結合 Manus+n8n，Bika 想讓每個人都擁有屬于自己的 AI 團隊

AI 產品越來越多，AI 的能力也越來越強，不過我們好像并沒有變得更悠閑，而是更忙了。因為要在各種 AI 產品之間切換，寫各種提示詞以及做各種修改等。

于是自動化成為最近一些 AI 產品最核心的一個價值點，像 n8n、Clay 以及 AI CRM Attio 最近的巨額融資《》，我理解其中自動化是其非常關鍵的一環，通過 AI 解決并打通了各種數據后，自動化讓流程的效率得到了極大提升。

“AI+自動化”正在成為一種標配，n8n 創始人曾說他們在將之前的自動化工作流程引入 AI 后，其收入增長了 5 倍《》。

但目前的大部分自動化針對的還是比較簡單的工作流，如果要讓一個團隊那種復雜的管理協同實現自動化，那么我們期待的一人公司可能會迎來更快的爆發式發展。

這個就是 Bika 團隊最近在做的事情，他們從企業管理視角出發，提出了一個新的角色概念AI Organizer，希望通過它來組織管理各個 AI Agent，實現管理協同。

想解決的問題也很好理解：AI 工具解決了單點問題，卻制造了新的管理負擔。工具太多、太碎、太貴，人反而成了系統里最忙的零件。

這和工業化的發展歷程非常類似，工業化革命帶來了單個機器效率的提升，但真正帶來生產方式變革的，是管理制度。只有當機器、能源和工人被串聯進標準化的流水線時，效率才真正爆發。AI 工具的處境也一樣，單點上都很強，但如果沒有一個“指揮”去設定目標、分工、監督，整體效率始終釋放不出來。

未來 AI 時代真正缺的不是執行力，而是組織力。于是 Bika 希望通過 AI Organizer 這個角色來解決這塊的問題，目前其定位是針對一人公司的 AI 經理人（AI Organizer for One-Person Company）。如果我們將各種 AI 工具（Agent）比作工廠的工人，那么 Bika 要做的就不是工人層面，而是 AI 經理人角色。

產品本身除了提供各種 AI Agent 能力外，其核心是要把分散的 Agent 組織成一個真正能運轉的團隊，讓用戶不再疲于奔命，而是像 CEO 一樣設定目標，剩下的交給團隊去執行即可。

從能力上，我將其簡單比喻為 Manus+n8n。底層提供了很多能力，比方說構建 AI Agent、自動化、數據庫、儀表盤等等，之后通過它可以建立起自己的 Agent AI 團隊，并通過這個 AI 經理人角色把這些分散的 Agent 整合進同一個協作體系，它能理解目標、分派任務、統一反饋，實現任務從輸入到產出之間的順暢流轉，這個角色既是經理人，也是中樞。

其操作方式和大部分 Agent 類產品沒啥太大區別，通過對話聊天進行交互，但是在具體實現過程中有很大不同，它提供了 3 個核心角色，一個是 Agent Builder，你可以通過它來構建 Agent；其次是 Chief of Staff，相當于是你的總管，協調其它 Agent 處理任務；最后就是單個 Agent，你可以通過它幫你實現某個具體的單任務。

目前 Bika 的目標客戶也很清晰，從最簡單的組織開始，比方說：

• 個人創業者 / 一人公司，希望用 AI 替代重復流程，節省人力成本，快速試錯。
• 自由職業者和創意服務者，比如財經博主、品牌設計師、營銷顧問，需要自動化客戶管理和專業化流程。
• 數字創作者，運營課程、社群或訂閱業務的人，希望把創作到銷售的鏈條跑順，而不是靠體力硬撐。
• AI 自動化玩家，原本折騰 Zapier、Make.com 的人，希望找到門檻更低、整合度更高的平臺。
• 延展用戶還包括遠程小團隊、無代碼構建者、低成本創業者。

創始人 Kelly 跟我提到他們的一位財經博主用戶，依靠 Bika 的一套“AI 自動化流程”，每個月從每個客戶身上收取五位數服務費。其操作也很簡單，每天早上，系統自動抓取 Futu、Alpha Vantage 等股票平臺數據，喂給 AI 生成 PPT 和市場洞察，最后由他確認后發給客戶。這里就不是 AI 替代人，而是人靠 AI 把“重復活”變輕，把精力放在“情緒價值、信任傳遞以及更多其它服務”上。下面是 Bika 的一個產品 Demo 視頻：

而為了讓更多人輕松上手，平臺內置了 100+ 行業模板，相當于現成的 SOP，覆蓋營銷、銷售、內容、運營等高頻場景。同時配合他們自研的 ToolSDK.ai，Bika.ai 已經打通超過 5000 個 MCP 工具，涵蓋郵件、支付、CRM、云服務等。這意味著 AI 不止會給你答案，還能真正把流程閉環跑通。

比方說像 Sales Contract Automation Management 這塊，很多中小企業在合同管理和回款跟蹤常常是最頭疼的環節：財務需要定期追蹤哪些合同快到期、哪些賬款還沒收回，稍有疏漏就可能影響現金流。

過去，這類工作往往靠人工統計表格、寫郵件提醒，既耗時又容易出錯。現在通過 Bika，這些操作被打包成一個現成模板。系統會在每周一自動匯總 30 天內即將到期的合同，并生成本周的應收賬款清單，推送給相關人員；合同詳情、客戶信息、收款計劃、開票數據，都集中在同一個界面里，自動聯動更新。財務人員要做的，只是根據實際回款情況更新數據，系統會自動生成最新的賬款匯總和提醒郵件。

如果一些場景沒有提供模板，你也可以直接通過其 Agent Builder 自己構建。因此我理解Bika 真正想做的不是“再做一個好用的工具”，而是要把 AI 的角色從“工人”真正提升為“經理人”，相當于定義出了一個全新的品類——AI Organizer。

產品給我最直觀的感覺，是它完全是從管理視角出發做的，這點在我跟創始人 Kelly 的交流過程中感受非常深，Bika 的核心團隊來自 Vika 維格云，是國內最早的多維表格產品，當時他們做維格這個產品也是基于之前在喜茶管理門店時經歷的一些管理痛點，Bika 延續了這套思維模式。用他的話說就是：

我們做的從來不是"工具"，而是用技術解決管理問題。

不過做 Bika 這個產品的過程并不是特別的順利，管理本身就是一個比較復雜的體系，體現在產品上就是功能很多很重，可能導致用戶進來不知道干啥，這也是我第一次看到 Bika 時的感覺。但好處在于，當用戶體驗到強大的能力后，可能留存會非常好。

Kelly 說，整個產品經歷了 3 次改定位，一開始產品叫“大數據多維表格”，這聽起來就很“重”，用戶進來要自己搭表格、連數據，很像當年維格遇到的困境：功能很強，但“理解成本太高”。

他們第一次修改定位是加了自動化，把多維表格和自動化結合，能抓數據、能自動生成報告，但用戶還是問“這跟 n8n、Zapier 有啥區別？”

第二次修改定位加了模板但發現還是不夠，他們上線了各種行業模板，比如“Twitter 熱點抓取”“客戶線索跟蹤”，但用戶還是覺得“功能太多，不知道先點哪個”。

第三次修改定位，直接把各種技術能力隱藏了起來，直說產品能干嘛。直接把定位定為“AI Organizer”：你要發Twitter，就給你一個“Twitter 助手”；要跟蹤股票，就給你一個“金融助手”。底層的多維表格、5000 個 MCP 集成等，全藏在了后面。

此次定位修改后，我覺得 Bika 核心就解決了小用戶的兩個“真痛點”：

1. 數據從哪來？ 不用自己找 API，系統能直接抓 Twitter、LinkedIn、股票平臺的數據，甚至配個 TikTok 賬號就能自動發內容；
2. 自動化難不難？ 不用學代碼，選個智能體模板就能用，比如金融博主的“數據抓取→AI 生成洞察→發客戶”全流程，點幾下就能搭好。

這個定位我覺得就很聰明：比 n8n 容易上手（不用寫代碼），比 Zapier 靈活（集成 5000 個 MCP 應用，還比它便宜），甚至比 Airtable 更輕（不用先建數據表格）。

這里我覺得解決數據來源非常關鍵，沒有數據基本上就沒有后續的自動化，Bika 現在的解決方式讓這塊變得不再是一個高門檻的事情。

Kelly 說，他們之前在多維表格踩過的一個坑，就是不能做通用場景，只說“你能用來干嘛”，這樣用戶才會買單。現在 Bika 已經在海外積累了數萬用戶，付費用戶也已經不少，基本上都是一些特定場景的需求。

目前 Bika+維格整個團隊也就 20 人左右，維格除了服務客戶外，也變成了 Bika 的底層基礎設施。Kelly 說的這點我非常認同，工業革命解決了藍領的重復活，現在 AI 要解決白領的重復活。

他希望 Bika 傳遞的是“Super Organizer”，而不是另一個 Super Agent。因為它試圖解決的是 AI 工具之間的協作和管理問題，而不僅僅是執行問題。

這是從工具到組織的一個轉變，因此在做法上也有很大不同，傳統工具解決的是某一個環節的問題，比如文檔、數據表格或自動化流程，但最終需要人來把這些拼接起來。

Bika 的做法是反過來的：它先搭建一個組織框架，再把 Agent和工具塞進去，讓用戶只需描述目標，AI 團隊就能自動拆解和執行。用戶不必再成為“指令搬運工”，而是能真正像老板一樣專注于目標與結果。

在 OpenAI 之前提出的 AGI 五級模型里：Chatbots、Reasoners、Agents、Innovators 和 Organizers，Bika 相當于是直接從第五級 Organizers 切入做的，這也是我看到的第一個以這個視角做的 AI 產品，這是一個很好的嘗試。

You.com 和 Exa 最近得到 VC 巨額投資和市場的歡迎《》，證明圍繞 AI Agent 做基礎設施和服務是未來非常重要的一個方向。

畢竟AI 時代 Agent 數量將超過人類，如果說未來的搜索引擎將主要面向 Agent，那么未來的管理可能也將有很大部分是面向 Agent 的，這也是我覺得 Bika 目前的探索可能已經走在比較前沿而且有意義的地方。

End!

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