建立 AI 團隊的重點，是讓每個聊天有角色、有任務、有共同規則，也有自己的專業經驗。當任務變複雜時，不要再追求一個萬能 AI，而是開始管理一個能分工合作的 AI 團隊。最近一次 AI 課程中，有學員問我，從課程中發現，我在使用 AI 時很少是一次性的問答，而是在一段長期的工作流程中持續跟某一個 AI 員工互動（具體來說例如一個專注在特定任務的 ChatGPT 討論串），我帶著這個 AI 員工分析資料，讓這個 AI 員工先產出任務成果草稿，我的修正與調整也更新回去讓 AI 員工知道之後應該怎麼做。於是某一個 ChatGPT 特定討論串的員工長期幫助我規劃筆記課程，懂得我的經驗與技巧，當有新的企業需求時懂得規劃新課程。（參考：養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好）某一個 Gemini 討論串的員工長期幫我設計引導孩子寫作文的技巧，懂得我和孩子的需求，可以隨時根據新題目繪製心智圖、引導寫作方案。（參考：我如何用 AI 把親子生活變有趣： 7 種父母都能用得上的實戰流程，從複習、遊戲到溝通）某一個 Codex 專案中討論串的員工長期幫我把內訓課程的講綱變成簡報，他懂得我習慣的簡報版面與講解方式，之後丟講綱就可以立刻完成PPT。（參考：AI 結合卡片盒筆記法，人不再操作軟體，用對話流程讓 Codex 搭建資料整理系統：我的兩個月實測心得）也就是無論換到哪一種 AI 工具，對我來說，之前分享過的「ChatGPT 的 PARA 聊天室分類法：增強 AI 協作威力實戰案例分享」，都是我認為可以幫助人「訓練 AI 員工」，並在長期工作流程中有一個「懂得做這件事情」的助手，隨時幫助自己處理各種產出的好方法。但是 AI 員工一多，會需要一個更有效的管理方法：一個單獨的 AI 討論串很難成為一個萬能助理，我們可以開始把 AI 拆成一個有分工、有共識、有復盤的工作團隊。反過來說，當一件事情變得複雜，就需要管理不只一個 AI 員工來做事，不只是單一任務需求，而是一個長期專案需要有企劃的員工、分析資料的員工、製作報告的員工、繪製圖解的員工，乃至於懂得挑毛病的員工、反向思考的員工，還是專案底下面對不同客戶、不同子任務的員工。那麼，這時候單純只有一個專案一個討論串就不夠了，反而會讓這個討論串中「夾雜」混亂的、反向的、不同情境的記憶與經驗， AI 處理時更容易有問題。所以，在上述不同的 AI 工具中，我會用「 AI 團隊」的概念來管理這些同一個目標、專案，但是有不同需求的 AI 員工：善用 AI 工具內建的功能，讓這些員工有共同記憶，可以彼此互通資訊，但又各自懂得「自己應該專注的事情」，能夠掌握專案方向、參考其他員工經驗，卻聚焦自己專屬的工作邏輯。並且，建立 AI 團隊的方法，無論你使用 ChatGPT、 Gemini 還是 Codex 等工具，都能做得到。現在很流行的 AI Agent，例如 Codex、Claude Code 當然很適合打造這樣多員工的 AI 團隊（一般人如何快速上手 Codex 超完整圖文教學：讓 AI 助理整理文件表格，建立自動化流程），但其實利用 ChatGPT 的「專案」功能，或是 Google Gemini 的「Notebook」功能（這篇文章因為份量太多放不下，下一篇再介紹），也可以打造一個簡化版的 AI 團隊。下面的教學文章，我就根據自己常用的工具，分享我如何搭配相應功能來打造自己的 AI 團隊，團隊內的不同 AI 員工可以如何有效分工：有一個負責專案目標與企劃的 PM。有一個負責課程大綱或報告架構的助理。有一個負責簡報設計的助理。有一個負責圖解、流程圖、資訊圖表的助理。也可以有負責搜尋研究、資料整理、社群貼文、文案潤飾的助理。需要的時候，加一個總是幫助自己反向、多角度思考的顧問助理。ChatGPT 專案團隊實作案例：防彈筆記法企業內訓 AI 助教團隊一個 AI 團隊，不只是把很多 AI 討論串放入一個分類管理而已。（例如 ChatGPT 行之有年的專案功能：ChatGPT 「專案」 AI 專屬資料庫實戰案例，和 NotebookLM 比較）在我常用的 ChatGPT 中，我會利用「專案」功能來建立團隊，而且會有明確的分工，每個聊天串都有固定角色、固定任務、固定輸入、固定輸出，不同專案會有不同類型任務，但幾個必備的架構是：PM：負責專案目標與共同知識PM 不是直接做所有成果，而是負責建立專案、工作規則：研究主題背景 整理專案目標 釐清受眾與痛點 持續迭代更新專案知識與規則專業助理：負責單一任務成果根據工作類型不同，一個任務一個助理，處理特定成果與客戶，讓流程不混亂，例如：大綱助理：只負責課程大綱或文章架構。 簡報助理：只負責簡報版面、投影片邏輯。 圖解助理：只負責資訊圖、流程圖、視覺化。 文案助理：只負責社群貼文、銷售頁、課程介紹。 反思者：提出不同意見、自由發散思考，但是不混在主線工作流程中很多時候工作需要不同想法，反思者可以接收其他 PM 或專業助理的工作狀態，提出不同意見，但不會讓工作流程變得混亂，例如：一個總是唱反調的 PM一個往相反方向規畫的大綱助理一個走另外一種簡報風格的助理這些「 AI 員工」，在 ChatGPT 的專案功能中，可以善用功能做出下面的溝通：透過「專案指令」建立所有員工的目標規則。利用「資料來源」管理現階段必備資料，讓所有員工明確取用。透過團隊的「記憶」讓大綱助理可以接收 PM 的知識作大綱，而簡報助理可以接收大綱助理的內容作簡報。透過「分支聊天」快速建立需要的反思者。AI PM 負責一段時間復盤，更新專案指令規則。每個 AI 專業助理產出完成品時，可適度加入團隊資料來源。第一步：先訓練一個專案 PM，掌握這個專案的基礎知識與觀點讓我們進入操作示範。當我要在 ChatGPT 中建立一個「防彈筆記法課程規劃」專案團隊時，我會先在左方新增一個空的「專案」。第一時間我不會立刻就建立專案指令、資料來源，而是先開啟一個新個聊天，訓練一個前面說的 PM 專案助理。這個 PM 的任務，不是幫我做簡報，也不是馬上寫文案，而是先幫我釐清：這個專案要達成什麼目標？這個主題有哪些核心知識？這個專案要解決哪些真實問題？有哪些資料、案例、使用者回饋值得參考？這個專案接下來可能需要哪些工作流程？一開始，我通常會先利用 ChatGPT 的搜尋研究、Deep Research 等功能，讓這個 PM 討論串先進行資料蒐集與分析。我把這個過程比喻為我在訓練一個「懂得這個專案在做什麼工作，應該怎麼工作」的 AI 助手。例如我正在準備一場「防彈筆記法」企業內訓課程，我會先讓這個 PM 幫我研究：防彈筆記法的相關資料。使用者回饋與真實案例。企業職場常見的筆記痛點。其他筆記方法之間的比較。這堂課可能要解決的企業內訓需求。接著，我會再和這個 PM 討論：我身為講師，對這個課程的核心觀點與想法是什麼。這個過程是在訓練一位團隊 PM，讓它理解防彈筆記法的基本知識、市場策略、企業內訓痛點，以及這個專案真正要達成的成果。這時候如果有出現「以後專案團隊都需要知識」的資料與觀點，可以利用 ChatGPT 專案聊天串回答最下方的「新增到資料來源」按鈕，把整份回答傳到 ChatGPT 專案分類的「資料來源」中，之後更容易被參考。但這邊我會審慎使用，只有當這份資料真的是「未來所有團隊成員都要知道的」，我才會存入資料來源。舉例來說，之後我可能規劃了一個「某某企業專用的課程大綱」，這個大綱只有針對那個企業有用，其他團隊成員不一定需要知道，那就不要存入專案資料來源。但我在進行了幾次企業課程後，把這幾次課程的大鋼統整成一個「最完整版企業內訓課程大綱」，那麼我就存入專案資料來源，之後可以參考。第二步：從 PM 分支出不同專業助理的 AI 員工，每個員工有獨立技能，但可以互通有無在 AI PM 員工建立這個專案的基礎知識與觀點後，我會利用「分支討論串」的功能，從 PM 「衍生」出不同的討論串，讓它們變成不同的 AI 員工，但具備 PM 前面分析過的知識與觀點。這個功能在 ChatGPT、 Gemini 中都有。在對話下方選擇「...」－「在新聊天中分支」，那麼這個對話之前的討論、記憶都會直接帶入新的聊天中。以「防彈筆記法企業內訓」這個專案來說，我把專案 PM 建立的知識「分支」出來，帶著這個觀點，開始訓練第二號員工：專門製作課程大綱。這個助理的任務，是根據 PM 前面建立的知識，參考某一家企業提出的痛點需求，設計有效的企業內訓課程大綱。我教這個專業助理怎麼規劃課程的方法，這是他獨立的技能。但是他可以參考分支之前的討論規劃，也可以參考前面存入資料來源的共通知識。這時候，「 PM 討論串」繼續鑽研專案的方向、技術、觀點，而「內訓課程大綱討論串」則取用那些資料，但專注在滿足企業需求的課程規劃上。我繼續回到 PM 討論串，同樣透過「分支」功能，帶著 PM 的知識，衍生出第三個「專門做簡報」的員工。這個員工需要具備的獨立技能，是如何做某種風格簡報的技能。我會給它看我喜歡的風格範例，請它從裡面學會適合的版面、設計風格與表達方式。簡報員工（討論串）研究過設計簡報的方法後（加上前面分支過來，已經具備的專案知識）。我可以：「請簡報員工去參考前面內訓課程員工作的大綱」，再根據來自 PM 的基本專案理解，結合簡報員工自己學會的簡報風格，製作這一場企業內訓需要的 PPT 簡報。在 ChatGPT 的專案團隊中，可以讓團隊裡每一個聊天串（AI 員工），透過下面方式彼此溝通：每個 AI 員工都具備分支自 PM 的基礎專案目標、知識與觀點。每個 AI 員工有自己獨立學會的特殊技能：課程規劃、簡報製作、圖解設計等等。每個 AI 員工可以互通有無：讓簡報員工去找課程規劃員工的大綱做簡報，讓圖解設計員工去看簡報員工的簡報設計搭配圖解。因為 ChatGPT 很好的「記憶」能力，不同討論串之間除了可以參考共通的「資料來源」作為基礎，也可以調出「另一個聊天串」中近期的紀錄直接使用。我們就想像成，真的有一個「 AI 團隊」，裡面每個員工（聊天串）坐在共同辦公室，彼此可以轉個頭就互通有無，並把自己做的成果，交給下一個夥伴去處理。如果你不知道怎麼讓專案團隊中不同 AI 員工互通有無，其實我的經驗是，只要簡單一句話指定聊天串去抓資料就好。例如下面是我的「圖解助手：防彈筆記法課程」，先訓練好我想要的圖解風格後，我只是說了一句：「把專案聊天串中某某某題目的簡報大綱」做圖解，這個圖解助手就自動找出前面簡報助手完成的內容，直接設計成圖解了。第三步：跑過一兩輪後，要把團隊經驗寫成共同規則一個 AI 團隊不能只靠每次臨場發揮，如果慢慢的事情愈做愈好，那麼就是寫成可以遵循的共通流程的時候。當這個團隊跑過一兩輪企業內訓課程後，我會回到團隊的 PM 聊天串，請它做一次總結，建立「這個階段的規則」（但規則會定期修正）。我會請它整理：這個專案目前已經累積了哪些基本知識？這個專案已經處理過哪些任務？PM、大綱員工、簡報員工、圖解員工各自做得好的地方是什麼？哪些任務規則未來可以重複使用？哪些地方需要提醒所有員工不要再犯？如果下一次又要做企業內訓，第一步應該怎麼開始？這一步就是 AI 工作流程中很重要的復盤（養成讓 AI 復盤工作流程的習慣，你的 ChatGPT、Codex、OpenClaw 助理就會愈做愈好）。當 PM 聊天串參考專案團隊內其他員工的資料，總結出最新版的專案規則後，我會把這份復盤後的規則指南，放進專案右上方設定中的「專案指令」，因為這是最核心規則，所以不是放入參考用的資料來源，而是必然遵循的「專案指令」。這有點像建立一份團隊共識文件。但我不會一開始就建立，而是經過基本知識訓練，再加上一兩輪實際工作的磨合後，再建立這個 AI 團隊工作磨合後的一份共同指導指南。（Codex 中也一樣需要建立專案團隊的規則文件，乃至每個員工規則文件，只是功能不同而已：一般人如何快速上手 Codex 超完整圖文教學：讓 AI 助理整理文件表格，建立自動化流程）接下來，每個員工雖然各自負責不同任務，但都會站在同一套專案方向、工作規則與品質標準上去執行。第四步：讓專案指南持續更新，讓 PM 自我迭代這份專案指南不是一次寫完就永遠不動。當這個 AI 團隊實際再運作五、六輪企業內訓課程後，我會繼續讓 PM 針對近期聊天再做一次規則總結。繼續回顧：這個專案的基本知識。這個專案已經處理過的任務。哪些流程被證明有效。哪些規則需要保留。哪些地方需要微調。接著，再把新的規則指南寫回 ChatGPT 專案的專案指令裡。甚至，我會在 PM 聊天串中請這個已經掌握專案基本概況的員工，做一次「自我分析」，看看目前有沒有哪些盲點？找完盲點後，我再請 PM 自己利用 Deep Research 功能做研究，把盲點需要的知識、資料、技術補齊，那 PM 做為知識領導者角色的功能就愈來愈完備。第五步：AI 團隊如何互相合作？這裡的重點是：每一個 AI 員工不是孤立存在的。它們可以像真實團隊一樣互相取用資料。例如：PM 持續研究這個專案的核心知識與市場需求。課程大綱助理可以向 PM 取經，掌握課程設計的最新方法。簡報助理可以向課程大綱助理索取最新課程架構，再根據自己的簡報經驗完成簡報。圖解助理可以向 PM 學習核心方法論，也可以向課程大綱助理取得企業需求，並向簡報助理取得最新簡報大綱。也就是說，在這個 ChatGPT 專案團隊裡，每一個「員工」其實就是一個討論串。它們彼此可以透過共同規則、共同資料與我指定的前文摘要來互通有無。這樣做的好處是：每個討論串專注在一種任務，不會互相干擾。不用每次重新教 AI 專案背景。每個助理都有自己的經驗與分工。團隊又可以透過共同專案規則保持一致方向。第六步：加一個專門唱反調的員工，但不影響主線任務如果你的團隊需要更多的想法與創意，我會在前面的基礎上，在專案團隊開一個新的聊天串，請他先統整目前專案基本的知識、內容、任務，但採取批評者角度，提供強化的不同意見。你可以用同樣邏輯去開啟：不同簡報風格的反思者、不同課程規劃的競爭者、不同概念的批評者等等。他們會有專案的核心知識，所以批評有基礎，但他們不是在原本的 PM、簡報、課程討論串中，比較不會被既有的工作流程干擾，而只會說好話。當他們提出的意見有用，有可能變成「正式員工」，例如不同簡報風格的反思者設計得我更喜歡，就直接升級為正式討論串（可能還會"解雇"原本的簡報討論串）。如果他們的反思過頭了，或不需要了，只要「刪除」這個討論串，也不會影響這個專案團隊的工作進行。這種 AI 團隊方法，帶來什麼效益？一般人也可以開始管理自己的 AI 團隊這種做法對我最大的幫助是：我不用一直重教 AI，並且可以建立長期的、多任務的工作流程。只要前期建立好 PM、專案資料庫與共通規則，每個不同助理就可以在自己的工作範圍內展開任務。而且每個助理之間：任務不會互相干擾。又可以根據共同規則保持一致。可以從 PM 或其他助理那裡取得最新知識。又可以各自累積自己的任務經驗。最後又能回到同一個專案規則裡持續更新。這就像把原本一個 AI 助理，拆成一個小型工作團隊。甚至一般人不一定需要很複雜的 Agent 系統，只要利用 ChatGPT 專案或 Gemini Notebook（之後文章再教學），就可以開始做出一個簡化版的 AI 團隊。如果你想試試看，可以從下面這個簡化流程開始：建立一個專案空間：例如 ChatGPT 專案。先訓練一個 PM：讓它研究這個專案的目標、資料、背景、使用者需求與關鍵痛點。建立不同任務討論串，先跑一輪任務：例如大綱助理、簡報助理、圖解助理、文案助理。請 PM 做第一次復盤：整理出專案知識、任務流程、共通規則與接下來需要哪些 AI 助理。讓不同助理根據專案規則完成自己的任務：每個助理只專注在自己的工作上，不要所有事情都混在同一個討論串。定期請 AI 做總結與規則更新：每做完一兩輪工作，就請 AI 復盤，把有效做法寫回專案規則。推薦大家可以試試看這樣的 AI 管理方法。大家好，我是電腦玩物站長 Esor ，歡迎參考我的系列課程與書籍：2026/1 最新著作上市，歡迎支持：《高效職場生存法圖解》大人學最新 AI 課程：用 AI 提升工作效率的實戰工作坊「個人數位生產力」線上課程（可使用電腦玩物老讀者折扣碼 ESOR500 ，獲得 500 元折價喔！）。時間管理、筆記系統、AI 工具相關課程：「課程介紹連結」著作：《防彈筆記法》訂閱追蹤 podcast 節目：「高效人生商學院」（Apple podcast 訂閱、 Google Podcast 訂閱）訂閱「電腦玩物電子報」，不定期出刊。我的電子郵件是 esorhjy@gmail.com ，如果你有任何關於筆記術、時間管理、提升工作效率的問題，歡迎寫信跟我討論。（歡迎社群分享。但全文轉載請來信詢問，禁止修改上述內文，禁止商業使用，並且必須註明來自電腦玩物原創作者 esor huang 異塵行者，及附上原文連結：一般人也能用 ChatGPT 打造你的 AI 團隊：管理多個 AI 員工的實戰流程 ）