根据发展演进的进度，OpenAI 将 AGI 划分为五级模型，分别是 Chatbots（聊天机器人）→ Reasoners（逻辑推理者）→ Agents（解决方案输出者）→ Innovators（创新者）→ Organizers（组织者）。现在很多 AI Agent 已经能够基于大目标拆分子任务、自主学习知识、协调资源、执行任务，它们已经不是简单的工具，而是能替代人类完成具体工作的 " 数字劳动力 "，如果套用 OpenAI 的五级模型的话，它们整体处于第二或第三阶段

当 AI Agent 从协作工具演进为 " 数字劳动力 "，如何通过有效的 "AI 包工头 " 式的管理模式，重塑 AI 与人、AI 与 AI 之间的协作关系，正在成为 AI 应用从单点落地到规模应用需要解决的关键问题，近日，Bika.ai 的 CEO 陈霈霖向《巴伦中文网》分享了其最新的思考。

算力转化为 " 数字劳动力 "，有效管理 AI Agent 成为关键

AI 行业正在悄然迎来一场从 " 生产力竞争 " 到 " 生产关系重构 " 的转折， 算力成本的下降和大模型逻辑推理能力的提升正在改写 AI 应用的底层逻辑，随着大量 AI Agent 的涌现，个人将算力直接转化为 " 数字劳动力 " 的门槛已经大大降低。

但目前不同 AI Agent 之间仍以竞争为主，相互之间并无有效协作，多个 AI Agent 各自为战会带来很多问题，比如数据不通导致重复劳动；AI 完成的任务难以量化价值，工资预算分配无据可依；甚至因 " 模型偏见 " 导致智能体运作效率低下等。海量智能体应如何协同？如何量化其劳动价值？AI Agent 与人类在工作中又将分别承担什么角色？这一系列新命题，正推动 AI 行业从 " 生产力竞争 " 转向 " 生产关系重构 "

陈霈霖认为，现在 AI 的快速发展，就像刚出现机器（类似于现在的大模型）和流水线工人（类似于现在的 AI Agent）的阶段，大家都在钻研 " 怎么让机器更高效、让工人更熟练 "，却忽略了还缺一个 " 包工头式 " 的管理者。

当 AI Agent 成为主流劳动力，" 谁能管理好它们 " 就成了关键竞争力。陈霈霖表示，Bika.ai 想要做的，就是这个 " 智能管理者 "。

提升 AI 管理能力，重新定义人与 AI、AI 与 AI 的协作关系

当 AI 从 " 工具 " 变成 " 劳动力 "，就必须有对应的管理体系，Bika.ai 将自身产品定位为 AI Agent 管理工具，希望解决 AI Agent 的分工、调度，以智能体组织者的视角来解决用户的具体问题。这就如同给 AI 劳动力搭建了一套 " 公司体系 "，重新定义 " 人与 AI、AI 与 AI" 的协作关系。

Bika.ai 应用界面

目前，Bika.ai 团队已经获得知名投资机构千万美金投资。对于上面提及的 AI Agent 面临的一系列问题，陈霈霖给出两个答案——做一个 AI 管理者；研究 AI 管理学。具体来看，陈霈霖认为，AI 管理学要解决的主要问题包括 "AI 劳动力如何组织、创造的价值如何分配 " 两大难题，其落地路径需要重点关注三大方向：

给个人搭建公司的能力

" 智能管理者 " 是将 AI Agent 定位为 " 数字员工 "，通过目标拆分，像管理人类团队一样对 AI Agent 进行调度分工，帮人们完成复杂的任务，这种模式下，AI Agent 不再是孤立的工具，而是纳入标准化协作流程的 " 团队成员 "，这能够赋予个人具备一个小公司的生产力。比如一个设计师，通过 Bika.ai 调度 AI Agent 做市场调研、写文案、出初稿，自己只需要做最终优化，相当于一个人完成了 " 调研 + 策划 + 设计 " 的全流程。

这一切的前提是，AI Agent 已经成为某个垂直领域的成熟工种，这在目前来看似乎也已经变得可行， 在具体能力维度上，目前，Bika.ai 已经打通了超过 5000 个 MCP（Master Content Provider）工具，涵盖邮件、支付、CRM、云服务等，平台还内置了 100+ 行业模板，相当于现成的 SOP，覆盖营销、销售、内容、运营等高频场景，每个模板背后，都是在复制一家垂直公司的价值创造能力。

Bika.ai 通过 ToolSDK.ai 打通 5000+MCP 工具

价值量化，破解 AI 工资分配难题

AI 劳动力的普及，意味着未来几年，AI 劳动力会大规模进入企业的工资预算体系，这就涉及到如何量化 AI 员工的劳动价值。麦肯锡预测，全球 60 万亿美元的人类薪资中，有 20% – 40% 的工作可能被 AI Agent 替代。

当前，AI 完成的任务多以 " 单次服务 " 计费（如生成一篇文案收费 5 元），缺乏对 " 劳动复杂度 " 的考量—— 30 分钟完成精准调研的 AI，与 2 小时做出模糊报告的 AI，价值差异无法准确体现。

Bika.ai 则采用订阅制，按照 " 人类席位 + 用量 " 计费，这种机制增加了工作结果衡量的公开透明化，既降低了用户的使用门槛，也有助于为 AI Agent 开发主体升级功能进行参考。随着行业标准化推进，类似人类 " 岗位薪资体系 " 的 AI 定价机制也将逐步成型，撬动万亿级 AI 工资市场的有序分配。

陈霈霖认为，未来企业的工资分配，会从 " 执行层面 " 转向 "AI 管理层面 "，这也是 AI 管理学带来的非常大的增量市场——谁掌握管理能力，谁就掌握了价值分配的主动权。这还进一步为类似企业创造了构建平台的潜质。

安全与合规：AI 协作的底线

当多个 AI Agent 协同工作时，如何解决互通互联可能引发的数据泄露问题一直是行业发展的警戒线，陈霈霖也分享了 Bika.ai 的解决方案，首先，Bika.ai 在任务下达前，用户可以根据具体需求，自主在 Bika.ai 上定制模型；在任务执行过程中，Bika.ai 则会进行沙箱隔离，让每个 AI Agent 在独立的隔离容器中工作，类似虚拟机技术，Agent 之间无法访问彼此数据，从技术上杜绝信息交叉泄露。

以云为基，携手亚马逊云科技构建坚实 Agentic AI 创新底座

Bika.ai 能实现以上能力，与基础云服务模型提供的算力和可扩展服务的能力支持紧密相关，亚马逊云科技是 Bika.ai 的全球云服务合作伙伴，陈霈霖表示，Bika.ai 选择与亚马逊云科技合作，是因为其在 AI Agent 领域有着深耕认知，能提供垂直的解决方案和基础设施，与 Bika.ai 产品应用适配度高。此外，亚马逊云科技还能提供从技术到合规等多层面的服务支持。

Bika.ai 在亚马逊云科技的云上部署了多 Agent 框架，可满足数千用户并发的需求；同时 Bika.ai 的 Agent 应用集成了基于无服务器的浏览器工具 AgentCore Browser Tool，可支持 AI Agents 在完全托管的环境中进行大规模、低延迟的网页交互。此外，Bika.ai 基于 Amazon Relational Database Service、Amazon DynamoDB、Amazon S3 等数据库与存储服务，可承载 CRM 和 ERP 应用的百万级数据量。

Bika.ai 还通过亚马逊云科技提供的 Serverless 架构（Amazon Lambda），能够在无需预置或长期维护服务器的情况下，快速运行和调度各类自动化工作流。这种架构不仅保证了系统的高弹性与高可用性，还能实现 " 按需计费 "，显著降低基础设施的运维成本。

同时，结合 Amazon S3 与 Amazon DynamoDB 的存储与状态管理能力，Bika.ai 的多 Agent 工作流可实现跨服务协同与复杂任务编排，灵活支撑从营销自动化到客户关系管理的多样化业务场景。

在合规层面上，Bika.ai 全球业务所带来的协作需求也在推动 " 智能管理者 " 与云服务商持续深度绑定，以 Bika.ai 与亚马逊云科技的合作为例，亚马逊云科技在全球不同地区的合规标准（如欧盟 GDPR、美国 CCPA 等）可帮助 " 智能管理者 " 快速适配本地化需求，解决跨国数据流动的合规难题，为 AI 管理的全球化落地铺路。

伴随着 AI 劳动力的管理体系的不断成熟，AI 不再是替代人类的 " 竞争者 "，而是放大人类价值的 " 合作伙伴 "，" 智能管理者 " 的角色通过 " 工具隐形化 "，大幅降低了用户的使用门槛，用户无需纠结选择哪个大模型、哪个 Agent，只需明确 " 要完成什么目标 "，系统就会自动匹配资源、完成任务分工。

站在 AI 劳动力时代的转折点，AI 管理有望成为撬动万亿工资市场的新引擎。陈霈霖认为，未来 AI 管理不仅会是核心赛道，还会影响整个社会的价值分配逻辑。大势之下，Bika.ai 将持续开发 "Agent Store"，并将以高效完成任务为目标，成为一个更具中心化的 " 公司 "，让平台具有更强的主动性。（作者｜车铭德，编辑｜蔡鹏程）

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