Manus 如何成为“James”——推动 Ascendea 产出提升 90 倍的 AI 幕僚长
Ascendea 团队
人力产出提升 90 倍。不是几年,而是几个月。Ascendea 用十个人加上 Manus 作为 AI 参谋长(CEO 的得力助手,将优先事项转化为行动)做到了这一点。
James 是 Ascendea 的 CTO Rob Arnold 对置于公司运营核心的 Manus agent 的称呼。Ascendea 总部位于华威大学科学园,为英国小型企业构建 AI 驱动的 CRM、agent 和自动化系统。Rob 会定期通过分配真实的副项目来测试新的 AI 工具。在大多数情况下,它们无法进入 Ascendea 的生产工作流。
让 Manus 获得永久席位的是它在复杂工作上的产出。从未写过提示词的团队成员,在多步骤任务上无需通常几轮修订就能获得可用结果。从好点子到可运行系统之间的鸿沟——过去需要几周手动执行的部分——开始缩小。很快,Rob 给 Manus 起了个名字:James。
James 如何成为参谋长
Ascendea 将 Manus 置于三层系统的顶层,处理公司最复杂、上下文最丰富的工作。更简单、更重复的任务则交给专门的 Slack 和本地 agent。
Ascendea 学会了将 Manus 保留用于那些最能体现其执行能力的复杂工作。
在第一个月里,Rob 构建应用、生成报告、设计自动化,只为测试其极限。他反复看到的规律是:任务越复杂、越多元,获得可用结果所需的来回沟通就越少。这足以让 Manus 走出副项目阶段,进入生产环节。
Rob 将 Manus 放在了 Ascendea 运营模式的核心位置。Ascendea 根据工作复杂度匹配每种工具。“基础事务不会用 Manus。因此我们创建了一个分层系统,Manus 位于顶层。”结果是一支分布在三个层级的 AI 员工队伍,每层针对不同类型的工作:
•顶层 - Manus(James): 处理所有复杂、上下文丰富的工作——战略文件、技术架构、研究,以及任何需要深度推理或多步骤执行的事务。
•中层 - Victor、Victoria 和 Ava: 位于内部 Slack 工作区的对话式 agent,充当团队面向人员的接口。Victor 负责 AI 支持;Victoria 负责运营;Ava 负责客户服务。任何超出其范围的任务都会向上路由给 James。
•本地层 - AI Crew: 六个在专用服务器上自主运行的本地 agent,按固定计划处理重复、高频的工作。
Ascendea 将三层作为一个操作系统来使用。团队使用 Manus 起草战略、SOP 和技术蓝图,而本地 agent 则按照这些计划执行定时任务。Slack agent 为员工提供对话式界面。当任务超出本地 agent 的定义范围时,Ascendea 会将其路由给 Manus 以获得更复杂的响应,并在流程中保留人工审核。
首次成功:一天内完成 303 份 SOP
Ascendea 使用 Manus 在一天内将零散的流程知识转化为 303 份 SOP。Rob 估计,手动记录同样的材料需要两个人花费约 14 周时间。
文档工作是显而易见的起点。由于 Ascendea 每项服务都运行不同的流程,随着客户群扩大,工作质量开始出现差异。新员工需要数周的手把手指导,而 Rob 依然是几乎所有事务的唯一参考点。为了解决这个问题,Ascendea 使用 Manus 构建了一套全面的 SOP 系统。
Ascendea 使用 Manus 在一天内将零散的流程知识转化为 303 份 SOP,根据 Rob 的说法,“这大概会是一个由 2 个人负责、耗时约 14 周的项目。”
回报很快显现。Rob 表示,当 Ascendea 于 2026 年 4 月招聘了三名 SDR 时,SOP 库帮助他们在几天内就开始了客户工作。同样的文档也成为公司本地 agent 的指令集。这使人类团队可以减少在整理常规工作上花费的时间,把更多精力放在制定方向、审核输出和做出最终决策上。新员工阅读 SOP 来学习流程;agent 阅读 SOP 来执行流程。
除了 303 份独立的 SOP 之外,Ascendea 还搭建了内部入职中心 https://manus.ascendea.ai/,将这项工作推广给团队其他成员。员工现在有了一条简单的路径,在各自的岗位中使用它。Ascendea 将 Manus 从个人实验转变为其操作系统的核心部分。
从单一项目到整个运营
在 SOP 项目之后,Ascendea 将 Manus 的使用范围扩展到报告、自动化和潜在客户开发工作流。
SOP 项目证明了 Manus 的能力,Ascendea 也从此扩大了它的职责范围。它从 Rob 开始,然后扩展到整个团队。并不是所有人都在一夜之间采用了它,但一旦每个岗位都有量身定制的 SOP,展示 Manus 可以为他们处理什么,大多数人就都开始使用了。Rob 说:“现在基本上每个人每天都在使用它。”
对 Rob 来说,Manus 成了一个技术层面的思维伙伴。它会挑战假设、比较工具、生成报告并构建实施路线图。他说:“它挑战了我的一些想法,能有人说‘不如这样做,或者换用这些其他工具’是件很棒的事。”
除了 Rob 的岗位之外,不同的团队现在也依靠 Manus 处理他们过去手动整理的文档和报告。面向客户的团队用它起草结构化的提案文档。客户和交付团队用它生成每周绩效报告。策略团队则用它撰写竞争对手分析和市场评估等战略分析,这些以前需要分析师花上几天时间才能完成。Manus 从 Ascendea 授权的数据源整理出初稿和报告,团队负责审核输出并做出最终判断。
同样的执行能力很快转向外部,从内部文档扩展到业务开发。Ascendea 的并购部门需要一种一致的方式来识别符合其收购标准的数字营销机构。Rob 让 Manus 设计工作流、编写代码,并记录系统应如何运作。这个自动化工作流分析公开可用的公司数据,对潜在匹配对象进行排名,并准备记录供审核。一旦 Ascendea 团队审核并批准了推荐结果,工作流会自动将记录添加到公司的 CRM 中。以前缓慢而繁琐的手动调研,现在在后台悄然运行。
当雄心不再等待人力扩充
如今,Ascendea 仅靠 10 名人类员工运营,由 AI 员工提供支持,包括 James(Manus)、3 个 Slack Agent 及其他 6 个 agent。这套配置服务 112 位活跃客户,涵盖会计、金融、科技和辅导领域,并通过 James 协调运行 28 到 33 个实时 AI 工作流。一家小公司现在能产出规模大得多的公司的成果。Manus 让那些了解客户的人有能力以市场所需的速度将其知识付诸行动。
有了 AI 承担执行工作,团队的产能不再受人员数量的限制。
