moltbot，對國內的產品經理幾乎無法用起來

現在做AI產品經理，很多新的AI技術信息在硅谷都是先開始掀起來，再傳播到國內。

而上周開始刷屏的moltbot，也是同樣從硅谷開始再到國內，整個傳播有接近半個月左右。

這款產品即使這么火，可是對于國內的產品經理幾乎沒什么用。

molbot的這款產品對海外的產品經理更有用：社交信息開放權限

Molbot的創始人在一次訪談直播提到，早期本來他認為這類產品一定會有大廠AI模型公司會做，但是等了半年還是沒有人做，后面就自己做了。

其實原因很簡單，就是自己在日常使用的telegram、WhatsApp等，都無法直接和AI模型對話，還是需要去單獨打開通用模型，很麻煩。

而自己每天使用的社交軟件，如果可以直接通過AI模型發消息再控制自己的個人各類應用，那生活就更加方便了。

于是基于自己對AI模型的需求場景做了這么一款，并且開源。

可以看到這個創始人的背景，即使都是歷史開源項目，并且極度喜歡開源共享到代碼，并且休息了3年，開始從新埋入AI領域。

而國內的產品經理幾乎用不上

目前微信、QQ這類主流的社交工具，是封閉的，不支持任何API，同時也不會允許第三方插件來獲得聊天數據權限，而目前只有企業微信、飛書提供的API 機器人才能完成消息獲取，才能得到相關工作內容的信息數據。

所以要把clawbot部署在公司的飛書、企業微信上，天然的是幫助企業給員工做賈維斯而不是個人自己。

你部署了clawbot嗎？

數據安全與個人權限

成為個人助理，比如給moltbot發送微信聊天消息讓其控制，現在來看還是需要上傳到公共云上，或者公司主體的公眾號或小程序上，才能夠接受。

國內自動化辦公的場景要想跑通，勢必要有WPS、線上騰訊阿里登文檔、線上設計工具。可是這些企業他們都不開放對應核心數據接口，和notion就無法比了。

線上協同辦公的形式，就不像本地客戶端，需要moltbot有權限獲取瀏覽器操作權限之外，還要有對應的賬戶密碼，需要通過人機驗證。

這個就導致moltbot在國內的產品經理很難有理由用起來。

國內的商業化總是最快，但是效益比而不是收益是個大大的問號？

在開源項目上線后，華強北已經上線了硬件機器，可以允許直接購買硬件就可以使用moltbot，但是因為我上面說的國內社交產品的權限，導致很難用起來，甚至是泡沫

產品經理真正有效的就是通過發送微信消息，能夠將家里的數字系統與相關物聯網設備操作，而目前這一套還沒有辦法兼容好國內。

Macmini 部署，沒有那么簡單

即使現在網上教程很多，還有30分鐘一鍵傻瓜部署，但Macmini仍然不是長期好的付費選擇，因為Macmini部署的AI模型始終比不上你現在付費的ChatGPT甚至是滿血版的DEEPSEEK，使用時間久了就會讓你覺得過于傻了。

比如最近開源的kimi2.5，它是萬億參數模型，需要2個512GB的Macstudio 才能跑起來。僅僅是Macmini就會導致你的個人"賈維斯”非常傻，導致你不想用。

無論邏輯推理能力還是上下長文能力，都比不上你現在用的主流模型。當然你可以接入付費AI模型的API。

所以你可以看到moltbot只能成為企業內部一個效率管理工具，但是這個沒有一個具體的營收尺度，所以就導致這個吹的很兇，但是實際上沒有產品經理可以當做日常微信一樣用起來。

有人用2臺Mac studio Ultra 512GB 來運行Kimi2.5的moltbot

在海外，現在也有博主為了達到最佳智能化，嘗試用2臺Macstudioultra來運行Kimi2.5，讓自己的agent成為最好的賈維斯。

但是一個接近10萬的人民幣投入，到底能夠帶來多少效率？如果只是幫你自動化發送telegram以及WhatsApp，這個投入比就太低了。

當然也有博主部署了之后用來自己的健康管理，以及其他任務管理，并且還要充值付費的Claude、以及ChatGPTAPI才能夠進行調用。

總之現在看來，到底自動化操作多少才能達到有效價值，現在至少看來在國內的產品經理是非常有限制的。

AI機器人論壇，創始團隊自嗨

現在來看AI機器人論壇，自己討論人類只能圍觀，異?；鸨?，但最后發現是moltbot創始團隊自己搭建的agent在上面跑。

本質上現在的大模型還是文本理解，對于空間、物理世界的理解是非常有限制的，比如重量、壓力、風速、溫度等等。

這些都是需要系統的模型多模態生成，現在還有一定距離，當然對于數字化辦公的產品經理，僅僅是生成PPT、WORD、以及UI設計圖等，這些非常夠用了。

所以我們要學會祛魅，雖然開年爆火的moltbot，但是要了解他是AI產品研發的一個方向，也就是開源化、本地化以及個性化，而要不要現在投入去做，產品經理實際上目前為0。

就像我到現在也在安排團隊部署moltbot但是也僅限給團隊使用，而不是給自己，因為在國內我用微信為主，一旦用了微信號分分鐘被封，何必呢。

molbot和KIMI2.5是一個AI產品經理接下來的產品迭代分水嶺方向

接下來開源會成為一個AI模型的主流，也是AI產品經理要去思考增長的渠道，因為通過開源，獲得用戶之后才能得到付費的B端用戶，各行各業可以部署在自己的數據中心、機房上，從而提升整體行業效率。

而不是數據被別人所引導訓練，成為開源讓自己有絕對的數據控制權以及模型的訓練能力

最后，好的AI產品經理為什么極度稀缺？

我在知乎上看到有一個帖子：“為什么好的產品經理極度稀缺”

我認為主要原因就是很多產品經理都跟不上時代，不愿意主動去了解最新的主流技術、終端設備，比如現在是AR眼鏡的快速增長時期，其空間計算、AR眼鏡以及agent框架都是需要產品經理主動去注冊、登錄體驗，而如果只是看別人的分享報告或者截圖，始終還是差距很大。

如果不能夠將最新的科技產品與功能操作，與用戶體驗很好的解決起來，就無法做一個好的產品經理。

比如當我們還在用VLA視覺模型來做機器人訓練，現在別人卻已經可以用世界模型來完成機器人的訓練，其準確度更高，成本顯然更低，你不需要安排自己機器人出去運動采集數據了，費時費力。

今天的分享就在這里。

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