管理 1000 個 Agent
你不需要直接管 1000 個 Agent，你只需要管好 AI CEO 這一條線——層級管理讓一個人能間接影響上千個 Agent 的工作。
1,000 個 Agent 同時跑，你管得來嗎？
直覺的答案：管不來，太多了。
但問題問錯了。
正確的問題是：你需要親自管哪幾個，其他的誰來管？
答案：你管 AI CEO，AI CEO 管 Codex，Codex 管 AgentBML 團隊。
1,000 個 Agent，你實際上管的只有一條線——你和 AI CEO 之間的那條。
層級管理，不是直接管理
你不管每一個 Agent，就像 CEO 不管公司裡每一個員工。
CEO 管幾個直接匯報的高管。高管管中層，中層管執行團隊。這個結構讓一個人能間接影響幾千人的工作，而不需要和每個人對話。
你的 AI 工廠是同樣的邏輯：
你管的：AI CEO 的方向和品質標準。 AI CEO 管的：每日 Harness 決策、給 Codex 的整體指令。 Codex 管的：N 個並行循環和 AgentBML 團隊的日常協調。 AgentBML 管的：各自的 Build / Measure / Learn 任務。
1,000 個 Agent，你的管理介面只有一個：每週的 Boss Engineering 方向更新，加一份成績單。
規模化管理的三個關鍵
① 清楚的職責邊界。 每一層都知道自己的決策範圍，超出範圍才往上報。Codex 能決定的，Codex 決定。AI CEO 能決定的，AI CEO 決定。你只收到需要你判斷的——超出 AI CEO 權限的戰略問題，和你給自己設定的品質確認節點。
② 標準化讓系統自我維持。 你的 AGENTS.md、SOP、品質標準——文件越清楚，Agent 越能在沒有你介入的情況下做出符合期待的決定。
管 1,000 個 Agent 的秘訣，不是更強的管理能力。是更清楚的標準文件。
③ 例外才需要你。 系統正常跑的時候，你不需要介入。你介入的時候，是系統遇到它無法判斷的情況——Boss Engineering 沒涵蓋到的新場景，或你想調整整體方向。
把精力留給例外。把正常情況交給系統。
1,000 個 Agent 的實際配置
當你的 AI 工廠完全建立起來，「1,000 個 Agent」長這樣：
獲客層：幾十個 SEO 內容 Agent 持續產出、分發、追蹤排名。 銷售層：銷售頁 A/B 測試 Agent、Email 序列 Agent、問題回答 Agent。 交付層：客戶入門 Agent、使用追蹤 Agent、顧客成功介入 Agent。 優化層：各產品的 Learn Agent、Codex 協調的循環、Claude Code 的 Harness 系統。 跨產品層：你的一人創投組合裡，每個活躍產品都有自己的 AgentBML 團隊。
這些 Agent，大部分你甚至不知道它們的名字。
你只知道每週那份成績單，和你每週給 AI CEO 的那個方向決定。
今天的第一步
在你現在的系統裡，找一個「你每次都要親自判斷、但其實可以標準化的決定」。
例如：你每次看到 Agent 產出的文章不夠好，手動改，重新發布。
把這個「你親自判斷」的標準，寫成 AGENTS.md 的一條規則——讓這個判斷變成系統的標準，而不是你每次的手動介入。
每一條這樣的規則，都讓你從管理 1 個 Agent 的細節，升級成管理整個系統的方向。
這就是你從「幫 Agent 做事」到「管 Agent 系統」的每一步。