AI Agent 協作

定義

多個 AI agent 各自扮演不同角色（PM、設計師、工程師、QA 等），透過任務系統（如 issue board）接力完成複雜工作流的協作模式。

現階段的真實樣貌

根據 Paperclip 實驗的觀察：

• 自主性不穩定：規則不一定被遵守，需要反覆強化指令
• 流程銜接靠人工催：agent 完成工作後不一定會自動將任務轉交下一位
• 管理者角色（CEO）失效：AI 無法可靠地擔任全局調度角色，人類直接觸發更實際
• 成本隨 agent 數量線性增長：每個 agent 每次 heartbeat 消耗 token

有效的設計模式

• 截圖作為 source of truth（比文字描述精準）
• 敏捷式逐件平行推進（而非瀑布式等待）
• 量化評分機制避免無限來回（[[品質量化]]）
• 按任務複雜度選擇模型（不是每個 agent 都需要最強模型）

關聯

• [[人機協作工作流]] — AI agent 協作是人機協作的進階形態
• [[康威定律]] — 人類組織結構不一定適用於 AI 團隊
• [[流程自動化]] — Agent 協作是流程自動化的一種實現
• [[品質量化]] — 量化標準是 agent 協作的品質保障