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佈建系列 · 05 AI Agent 團隊

建一支 AI Agent 團隊

讓 Claude Code 從「一個全能助理」變成「一支分工的 AI 團隊」:架構師出計畫、後端寫碼、審查員挑錯、驗證員跑起來。企業版的關鍵是把團隊檔案化、提交進 repo,全公司用同一套——角色、權限、成本都統一。

主力:subagents(穩定、可進 git)進階:Agent Teams(實驗)

SECTION 01先選對機制:subagents vs Agent Teams

Claude Code 有兩種多代理做法。企業要的是檔案化、可共享、可控成本的那種——subagents。

Subagents(建議)Agent Teams
狀態✅ 穩定正式功能⚠️ 實驗,預設關閉
定義方式.claude/agents/*.md(可進 git)執行時口語生成,存 session
協作各自做、結果回報主代理隊友互相對話、共用任務清單
成本低(摘要回來)高(每隊友獨立 context)
企業共享✅ 提交 repo / managed 強制❌ 一 session 一團、不可跨 session

SECTION 02一個 agent 長什麼樣

一個 subagent 就是一個 Markdown 檔:YAML frontmatter 設定,下面的內文就是它的系統提示。Claude 靠description 自動判斷何時把任務交給它。

markdown
---
name: reviewer
description: 寫完功能後找他過一遍。專找正確性 bug、多租戶/RLS 隔離漏洞、安全問題與容錯缺口。只審查、不寫實作碼。
tools: Read, Grep, Glob, Bash
model: sonnet
---

你是除錯與程式碼審查員。檢視這次的 diff,專找:
- correctness bug 與沒處理的邊界情況
- RLS / 多租戶隔離漏洞、權限繞過
- 輸入驗證與容錯缺口

只挑錯與給建議,不要直接改實作碼。回報時每一項附上 file:line。
  • name / description(必填):description 寫清楚「何時該找它」,自動委派才準。
  • tools:限制可用工具=最小權限。審查員只給 Read, Grep, Glob, Bash,碰不到 Write/Edit,從根本上不會亂改碼。
  • modelopus / sonnet / haiku / inherit——把便宜的雜務丟 haiku、難的架構交 opus,直接控成本。

SECTION 03把團隊提交進 repo(企業共享的關鍵)

個人把 agent 放 ~/.claude/agents/ 只有自己有。企業要的是全隊一致:放進專案的.claude/agents/ 並提交 git,誰拉下 repo 都有同一支團隊,還能一起改進。

bash
# 團隊定義放在專案內、提交進 git → 全隊拉下來就有同一套 AI team
mkdir -p .claude/agents
#   每個角色一個 .md(見上方範例),放進 .claude/agents/
git add .claude/agents && git commit -m "新增團隊 AI agents"

# 互動式建立 / 編輯 / 挑工具(最簡單)
/agents
放哪裡範圍企業用途
managed 設定目錄/agents/組織強制管理員統一佈署,優先序最高
.claude/agents/(專案)整個 repo✅ 進 git,全隊共用、共同改進
~/.claude/agents/(使用者)你所有專案個人慣用角色

SECTION 04一套可直接抄的團隊模板

這是一套實戰用的開發團隊分工:每個角色一個 .claude/agents/*.md,模型與工具依職責配置——危險的事交給只讀的角色,貴的模型只用在最需要的地方。

角色模型工具職責
architectopusRead, Grep, Glob, Bash拆需求、出可執行計畫,不寫碼
backend-buildersonnetRead, Write, Edit, Bash把計畫變成可跑的程式碼
db-devsonnetRead, Write, Edit, Bashschema、RLS、查詢優化
integrationsonnetRead, Write, Edit, Bashwebhook、第三方 API、自動化串接
reviewersonnetRead, Grep, Glob, Bash挑 bug、安全與隔離漏洞,只審不改
verifiersonnetRead, Grep, Glob, Bash實際跑起來、驗證行為符合預期
設計原則

寫的角色給寫的工具、查的角色只給讀(reviewer/verifier 不給 Write/Edit,杜絕亂改);模型按難度配(架構用 opus、雜務用 haiku)。這就是「權限最小化+成本最佳化」的團隊。

SECTION 05進階:Agent Teams(實驗功能)

當任務適合平行探索+互相挑戰(多角度審查、競爭假設除錯)時,可開實驗性的 Agent Teams:隊友各自獨立、彼此對話、共用任務清單。預設關閉,要先開環境變數。

json
// ~/.claude/settings.json — Agent Teams 是實驗功能,預設關閉
{
  "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" }
}
bash
# 開啟後,用自然語言請主代理開隊友(適合平行研究/審查)
請開三個隊友平行審查 PR #142:一個看安全、一個看效能、一個看測試覆蓋,
各自審完互相挑戰彼此的發現,最後彙整給我。
  • 成本明顯較高:每個隊友是獨立 Claude 實例,token 隨人數線性增加。建議 3–5 人。
  • 已知限制:一 session 只能一團、不可跨 session、不支援 resume 還原隊友、隊友不能再開隊友。
  • 定位:適合研究/審查的一次性平行作業;日常標準分工仍用上面的 subagents。
接回佈建

團隊定義跟 核心佈建CLAUDE.md MCP 一起標準化:守則、工具、團隊三者都進 repo,才是真正不綁人的 AI 戰力。

把工具變成戰力

佈建好環境,只是開始。
讓全公司真的用同一套,才是價值。

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Readie AI 導入顧問 · 創辦人 Marco Liu · 19 年產業經驗