一個人管 10 個 AI：你準備好當主管了嗎？
今天遇到 bug。以往的流程：找 PM 討論嚴重度、判斷是前端還後端問題。如果技術主管在忙或工程師請假，整個流程卡住。
現在？我直接召喚「前端診斷 agent」和「後端診斷 agent」，甚至我直接找PM Agent，由PM Agent找到了Team Leader Agent協調了前後端一起看CodeBase後，結合Jira的資訊、附件與回覆討論，立即取得判斷。
這不只是工具升級。
這是工作模式的革命 —— 你從「執行者」變成「資源管理者」。
AI 工具化的三階段：你在哪一階段？
第一階段：Web 查詢時代
你問 AI「什麼是 REST API」，它給答案，但你還是要自己判斷、整理、執行。
AI = 搜尋引擎的升級版
降低資訊取得成本，但執行權在你手上。
第二階段：Co-Pilot 時代
填 Excel、寫簡報、開發程式碼，AI 能幫你產出。它提供「標準化服務」—— 流程標準化，但接受你的彈性需求。
問題：受限於工具格式與能力邊界。你要的功能如果超出服務範圍，做不到。
AI = 輔助產出工具
第三階段：Agentic 時代（我們現在在這裡）
你把電腦交給 AI 控制。它不只回答問題或協助產出，而是端到端執行任務。
你定義目標，它負責實現。
但品質取決於你的「任務定義清晰度」。模糊指令，它只能猜；清楚定義，它精準執行。
AI = 端到端執行者
三階段的本質差異：
你的角色從「執行者」→「協作者」→「指揮者」。
技能可以被規範化、獨立調用
傳統職位邏輯的問題
傳統職位 = 人 + 技能組合（固定綁定）
「資深前端工程師」= 一個人 + React/Vue 專精 + 5 年經驗
問題：
- 人的流動性（離職、請假、調動）
- 溝通成本（層級越多，失真越嚴重）
- 經驗傳承困難（資深離職，經驗帶走）
AI 時代的新邏輯
技能可以被「規範化」並「獨立調用」。
「前端開發 agent」= Prompt 定義的技能組 + 可重複調用
優勢：
- 零流動成本（不會離職）
- 無溝通耗損（直接讀取定義）
- 經驗可固化（寫進 Prompt 永久保留）
技能的三層結構
| 技能層 | 說明 | 範例 | AI 承擔度 |
|——–|——|——|———–|
| 硬技能 | 專業技術能力 | React 開發、API 設計、測試撰寫 | 高（95%） |
| 管理技能 | 溝通、協調、交付 | 時程管理、範疇控制、跨職能協調 | 中（70%） |
| 學習能力 | 自我反省、迭代 | Retrospective、根因分析、流程優化 | 中（60%） |
這裡有個反直覺的洞察：
傳統上，一個資深工程師需要 10 年累積這三層技能。
AI 時代，你可以用 Prompt「規範」出這三層能力，讓 AI 第一天就具備。
這不是說 AI 真有 10 年經驗，而是「年資累積的經驗可以被規範」。你知道資深工程師該做什麼、該注意什麼、該避免什麼 —— 寫進定義裡就行了。
人類團隊 vs AI 團隊：問題本質沒變
人類團隊的難題
主觀性：每個人有自己想法
溝通耗損：層級越多，失真越嚴重
情緒成本：處理人際、情緒、動機
流動性：離職、請假、調動
你會發現：人是最難管理的東西。
溝通耗損讓價值下降、品質下降，直接影響公司與客戶。
AI 團隊的特性
客觀執行：按定義執行，無主觀偏好
零耗損：直接讀取定義，無失真
無情緒：不需處理人際問題
零流動：隨時調整組成，無交接成本
聽起來很美好？
等等。
AI 沒有欲望，但有團隊合作問題
為什麼？
因為你的定義不夠清楚。
前端 agent 做出來的元件，後端 agent 不知道要提供什麼 API。測試 agent 不知道要測什麼。團隊各做各的。
你給模糊指令，它只能猜。你沒定義協作流程，它們不會自己協調。
重點來了：
人類管理最難的是「處理人」。
AI 團隊移除了「人的問題」，但你仍會遇到「團隊合作的問題」 —— 因為你給的定義不夠清楚。
管理本質沒變：責任分配、品質把關、進度追蹤。只是對象從人變成系統。
你準備好成為「資源管理者」了嗎？
角色轉換
傳統：你是執行者，親手寫程式、做設計、寫文件
AI 時代：你是資源管理者，調度 AI 團隊完成任務
一個人可以管理 10 個 AI agents：
- 前端工程師
- 後端工程師
- 測試工程師
- 架構師
- PM
- DevOps
- UI 設計師
- 技術文件撰寫者
- …
你從一個人變成 10 個人。
但前提是：你要學會設計與管理這 10 個人。
你真的知道怎麼設計 agent 嗎？
問題來了：
你知道怎麼設計「前端工程師 agent」嗎？
只說「你負責前端開發」夠嗎？
不夠。
你要定義：
- 技能範圍（React? Vue? Angular?）
- 品質標準（測試覆蓋率? 效能指標?）
- 輸出格式（程式碼規範? 文件要求?）
- 協作介面（從誰接收輸入? 給誰交付產出?）
這就是「團隊設計」。
AI 在解放你的角色，不是取代你的技能
職涯發展的轉向
傳統職涯：
- 初級工程師 → 資深工程師 → 技術主管 → 架構師
每一步累積「執行能力」與「專業深度」。
AI 時代職涯：
- 執行者 → 資源管理者 → 團隊設計者
你不需要「親自執行」，但你需要「設計團隊」。
焦慮還是機會？
焦慮視角：「AI 會取代我嗎？我該學什麼才不被淘汰？」
機會視角：「我可以用 AI 打造 10 人團隊，產出是以往的 10 倍。」
差異在哪？
在於你是否理解職能演進邏輯，並開始學習團隊設計。
最後一個問題
當你不再需要「親自執行」，你準備好學習「設計團隊」了嗎？
傳統上，只有主管需要學「團隊管理」。現在，每個人都可以成為「AI 團隊的主管」。
但你知道怎麼設計團隊嗎？
下一篇，我會分享「AI 團隊設計方法論」：
- 如何定義職能？
- 如何設計協作流程？
- 如何建立品質標準？
- 如何讓團隊具備學習能力？
理解了職能演進邏輯，下個問題是：如何設計一個高效的 AI 團隊？
這需要一套方法論。
本文改編自實踐經驗分享，所有案例與觀點來自真實場景。