结合 Manus+n8n，Bika 想让每个人都拥有属于自己的 AI 团队
AI 产品越来越多，AI 的能力也越来越强，不过我们好像并没有变得更悠闲，而是更忙了。因为要在各种 AI 产品之间切换，写各种提示词以及做各种修改等。
于是自动化成为最近一些 AI 产品最核心的一个价值点，像 n8n、Clay 以及 AI CRM Attio 最近的巨额融资《AI CRM 融了 1 亿多美金，一个 AI 群聊 Agent 拿了近千万美金》，我理解其中自动化是其非常关键的一环，通过 AI 解决并打通了各种数据后，自动化让流程的效率得到了极大提升。
“AI+自动化”正在成为一种标配，n8n 创始人曾说他们在将之前的自动化工作流程引入 AI 后，其收入增长了 5 倍《n8n 快 15 亿美金估值了，用 AI 自动化火遍全球》。
但目前的大部分自动化针对的还是比较简单的工作流，如果要让一个团队那种复杂的管理协同实现自动化，那么我们期待的一人公司可能会迎来更快的爆发式发展。
这个就是 Bika 团队最近在做的事情，他们从企业管理视角出发，提出了一个新的角色概念 AI Organizer，希望通过它来组织管理各个 AI Agent，实现管理协同。
想解决的问题也很好理解：AI 工具解决了单点问题，却制造了新的管理负担。工具太多、太碎、太贵，人反而成了系统里最忙的零件。
这和工业化的发展历程非常类似，工业化革命带来了单个机器效率的提升，但真正带来生产方式变革的，是管理制度。只有当机器、能源和工人被串联进标准化的流水线时，效率才真正爆发。AI 工具的处境也一样，单点上都很强，但如果没有一个“指挥”去设定目标、分工、监督，整体效率始终释放不出来。
未来 AI 时代真正缺的不是执行力，而是组织力。于是 Bika 希望通过 AI Organizer 这个角色来解决这块的问题，目前其定位是针对一人公司的 AI 经理人（AI Organizer for One-Person Company）。如果我们将各种 AI 工具（Agent）比作工厂的工人，那么 Bika 要做的就不是工人层面，而是 AI 经理人角色。
产品本身除了提供各种 AI Agent 能力外，其核心是要把分散的 Agent 组织成一个真正能运转的团队，让用户不再疲于奔命，而是像 CEO 一样设定目标，剩下的交给团队去执行即可。
从能力上，我将其简单比喻为 Manus+n8n。底层提供了很多能力，比方说构建 AI Agent、自动化、数据库、仪表盘等等，之后通过它可以建立起自己的 Agent AI 团队，并通过这个 AI 经理人角色把这些分散的 Agent 整合进同一个协作体系，它能理解目标、分派任务、统一反馈，实现任务从输入到产出之间的顺畅流转，这个角色既是经理人，也是中枢。
其操作方式和大部分 Agent 类产品没啥太大区别，通过对话聊天进行交互，但是在具体实现过程中有很大不同，它提供了 3 个核心角色，一个是 Agent Builder，你可以通过它来构建 Agent；其次是 Chief of Staff，相当于是你的总管，协调其它 Agent 处理任务；最后就是单个 Agent，你可以通过它帮你实现某个具体的单任务。
目前 Bika 的目标客户也很清晰，从最简单的组织开始，比方说：
- 个人创业者 / 一人公司，希望用 AI 替代重复流程，节省人力成本，快速试错。
- 自由职业者和创意服务者，比如财经博主、品牌设计师、营销顾问，需要自动化客户管理和专业化流程。
- 数字创作者，运营课程、社群或订阅业务的人，希望把创作到销售的链条跑顺，而不是靠体力硬撑。
- AI 自动化玩家，原本折腾 Zapier、Make.com 的人，希望找到门槛更低、整合度更高的平台。
- 延展用户还包括远程小团队、无代码构建者、低成本创业者。
创始人 Kelly 跟我提到他们的一位财经博主用户，依靠 Bika 的一套“AI 自动化流程”，每个月从每个客户身上收取五位数服务费。其操作也很简单，每天早上，系统自动抓取 Futu、Alpha Vantage 等股票平台数据，喂给 AI 生成 PPT 和市场洞察，最后由他确认后发给客户。这里就不是 AI 替代人，而是人靠 AI 把“重复活”变轻，把精力放在“情绪价值、信任传递以及更多其它服务”上。
而为了让更多人轻松上手，平台内置了 100+ 行业模板，相当于现成的 SOP，覆盖营销、销售、内容、运营等高频场景。同时配合他们自研的 ToolSDK.ai，Bika.ai 已经打通超过 5000 个 MCP 工具，涵盖邮件、支付、CRM、云服务等。这意味着 AI 不止会给你答案，还能真正把流程闭环跑通。
比方说像 Sales Contract Automation Management 这块，很多中小企业在合同管理和回款跟踪常常是最头疼的环节：财务需要定期追踪哪些合同快到期、哪些账款还没收回，稍有疏漏就可能影响现金流。
过去，这类工作往往靠人工统计表格、写邮件提醒，既耗时又容易出错。现在通过 Bika，这些操作被打包成一个现成模板。系统会在每周一自动汇总 30 天内即将到期的合同，并生成本周的应收账款清单，推送给相关人员；合同详情、客户信息、收款计划、开票数据，都集中在同一个界面里，自动联动更新。财务人员要做的，只是根据实际回款情况更新数据，系统会自动生成最新的账款汇总和提醒邮件。
如果一些场景没有提供模板，你也可以直接通过其 Agent Builder 自己构建。因此我理解Bika 真正想做的不是“再做一个好用的工具”，而是要把 AI 的角色从“工人”真正提升为“经理人”，相当于定义出了一个全新的品类——AI Organizer。
产品给我最直观的感觉，是它完全是从管理视角出发做的，这点在我跟创始人 Kelly 的交流过程中感受非常深，Bika 的核心团队来自 Vika 维格云，是国内最早的多维表格产品，当时他们做维格这个产品也是基于之前在喜茶管理门店时经历的一些管理痛点，Bika 延续了这套思维模式。用他的话说就是：
我们做的从来不是"工具"，而是用技术解决管理问题。
不过做 Bika 这个产品的过程并不是特别的顺利，管理本身就是一个比较复杂的体系，体现在产品上就是功能很多很重，可能导致用户进来不知道干啥，这也是我第一次看到 Bika 时的感觉。但好处在于，当用户体验到强大的能力后，可能留存会非常好。
Kelly 说，整个产品经历了 3 次改定位，一开始产品叫“大数据多维表格”，这听起来就很“重”，用户进来要自己搭表格、连数据，很像当年维格遇到的困境：功能很强，但“理解成本太高”。
他们第一次修改定位是加了自动化，把多维表格和自动化结合，能抓数据、能自动生成报告，但用户还是问“这跟 n8n、Zapier 有啥区别？”
第二次修改定位加了模板但发现还是不够，他们上线了各种行业模板，比如“Twitter 热点抓取”“客户线索跟踪”，但用户还是觉得“功能太多，不知道先点哪个”。
第三次修改定位，直接把各种技术能力隐藏了起来，直说产品能干嘛。直接把定位定为“AI Organizer”：你要发Twitter，就给你一个“Twitter 助手”；要跟踪股票，就给你一个“金融助手”。底层的多维表格、5000 个 MCP 集成等，全藏在了后面。
此次定位修改后，我觉得 Bika 核心就解决了小用户的两个“真痛点”：
- 数据从哪来？ 不用自己找 API，系统能直接抓 Twitter、LinkedIn、股票平台的数据，甚至配个 TikTok 账号就能自动发内容；
- 自动化难不难？ 不用学代码，选个智能体模板就能用，比如金融博主的“数据抓取→AI 生成洞察→发客户”全流程，点几下就能搭好。
这个定位我觉得就很聪明：比 n8n 容易上手（不用写代码），比 Zapier 灵活（集成 5000 个 MCP 应用，还比它便宜），甚至比 Airtable 更轻（不用先建数据表格）。
这里我觉得解决数据来源非常关键，没有数据基本上就没有后续的自动化，Bika 现在的解决方式让这块变得不再是一个高门槛的事情。
Kelly 说，他们之前在多维表格踩过的一个坑，就是不能做通用场景，只说“你能用来干嘛”，这样用户才会买单。现在 Bika 已经在海外积累了数万用户，付费用户也已经不少，基本上都是一些特定场景的需求。
目前 Bika+维格整个团队也就 20 人左右，维格除了服务客户外，也变成了 Bika 的底层基础设施。Kelly 说的这点我非常认同，工业革命解决了蓝领的重复活，现在 AI 要解决白领的重复活。
他希望 Bika 传递的是“Super Organizer”，而不是另一个 Super Agent。因为它试图解决的是 AI 工具之间的协作和管理问题，而不仅仅是执行问题。
这是从工具到组织的一个转变，因此在做法上也有很大不同，传统工具解决的是某一个环节的问题，比如文档、数据表格或自动化流程，但最终需要人来把这些拼接起来。
Bika 的做法是反过来的：它先搭建一个组织框架，再把 Agent和工具塞进去，让用户只需描述目标，AI 团队就能自动拆解和执行。用户不必再成为“指令搬运工”，而是能真正像老板一样专注于目标与结果。
在 OpenAI 之前提出的 AGI 五级模型里：Chatbots、Reasoners、Agents、Innovators 和 Organizers，Bika 相当于是直接从第五级 Organizers 切入做的，这也是我看到的第一个以这个视角做的 AI 产品，这是一个很好的尝试。
You.com 和 Exa 最近得到 VC 巨额投资和市场的欢迎《给 AI 而非人类构建搜索 Benchmark 领投了 8500 万美金，You 也拿了 1 亿美金》，证明围绕 AI Agent 做基础设施和服务是未来非常重要的一个方向。
毕竟AI 时代 Agent 数量将超过人类，如果说未来的搜索引擎将主要面向 Agent，那么未来的管理可能也将有很大部分是面向 Agent 的，这也是我觉得 Bika 目前的探索可能已经走在比较前沿而且有意义的地方。
