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。
? 提升自动化程度方法一：设立“AI 部门主管”
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。
? 方法二：引入 AI Agent，搭建自动化工作流
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：
1.输入 idea； 2.调用 DeepSeek 生成产品方案； 3.自动将内容传给 Canvas AI 生成 PPT。
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。
? 方法三：使用 MCP，让 AI 真正“有手有脚”
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”。
