Moltbot在国内产品经理群体中遇冷：场景适配与权限限制成关键瓶颈

当下，AI领域的前沿技术信息往往先在硅谷兴起，再逐步传入国内。近期刷屏的Moltbot同样遵循这一传播路径，从硅谷火到国内，前后历时近半个月。

尽管热度颇高，这款产品对国内产品经理而言却几乎无用武之地。

Moltbot的核心优势在于能与海外社交软件深度结合，满足海外产品经理的需求。其创始人曾在访谈中提到，最初以为大厂AI模型公司会推出类似产品，等了半年无果后才决定自己研发。他的初衷很简单：日常使用的Telegram、WhatsApp等社交软件无法直接与AI模型对话，每次都要单独打开通用模型，操作繁琐。若能让常用社交软件直接通过AI模型发消息并控制个人各类应用，生活将更便捷。

从创始人背景来看，他长期投身开源项目，热衷代码共享，在休息三年后重新深耕AI领域。

国内产品经理为何难以使用Moltbot？

国内主流社交工具如微信、QQ均为封闭生态，不开放API接口，也不允许第三方插件获取聊天数据。仅企业微信、飞书提供API机器人功能，这使得Moltbot若要部署在国内办公场景，只能服务于企业员工，而非个人用户。

数据安全与权限壁垒的双重制约

若要让Moltbot成为个人助理，比如通过微信消息实现控制，需将数据上传至公共云或企业主体的公众号、小程序，这涉及数据安全问题。国内自动化办公场景依赖WPS、腾讯阿里文档、在线设计工具等，但这些企业均未开放核心数据接口，与Notion的开放性相去甚远。在线协同办公模式下，Moltbot不仅需要浏览器操作权限，还需账户密码及人机验证，进一步增加了使用门槛。

国内商业化的泡沫与现实困境

Moltbot开源后，华强北迅速推出硬件产品，但受限于国内社交平台的权限问题，实际使用体验大打折扣，甚至沦为泡沫。产品经理期待的通过微信消息控制家庭数字系统与物联网设备的场景，目前在国内仍无法兼容。

本地部署的性价比之困

尽管网上有大量Moltbot部署教程，甚至30分钟一键安装方案，但Mac mini并非理想选择。其运行的AI模型性能远不及ChatGPT、DeepSeek等付费模型，长期使用会因智能化不足而被弃用。例如，开源的Kimi2.5万亿参数模型需两台512GB的Mac Studio才能运行，Mac mini的性能瓶颈明显。即便接入付费API，Moltbot在国内也难以成为产品经理的日常工具。

高成本部署的效率疑问

海外有博主用两台Mac Studio Ultra（约10万元）运行Kimi2.5版Moltbot，试图打造高效个人助理。但投入与产出比极低，仅能实现Telegram、WhatsApp自动化发送等基础功能。即便用于健康管理、任务调度，仍需额外充值Claude、ChatGPT API，国内产品经理受限于场景，难以获得有效价值。

论坛热度背后的自嗨假象

近期AI机器人论坛异常火爆，但实则是Moltbot创始团队用自家Agent刷帖造势。当前大模型仍以文本理解为主，对物理世界的空间、重量、温度等感知能力有限，多模态生成技术尚未成熟。尽管能满足PPT、Word、UI设计图生成等数字化办公需求，但国内产品经理需理性看待，Moltbot更多是AI产品研发的方向探索（开源化、本地化、个性化），而非当下必选工具。

开源化：AI产品经理的迭代分水岭

开源将成为AI模型的主流趋势，也是产品经理需关注的增长渠道。通过开源获取用户后，可转化为付费B端客户，帮助企业在自有数据中心部署模型，实现数据可控与效率提升。

优秀AI产品经理稀缺的根源

知乎上“为何好的产品经理极度稀缺”的问题引发热议。核心原因在于多数产品经理未能跟上技术迭代，不愿主动体验AR眼镜、空间计算、Agent框架等前沿技术。仅靠报告和截图无法理解最新科技，也难以将技术与用户体验结合。例如，当行业已用世界模型训练机器人时，若仍依赖VLA视觉模型，将在效率与成本上落后于人。

本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事儿，36氪经授权发布。

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