修改后一键发布

交付物已汇总

4 files · ready for review

MCP 是什么

Agent 之间的“企业协作总线”

MCP（Model Context Protocol）是一套开放协议，让不同 AI 工具能够统一交换上下文、调用能力和交付结果。在 soloagent 里，它就是四个 Agent 之间协调工作的中枢。

mcp-config.json

{
  "mcpServers": {
    "market-research": {
      "transport": "http",
      "url": "/mcp/researcher"
    },
    "content-creator": {
      "transport": "http",
      "url": "/mcp/content-creator"
    },
    "data-analyst": {
      "transport": "http",
      "url": "/mcp/data-analyst"
    },
    "operations": {
      "transport": "http",
      "url": "/mcp/operations"
    }
  }
}

统一通信协议

每个 Agent 都是独立服务，通过 MCP 协议互相调用工具、传递上下文。

任务自动分派

复杂指令先由中枢拆解，再按专业领域分给最合适的 Agent。

结果可追踪

每一步执行都有日志和交付物，你可以随时检查中间结果。

你只做决策

AI 负责执行和初稿，你负责方向、修改与最终拍板。

一次完整任务

45 分钟，从指令到发布

这是林然每周都要重复一次的新品上市流程。