今天我們不談CV上的AI技能如何幫你找到一份好工，我們來談談要管理好一班「AI員工」需要有的素養，到底要成為一個Agent Boss 意味著什麽？

屬於2027年的Hybrid 團隊

自COVID-19這場顛覆社會的大事件之後，Hybrid一詞往往代表住上班形式嘅轉變，不過現在有更多人機協助的意味。 今年年初， Microsoft 香港傳播總監 Bobo Wong 在 DotAI Everyone.AI 年度大會（2026-01-09）中將自己定位為 Agent Boss，在 Agent 的浪潮底下已經由一個 People manager 轉型成一個管理著 Agent 的領導者，管理一個 Hybrid 團隊，不單止有員工，亦有 digital labour、AI 作為 Bobo 的副手。

78% 的香港 business leaders，在未來 18 個月會考慮用 AI 作為數碼員工去提升競爭力 — Bobo Wong [1]

轉瞬間我們即將迎接2026年的Q4，有多少公司老闆或者高層可以說自己是一個得心應手的 Agent Boss 呢？去年 Microsoft WorkLab《2025: The year the Frontier Firm is born》 [2] 帶出一個 Term 叫做 Frontier Firm，中文叫做 AI 為先企業，列出了五大條件，用來測試一間公司採用 AI 的成熟度：「全公司層面部署 AI」、「AI 成熟指數（AI Maturity Index）評分高」、「正在使用 Agent」、「計劃加大 Agent 整合」、「相信 Agent 是實現 AI ROI 嘅關鍵」。這份報告體現出 Microsoft 將 AI Agent 視為團隊密不可分的成分。

公司大量使用AI是否等於AI-native？

全世界都冒出了大量AI 公司，每家公司都說自己在AI轉型，這裏要分清兩個概念 —— AI-Enabled（AI 賦能）和AI-Native（AI 原生）。

McKinsey《Scaling the AI-native telco》（2025） [3] 重申 AI-native 組織會把「數據同 AI 能力當成產品一樣管理，講求可規模化、可重複使用」。IBM [4] 更是提出了一句定義：「假若將 AI 抽走，[產品] 不僅會停止如常運作，甚至不再有用。」（If the AI were to be removed, the product would not just cease to function as intended, it would cease to be useful at all.）

兩者皆有提到，AI的能力要當成產品一樣看待。如果要稱得上是AI-native ，你賣的需要是AI本身。假設今天你用AI Vibe code了很漂亮的Landing page，有客人想掏錢包，因為他買的是你的設計、你的交付品，而不是你使用AI建造的過程，因此你並不叫AI-Native，你只是AI-Enabled。

• AI-Enabled（AI 賦能）：AI 只是外加的工具，是用來提升現有效率的手段，運作邏輯並沒有改變。將 AI 抽走，產品依然存在，只是變得較慢、較粗糙。

• AI-Native（AI 原生）：AI 是產品或組織的核心骨幹，決策與流程本身由 AI 驅動，而不只是被 AI 輔助。將 AI 抽走，產品不僅會停止運作，甚至不再是一個產品。

不論AI-nativeness或者AI Enablement都沒有一個有共識的scale, 不像爛蕃茄（Rotten Tomatoes）幫電影打分數, 我們都很難為公司抑或個人的AI能力打分數，隨着One-Person Company概念越戰越濃, 在2027年, 我們將要套用的準則必須要橫跨公司規模, 必勝條件首先要從管理邏輯入手，然後再從執行面必備概念來分勝負。

「管 AI」同「管人」可否用同一套功夫 ?

在以往我們提供的培訓中，為了讓新手不卻步，我們很常會用「聘請AI員工」來代表你渴望將AI融入工作流中的意願，嚴格來說這個表達有點以偏概全。

管理AI Agent和管理人之間最大的共通點，就是我們都在用Natural Language下達指令。不過，如果有上過我們AI 101的基礎課程，也會一早發現，就算使用自然語言，Prompting仍然需要技巧。另一個共通點是Authorization，在使用Agent的層面，如果需要Agent由頭到尾不用Human in the Loop（人類參與流程）完成一個任務，事前授權管理非常重要。Authorization是平衡每項任務的Hands-off程度以及避免觸及敏感資料的界線，這與授權公司同事處理任務的邏輯一樣。

管人的話，很多Team Head也跟我們講過最難、亦都最有用是令到團隊對所做的事情有Ownership（此處指當責那種Ownership，不是指擁有權）。完整的SOP、清晰的授權可以令AI大大輔助團隊的生產力，但再清晰的指引、更豐富的知識庫也不能夠推動一個人擁有Ownership。覺得需要為事情附上責任的情緒，往往是令工作成果有差異化的條件。培育人才擁有Ownership，需要提供發揮空間，以及信任人才的判斷，而不是管理AI Agent所提供的流程和限制。

這條分界，Bobo 在台上也親身劃過一次 [1]。她說：「我同傳媒嘅溝通，了解佢背後嘅agenda；又或者我同我Manager做Training，其實呢啲都係我（人）去需要做。我要諗清楚AI同人個分工合作點喺邊度，從而先可以提升我嘅競爭力。」

值得留意的是，她選擇的兩個例子都不是「流程與限制」的問題，而是需要建立關係的任務，無法假手於AI Agent。

Agent Boss必備概念 —— 寫Prompt不等於寫Skill

如果你自問對AI應用已不陌生，相信你已經儲下了不少Prompt，將Prompt餵給Gemini 的Gem、ChatGPT的MyGPTs，這樣已經足夠成為Agent boss了嗎？ 第一個自我檢查點是，我們還停留於聊天室的思考層面嗎？一段 Prompt 可以寫得很完整，但並不能夠交代清楚：

• 甚麼時候才應開始任務

• 應該讀哪些資料

• 哪一步要留下來給下一步看

• 哪些錯不能接受，以及誰負責最後收貨

寫進Skill當中的是「做法」，而做法不會每天都變，它們是能夠交付更加可靠結果的流程(SOP)。Prompt的存在就是每天需要應付的變數。舉例說，在餐廳做侍應，客人下單後，要將order輸入到POS當中，再列印出一張單據放在客人枱面，客人之後就可以拿起單據到收銀台結帳，這個流程是不變的，所以可以寫成Skill。會變的是客人每次下單的食物種類、數量以及支付方法，這些就等於Prompt。

Skill 在上面，決定一個task如何拆成幾個步驟、什麼時候需要什麼prompt；Prompt 在其下面，負責執行每一個步驟的實際操作。

不要將僥倖寫成Skill

我非常明白一看到成功的output，就立即想把它包裝成 Skill的衝動，但寫Skill也要三思而後行。

如果你的指令第一次就做到你滿意的效果，可能只是剛好資料齊全、剛好猜AI 中你心意。要知道即使指令的寫法完全一樣，AI仍然有可能給你參差的回答。如果馬上將流程寫成Skill，只是把一次偶然的成功包裝成一套標準流程。

當你手頭上有非常出色的指令，又運用過它處理同一類工作幾次，也開始看得出常見錯誤以及哪些位置需要人手判斷，那就是將它寫成Skill的時機。

這24小時就可以為AI Hybrid 團隊做好準備

即使這個時代學什麼都快，要成為Agent Boss也很難一步到位。請你在未來24小時之內得到你的Small Win：

1. 觀察你團隊最常使用的Prompt

2. 理解這個Prompt究竟在處理「會變的內容」（每次落單的食物種類），抑或在定義「流程與限制」

3. 將定義流程與限制的Prompt，重新寫成Skill，交代上文有寫的4個問題

只要在人機協作的過程中分清界線，亦能夠在執行面上用對的方法做事，不用等到2027年，你就能擁有一個高效而且分工清晰的AI Hybrid團隊。

參考資料

1. Bobo Wong（Microsoft 香港傳播總監）於 DotAI Everyone.AI 年度 AI 實戰者大會（2026-01-09）現場發言。78% 數據為 Bobo 引述 Microsoft Work Trend Index 全球調查（31 個國家及地區，含香港；約 1,000 名 business leaders）。

2. Microsoft WorkLab, 2025: The year the Frontier Firm is born (2025 Work Trend Index). Frontier Firm 五大條件：org-wide AI deployment、high AI Maturity Index score、current agent use、projected agent integration、belief that agents are key to AI ROI. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born

3. McKinsey & Company, Scaling the AI-native telco (27 Feb 2025). https://www.mckinsey.com/industries/technology-media-and-telecommunications/our-insights/scaling-the-ai-native-telco

4. IBM, What is AI native? https://www.ibm.com/think/topics/ai-native

Written by TC Ng, Head of Brand and Media