2025年がエージェントの年だとすれば、2026年は間違いなくエージェントマネージャーのものになるでしょう。 エージェントマネージャーは、AIエージェントのチームを管理できる人です。一人で何人をうまく管理できますか? 一度に4人のAIエージェントを管理するのがやっとです。彼らは説明を求め、許可を求め、ウェブ検索を行いますが、そのすべてが私の注意を必要とします。タスクに 30 秒かかることもあります。それ以外の場合は30分。どのエージェントが何をしているのかわからなくなり、指示を誤って解釈するため、作業の半分が捨てられます。 これはスキルの問題ではありません。これはツールの問題です。 物理ロボットは、ロボット マネージャーの生産性に関する手がかりを提供します。MITは2020年に、平均的なロボットが3.3人の人間の仕事を置き換えたことを示唆する分析を発表しました。2024年、Amazonはピックパックと出荷ロボットが24人の労働者を置き換えたと報告しました。 しかし、決定的な違いがあります:AIは非決定論的です。AIエージェントが指示を解釈します。彼らは即興で演奏します。彼らは時々、指示を完全に無視します。ルンバは、あなたのリビングルームを無視し、代わりにガレージに注意が必要だと判断する創造的な自由を夢見ることしかできません。 経営理論は、多くの場合、チームを7人の制御範囲に導きます。 優れたエージェントマネージャーと話すと、彼らはAIの作業を依頼し、評価するためのプロジェクト管理ツールであるエージェントインボックスを使用していることがわかりました。ソフトウェアエンジニアリングでは、GithubのプルリクエストまたはLinearチケットがこの目的を果たします。 非常に生産性の高いAIソフトウェアエンジニアは、10〜15のタスクを詳細に指定してAIに送信し、完了まで待ってから作業をレビューすることで、10〜15のエージェントを管理します。作業の半分は破棄され、改善されたプロンプトで再開されます。 エージェントの受信トレイは、まだ人気がありません。広くは利用できません。 しかし、将来のエージェントマネージャーにとって、生産性スタックの重要な部分になるのではないかと思います。なぜなら、それはいつでも入ってくる可能性のある作業を追跡する唯一の方法だからです。 従業員一人当たりのARRがスタートアップにとって新しいバニティメトリクスであるならば、一人当たりに管理されるエージェントは、ワーカーのバニティ生産性指標になるかもしれません。 12か月で、何人のエージェントを管理できると思いますか?10?50?100?他のエージェントを管理するエージェントを管理できますか?