2d • General discussion
未來最值錢的 AI 能力，是技術? 還是管理?
大部分人以為，AI 越來越強，自己就要學越多技術才跟得上。
學 prompt、學工具、學框架⋯⋯ 一個一個 AI 慢慢摸索怎麼用。
在2 月 5 日，Anthropic 發布了 Agent Teams。
以前用 AI，你要一個一個 Agent 去指令。A 做完了，你拿結果給 B，B 做完了再給 C。
Agent 之間不會溝通，所有協調都靠你。
你是操作員。
現在不一樣了。Agent Teams 裡的 AI 可以自己溝通。
一個負責研究，一個負責分析，一個負責出報告。他們之間直接對話、互相質疑、共享任務清單。你不用一個一個餵資料，他們自己協調。
你的角色從「操作每一個 AI」，變成了「管理一個 AI 團隊」。
這意味著什麼？
未來用 AI 用得好的人，核心能力不是技術。
是管理。
你要設計清晰的工作架構 — 誰負責什麼、產出什麼。
你要定義團隊之間的交流流程 — 什麼時候彙報、怎麼校驗。
你要像一個真正的管理者那樣，去調配資源、安排優先級。
技術只是門檻。真正的差距在於：你能不能把一個模糊的目標，拆解成一個清晰的團隊分工方案。
我以前帶 10 個人的電商團隊，從 $3M 做到 $45M。
那 6 年學到最重要的事不是任何技術，是怎麼把一件大事拆成小任務、分給對的人、確保他們之間有效協作。
現在回頭看，這個能力正好是 AI 團隊時代最值錢的東西。
因為 AI 不缺能力 — 它缺的是有人告訴它：團隊怎麼分工、流程怎麼跑、品質怎麼把關。
這不是工程師的工作。這是管理者的工作。
而且這個趨勢不是我一個人在說。
OpenAI、Anthropic、Google、Microsoft 最近聯合成立了 Agentic AI Foundation，一起制定 AI 代理的開放標準。
所有大公司都在押注同一件事：AI 的未來不是一個超級助手，是一群可以協作的專業代理。
Gartner 數據顯示，「多代理系統」的搜尋量一年內暴增 1,445%。
2026 年被稱為「多代理元年」。
所以真正的問題不是「我要學什麼 AI 工具」。
而是：你有沒有能力管理一個 AI 團隊？
你能不能設計出一個清晰的工作架構，讓 3-5 個 AI 各司其職、自動協作、產出你要的結果？
這件事，懂技術的人不一定做得好。但懂管理、懂流程設計的人，天生就有優勢。
你覺得自己工作中，哪一個環節最適合交給一個 AI 團隊來做？
留言告訴我 👇 我想聽聽大家的想法。
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