大多數人使用 Claude 只是一個問題一個問題地問。
把這個存起來 :)
有一小群人正在用 Claude 來運行一整組 Agent 團隊，負責研究、寫作、編碼、互相審查彼此的工作，並在他們睡覺時產出最終成品。
這兩群人的差異不在於智力。
而是在於編排。
單一 Agent 是助手。一組 Agent 就是一個工作團隊。一個 Claude 實例回答你的提示很有用。五個 Claude 實例，各自有明確的角色，互相交接工作並檢查彼此的輸出，這是一個能在二十分鐘內完成過去需要你一整天才能做完的工作的系統。
而現在幾乎沒有人知道如何正確地建構這個系統。
這就是機會所在。多 Agent 系統聽起來像是需要博士學位和研究實驗室才能做的事。但其實不然。有了 2026 年可用的工具，你可以在本週內建立你的第一個可運作的 Agent 團隊，不需要任何機器學習背景，只需要 Claude 和清晰的頭腦。
以下是從頭開始的具體做法。
首先，拋棄那個限制你的心智模型
大多數人從未建立過 Agent 團隊的原因是，他們把 Claude 想成一個聊天視窗。
你打字，它回應，你再打字。那是消費者的體驗，而且它立刻限制了你的潛力。
這裡有一個更好的模型。把 Claude 想像成一個你可以隨意啟動多次的大腦。每個副本可以被賦予不同的工作、不同的個性、不同的指令集和不同的工具集。一個副本永遠不需要知道其他副本在做什麼。你，作為編排者，決定誰跟誰說話，以及順序為何。
這就是多 Agent 系統的全部。這不是魔法。這是一組專門化的 Claude 實例，加上一個工作如何在它們之間流動的計畫。
一旦你理解了這個概念，剩下的就只是管線工作了。
每個 Agent 團隊需要的三個角色
在你開始建構任何東西之前，先了解三個核心角色。幾乎每個有用的 Agent 團隊都是這些角色的某種組合。
編排者。 這是管理者。它接收你的目標，將其分解為任務，決定哪個專家處理哪個任務，並組合最終結果。它自己不執行深度工作。它負責委派和整合。在一個設計良好的系統中，這是唯一一個你直接與之對話的 Agent。
專家。 這些是工作者。每個專家都專注且優秀。一個只負責收集和驗證事實的研究專家。一個只將研究轉化為文章的寫手。一個只負責編寫和測試程式碼的程式設計師。一個只產出佈局和視覺規格的設計師。角色越狹窄，輸出品質越好，因為專注的指令總是勝過模糊的指令。
評論家。 這是幾乎所有人都跳過的角色，也是區分業餘系統和專業系統的關鍵。評論家唯一的工作是根據標準審查專家的輸出，如果不符合標準就退回。沒有評論家的團隊會快速產出垃圾。有評論家的團隊則能產出你實際上可以交付的成品。
把這三個角色做對，你就擁有了每個值得建構的 Agent 團隊的骨架。
你的建構路徑：五個階段
你不會在第一天就建立一個五 Agent 系統。你先建立一個 Agent，然後兩個，然後一個團隊。以下是路徑。
階段 1：建立一個單一的優秀 Agent
在你編排任何東西之前，你需要一個能將單一工作做得極好的 Agent。
開啟一個 Claude 專案。這是你的封閉工作區。放入定義該工作的指令、參考檔案和範例。專案能隔離上下文，讓 Agent 不會被不相關的對話搞混。
現在撰寫系統指令。這將是你在整個過程中做的最重要的一件事。一個薄弱的指令，無論你堆疊多少 Agent，都會產生一個薄弱的 Agent。一個強大的指令則定義了角色、標準、格式和邊界。
以下是強大 Agent 指令的結構：
- 角色：「你是一位研究專家。你唯一的工作是收集並驗證關於特定主題的事實性陳述。」
- 標準：「每個陳述都必須有可信來源支持。如果你無法驗證一個陳述，請將其標記為未驗證，而不是包含進去。」
- 格式：「以編號列表形式回傳發現。每個項目包含：陳述、來源、信心水準。」
- 邊界：「你不撰寫散文。你不提供意見。你收集事實並將其交接出去。」
這個階段要做的事
- 選擇一個你經常執行、涉及清晰且可重複流程的真實任務
- 在 Claude 專案中建立一個單一 Agent，並附上完整的角色/標準/格式/邊界指令
- 在十個真實輸入上測試它，並調整指令直到輸出一致
- 將最終指令儲存為可重複使用的模板
階段 2：加入第二個 Agent 並在它們之間傳遞工作
現在你學習所有多 Agent 工作的核心動作：交接。
最簡單的雙 Agent 團隊是工作者和評論家。工作者產出草稿。評論家審查它。如果通過，你就保留。如果失敗，它會帶著具體的回饋被退回。
你可以先手動執行這個流程。開啟兩個對話。將工作者的輸出貼給評論家。將評論家的回饋貼回給工作者。觀察每次循環中品質的提升。
用手動方式做這件事感覺很笨拙，而這正是重點。感受這種摩擦能確切教會你之後需要自動化什麼。你會從根本上理解為什麼交接格式很重要，為什麼結構化輸出優於自由文字，以及為什麼一個模糊的評論家比完全沒有評論家更糟。
這個階段要做的事
- 建立一個工作者 Agent 和一個評論家 Agent，各自放在自己的專案或對話中
- 定義工作者輸出和評論家接收的確切格式
- 在一個真實任務上，手動執行五次完整的工作者-評論家-工作者循環
- 記下每一個摩擦點。這些就是你未來自動化的目標
階段 3：為你的 Agent 提供工具
一個只能說話的 Agent 是聊天機器人。一個能行動的 Agent 才是工作者。
這就是 Claude 的連接器和模型上下文協定（MCP）發揮作用的地方。MCP 是一個開放標準，讓 Claude 可以透過一個一致的介面連接到外部工具和資料來源。實際上，這意味著你的 Agent 可以讀取你的文件、搜尋你的檔案、查詢資料庫、從 API 拉取資料，或在另一個應用程式中執行操作。
啟用連接器後，你的研究 Agent 可以搜尋網路並讀取你自己的檔案，而不僅僅依賴它已知的資訊。你的寫作 Agent 可以從共享的風格指南中提取資訊。你的程式碼 Agent 可以讀取你實際的儲存庫。
工具是將聰明的對話轉化為實際工作的關鍵。一旦 Agent 能夠獲取自己的輸入並對自己的輸出採取行動，你就不再是複製貼上的中間人，而是開始成為管理者。
一個被炒作群體忽略的警告：擁有工具的 Agent 可以執行實際操作，所以你應該給予它所需的最小工具集，並對任何不可逆的操作保持人工監督。讀取檔案是安全的。代表你發送電子郵件則不是你在第一天就該讓 Agent 在無人監督下做的事情。
這個階段要做的事
- 一次一個，在你的對話中啟用你的 Agent 實際需要的連接器
- 為你的研究 Agent 啟用網路搜尋和檔案存取，觀察其輸出品質的提升
- 將一個 Agent 連接到你每天使用的一個真實資料來源
- 測試當工具回傳空值或錯誤時會發生什麼，並指示 Agent 如何處理
階段 4：自動化編排
現在你不再是中間人了。
你已經感受到了手動交接的摩擦。你知道了格式。現在你建立編排者，也就是為你執行傳遞工作的管理者 Agent。
編排者的指令看起來與專家的不同。它關乎委派和組合，而非執行：
- 「你是編排者。你接收一個目標。你將其分解為子任務。你將每個子任務分配給正確的專家。你收集他們的輸出。你將草稿發送給評論家。只有在評論家批准後，你才回傳最終組合好的結果。」
在 2026 年，你有兩種乾淨的方式來運行這個。在 Claude 的 Agent 工具中，你可以設定子 Agent，由主 Agent 為可並行化的工作啟動和協調它們，編排者一次將工作分配給多個工作者，並將結果拼接起來。或者，如果你對寫一點程式碼感到自在，你可以直接呼叫 Claude API，將編排者的計畫作為單獨的請求發送給每個專家，並將回應回傳。
你不需要兩者都做。選擇一個符合你舒適度的方式並交付它。
這個階段要做的事
- 撰寫一個純粹專注於委派和組合的編排者指令
- 將其連接到你現有的專家和評論家
- 從頭到尾運行一個完整的目標，在輸入和輸出之間不做任何手動干預
- 加入一條規則，在任何不可逆操作前暫停系統並詢問你
階段 5：使其可靠且可重複
任何人都能讓 Agent 團隊運作一次。專業人士能讓它在第一百次時依然運作良好。
這個階段關乎耐久性。你加入三件事。
評估。 建立一組包含已知良好輸出的測試輸入。在每次變更後，對你的整個團隊運行這些測試。如果品質下降，你會在用戶發現之前就察覺。這是區分玩具和工具的單一習慣。
記憶。 為你的團隊提供持續的上下文，這樣它就不會每次會話都從零開始。透過 Claude 的專案記憶和現在 Artifacts 中可用的持久化儲存，你的團隊可以跨會話記住決策、偏好和過去的工作。
失敗處理。 提前決定當專家回傳垃圾、工具失敗，或評論家和工作者陷入循環時該怎麼辦。一個專業的系統有定義好的逃生出口。一個業餘的系統只會崩潰，然後你從憤怒的用戶那裡得知。
這個階段要做的事
- 建立一個包含十個案例的評估集，並在每次對系統進行變更後運行它
- 加入持久化記憶，讓團隊能在會話之間攜帶上下文
- 為每個 Agent 定義明確的失敗行為：當輸入不良時該怎麼做
- 為評論家-工作者循環設定一個硬性上限，讓團隊永遠不會無限循環
一個真實範例：內容團隊
讓我用一個你可以在這個週末建立的團隊來具體說明。
假設你想要自動化產出經過研究、撰寫和事實查核的文章。以下是這個團隊：
編排者接收一個主題和目標字數。研究專家搜尋網路，收集經過驗證的事實，並回傳一份結構化的簡報。寫手將那份簡報轉化為一篇完整的草稿，使用你的語氣，並從你作為檔案連接的風格指南中提取語調。評論家根據三個標準檢查草稿：相對於研究簡報的事實準確性、對你風格指南的遵守程度，以及結構完整性。如果任何一項失敗，它會帶著具體細節退回給寫手。只有經過批准的草稿才會送達你手中。
你給編排者一行指令：「寫一篇關於 X 的 1,500 字文章。」二十分鐘後，你得到一份已經過研究、撰寫和兩次審查的草稿。你做最終編輯然後發布。
這不是幻想。其中的每一個部分都可以用上述階段在今天建立。唯一阻擋在你和那個團隊之間的事情，就是坐下來，一個階段一個階段地把它建立起來。
會毀掉 Agent 團隊的錯誤
有幾個陷阱幾乎會困住所有人。避開它們，你的進展會快兩倍。
在一個 Agent 能正常運作之前就建立五個。 你會忍不住先設計整個組織圖。不要這樣做。一個優秀的 Agent 勝過五個平庸的 Agent 拼湊在一起。贏得每個新 Agent 的加入資格。
模糊的角色。「協助研究」不是一個角色。「收集並驗證事實性陳述，以結構化列表回傳，從不撰寫散文」才是一個角色。具體性就是一切。
沒有評論家。 一個只會產出而不會審查的團隊，會快速產出自信滿滿的垃圾。評論家不是可選項。
過度信任工具。 一個擁有行動能力的 Agent 需要最狹窄的權限，並且對任何無法撤銷的操作設置人工閘門。速度不值得換來一個被刪除的檔案或一封你無意發送的電子郵件。
跳過評估。 如果你無法衡量你的團隊在變更後是變好還是變壞，你就不是在建立系統。你是在賭博。
關於多 Agent 系統的誠實真相
一個 Agent 團隊無法修復你本身不了解的流程。
如果你無法逐步描述一個任務應該如何完成，你就無法將其委派給 Agent，因為每個 Agent 都需要清晰的指令，而你就是撰寫指令的人。建立 Agent 團隊的工作，大部分是清晰思考你自己流程的工作。Agent 很簡單。清晰度很難。
但這就是讓這一切值得的原因。學會編排 Agent 的人不會被 AI 取代。他們是那些利用 AI 獨自完成整個團隊工作的人。這就是槓桿。一個人，一個清晰的流程，和一個永不休息的 Agent 團隊。
這個能讓你領先所有人好幾年的機會窗口，現在正敞開著。
從今天起六週後，你要嘛仍然在聊天框裡輸入一個問題，等待一個答案。
要嘛你正在運行一個在你睡覺時工作的團隊。
差別在於你是否從今天開始建立階段一。
如果你覺得這篇文章有用，請追蹤我 @eng_khairallah1 以獲得更多類似的 AI 內容。我每週都會發布解析、課程和工具。
希望這對你有幫助，Khairallah ❤️
