AI Agent 看板

有一个给 AI Agent 设计的看板工具叫 Multica，理念是本地部署，本地运行的 AI 比如 Codex、Claude Code、Antigravity 等都以 Agent 形式接入看板，然后你就可以给 AI Agent 分配任务、管理项目进度等。

看到这个产品后有感而发。

对于这个产品本身，怎么理解这个事情呢，我觉得可以这样理解：

首先看板工具是指类似 Jira、Linear、GitHub Project、Notion 这些知名的项目管理工具。

然后先不说 AI，就说人，假如就是一些真实的人、真实的员工、真实的技术团队。有能力通过任务面板把技术团队管理明白的 leader，包括任务怎么分配、任务时长、任务难度的定义、结果怎么验收等等。对于能处理好任务、把项目进度安排的井井有条的 leader，这个 AI Agent 看板工具才有意义。

也就是说，对于已经具备能力管理好 “人” 的 leader 型人，他才需要把员工换成 AI，然后在看板工具上给 AI 分配任务这种产品。

AI 相对于人类，有优点也有弱点。优点就是效率高，你给它明确的任务，它能执行的很好。但是 AI 的弱点在于，不需要主动汇报工作、没有情绪，也不需要承担责任。如果 AI 把你的数据库删了，或者强硬汇报错误的内容、或者突然降智听不懂人话了，你能拿他怎么办呢？骂它？扣它工资？给它讲道理、画大饼让它内疚？

所以当你作为一个能管理好员工或者下属的 leader，试图通过 AI 降本增效的时候，这个 AI Agent 看板工具才能发挥作用。而与此同时，这个 leader 也得好好掂量一下能不能用好 AI。

下一个问题，AI 能提高效率是显而易见的，但是 AI 真的能降低成本吗？用 Codex 日常写代码一天三四个小时，需要开每个月 100 美元的套餐。如果更高强度使用，大概一天六七个小时运行时长的话，每个月 200 美元的套餐是必需的。

同时考虑到 Codex 有周限额和日限额，200 美元的套餐跑满肯定不够，算作一个 AI Agent 300 美元吧。然后看板工具的意义当然在于，多个 Agent 同时运行。如果只需要一个，在 Codex 里用就行，没有必要看板。

那么按照小型技术团队 3 个人的规模来算，AI Agent 的费用算作一个月 1000 美元吧。

也就是说，原本也许 1 leader + 2 senior + 1 junior 配置的技术团队，可以精简为 1 leader + 2 Codex + 1 Antigravity。要只算订阅费的话，是不是真的节省了不少成本？

不过还要考虑一个小问题，人类队伍中 leader 不需要独自承担责任，只需要验收就行。但是在 Agent 的配置形式下，leader 必然是更忙更累的，因为需要 review 所有 AI 的工作结果、手动打字（甚至不能语音和会议）来同步给 AI 工作任务、需要把任务边界和规则定义的非常清楚。相信做过技术的话就会理解，看似用 AI 代替了大量人力，但同时极大增加了 leader 的负荷。这种推演方式下 leader 一定是忙不过来的。

所以可以退一步，改为 2 leader + 2 Codex + 2 Antigravity 的模式，也就是 (1 leader + 1 Codex + 1 Antigravity)*2 的模式。这样的话 leader（或者工程师）的工作负荷勉强合理、工作任务能够合理完成。这种模式下，成本变成了多少呢？

继续下一个问题，刚才的讨论一直有一个前提，就是这个 leader 本身有能力管理好 “人”，在此基础上去使用 AI。那么如果本身这个 leader（工程师）不具备管理人类的能力呢？

结合之前提到的 AI 的弱点，那么工作一定是一团糟糕的，毫无疑问。难道我们或者你，在过往的工作经历中没有遇到过管理能力糟糕的 leader 吗？设想他们管理一堆不需要承担责任的 AI Agent，真的能让工作或者项目完成的更好吗？

总的来说，项目的任务看板工具实际上不是技术问题而是管理问题。有能力用好看板的人没那么需要 AI，没有能力用好看板的人也用不好 AI。