— Claude Code 內建 AI 團隊

你有沒有想過，AI 不只能幫你做事，還能"組團隊"一起合作？

Claude Code 之前推出了一個實驗功能叫 Agent Teams，簡單說就是讓多個 AI 同時上線，各自負責不同工作，還能互相討論。聽起來很科幻，但概念其實跟你在公司帶團隊沒什麼兩樣。

讓我用辦公室的比喻來解釋。

想像你是主管（Lead），你今天要做一個專案，你可以叫三個組員（Teammates）分頭去做：一個負責前端、一個負責後端、一個負責寫測試。每個人有自己的桌子（獨立的 context window），但大家共用一塊白板（shared task list）來追蹤進度。

重點來了：這些組員不只是各做各的，他們還能互相傳訊息。前端的人可以問後端"API 格式確定了嗎？"，後端可以回"改了，你要更新一下。"這就跟你在 Slack 上看到的團隊協作一模一樣。

那你可能會問："這跟之前的 subagent 有什麼不同？"

差很多。Subagent 比較像外包，你交代一件事，他做完把結果丟回來就結束了，外包跟外包之間不會互相聊天。Agent Teams 是正式的團隊成員，他們有共同的任務看板、能互相溝通、甚至能挑戰彼此的結論。

最讓我覺得有趣的是一個叫"競爭假設"的用法。假設你的程式出了一個 bug 但不確定原因，你可以同時派五個 AI 去調查不同的方向，而且要求他們互相反駁對方的理論，就像科學辯論一樣。最後能撐過所有質疑的那個假設，通常就是真正的原因。

如果是一個人去查，很容易找到第一個"看起來合理"的答案就停下來。但五個人同時查、互相挑戰，找到真正原因的機率高很多。

另一個實用的場景是 code review。你可以派三個 AI 分別用不同角度來審程式碼：一個看安全性、一個看效能、一個看測試有沒有寫好。一個人 review 的時候很容易只看到某一類問題，拆成三個專注的角色，品質會好很多。

更有趣的是，這兩種角色可以混用。你的正職團隊成員（teammate）在工作過程中，還能自己去叫外包（subagent）幫忙。比如負責後端的 teammate 在寫 API 的時候，可以叫一個專門做 code review 的 subagent 來檢查自己的程式碼，檢查完回報結果，subagent 就退場了。這就像你的組員自己找了一個顧問來諮詢，不需要經過你。

但目前有個限制：你沒辦法直接把一個預先定義好的"專家角色"指派給 teammate。比如你事先設定了一個"資安專家"的 agent 定義檔，裡面寫好了他該用什麼工具、該關注什麼，但你不能直接說"用這個資安專家的設定來當 teammate"。你只能在指派任務的時候用文字描述他的角色和職責，teammate 會根據你的描述來行動。這就像你雇了一個通才，然後用 job description 來定義他的工作範圍，而不是直接雇一個已經有特定證照的專家。

當然這功能還在實驗階段，也有一些限制。每個 teammate 都是獨立的 Claude session，token 用量會比較高。而且如果任務之間有很多相依性，一個人做可能反而比較快，畢竟協調也是有成本的。就跟真實團隊一樣，不是人多就一定快。

回到最本質的觀察：AI 工具的演進方向已經從"一個聰明的助手"走向"一個能協作的團隊"。以前是你對一個 AI 下指令，現在是你管理一群 AI 的分工和溝通。這個轉變其實跟軟體業的演進很像，從單機到分散式，從一個 process 到微服務架構。

對非技術背景的人來說，你不需要懂這些技術細節，但值得注意的趨勢是：未來你需要的能力可能不是"怎麼跟 AI 對話"，而是"怎麼帶領一群 AI 完成任務"。管理 AI 團隊的邏輯，其實跟管理真人團隊差不多：給清楚的目標、分好工、讓大家能溝通、定期看進度。

目前使用起來還不是很順手，有時候會召喚失敗，他只是單純的用多個 Subagent 來處理任務。感覺需要寫一個 skill 來召集 Agent Teams，以下附上成功呼叫會出現的畫面。

你還有遇到哪些坑嗎？歡迎分享