AI CEO 和專案經理
讓 AI CEO 同時管理五個 BML 循環的日常細節，戰略層就會被日常協調吃掉——這不是 AI CEO 的問題，是缺了中間管理層的架構問題。
你有了 AI CEO。
然後你同時跑五個 BML 循環——五個方向在測試，每個都有自己的 Build、Measure、Learn Agent 在動。
問題來了：誰來管這五個？
如果是你，你回到了起點——你就是協調者，你就是瓶頸。
如果是 AI CEO，它每天要接收五份即時反饋、處理五組調整指令、追蹤五條進度——然後還要思考整個系統的優化方向。
一個身兼執行長和專案協調員的角色，通常兩件事都做不好。
沒有中間層，戰略層被日常協調吃掉
AI CEO 的價值在「看全局」——跨越 N 個循環找模式、決定哪個方向加碼、更新讓所有循環受益的執行環境。
但如果它每天在處理每個循環的細節，它就沒有時間和距離做這件事。
結果是：你的 AI CEO 變成一個很聰明的跑腿。戰略層被日常協調消化掉了，沒有人在做最重要的事。
這不是 AI CEO 的問題。是架構的問題。
讓 Codex 擔任專案經理
這就是 Codex 進來的位置。
Codex 擔任 PM（專案經理）——管理 N 個並行 BML 循環的日常執行，讓 AI CEO 做它最值錢的工作。
| 角色 | 誰 | 管什麼 |
|---|---|---|
| AI CEO（執行長） | Claude Code | 全局戰略、Harness Engineering、每日指令、每週復盤 |
| PM（專案經理） | Codex | N 個循環的日常執行、即時協調反饋、每日彙整回報 |
AI CEO 看趨勢，PM 管細節。各自在對的位置做對的事。
雙層結構跑起來，你的工作長這樣
想像這個架構正常運作的一週。
Codex 每天管著五個循環的細節：哪個 Build Agent 今天有輸出、哪個 Learn Agent 發現了訊號、哪個循環要調整下一輪方向。它處理這些，不需要你，也不需要 AI CEO 盯著。
每天下班前，Codex 把彙整好的報告送給 AI CEO。AI CEO 讀完，做出三到五個決策，指令送回：「加碼 BML #2、調整 BML #4 的假設、暫停 BML #5。」Codex 執行。
每週一早上，AI CEO 的成績單在你桌上等你——不是原始數據，是結論：這週哪個方向有效、AI CEO 做了哪些調整、下週你需要決定什麼。
你看完，給一個方向。
為什麼需要兩個角色，而不是一個
戰略判斷和執行協調，需要不同的「認知距離」。
AI CEO 看趨勢和模式——需要距離，把細節抽象掉，才能看見跨循環的規律。PM 管每個循環的具體狀況——需要貼近，知道每個循環今天在哪裡、卡在哪裡。
同一個角色不可能同時保持距離又貼近細節。你不會讓公司 CEO 兼任每個專案的日常管理——這個分工在傳統組織裡存在了幾十年，是有原因的。
現在你用 AI 把它實現。不是新概念，是讓正確的角色結構，在你的 AI 一人公司裡跑起來。
今天的第一步
打開 Claude Code，輸入：
「我目前用 Agent 在做 [你的業務方向]，我想設計一個 AI CEO + PM 的雙層架構。請幫我：（1）定義 Claude Code 作為 AI CEO 的工作範圍與每日任務；（2）定義 Codex 作為 PM 的工作範圍；（3）兩個角色的協作節奏——每天各做什麼、每週各做什麼。」
這份 SOP，是你整個自主迭代系統的骨架。