agency-agents：用預建的專家 Agent 組建你的 AI 開發團隊

獨行俠的困境

這個場景大多數開發者都經歷過。你打開 Claude Code，要求它做一個 landing page。產出的程式碼算是稱職。HTML 語意正確，CSS 合理，邏輯能跑。但它不像是一個前端專家寫的。沒有對動畫時序的執著，沒有對間距韻律的見解，沒有對無障礙邊界情境的直覺。感覺就是一個通才做了一份及格的工作。

再想像一下，你用同一個 agent 去寫 Terraform pipeline。同樣及格。但它不像一個凌晨兩點被 state file 衝突燒過的 DevOps 工程師那樣思考。它不會本能地加上 rollback 策略，不會檢查 drift detection。

這個模式一旦看穿就很明顯。一個通用的 AI agent，不管多有能力，預設行為就是通才模式。什麼都知道一點，但沒有一個領域真正深入。快速打原型還行。但你需要來自某個領域老手的生產等級產出時，就不夠了。

agency-agents 正是要解決這個問題。不是給你一個通才，而是給你一整間 130+ 人的專家事務所 -- 每個人都有獨特的個性、定義好的工作流程和具體的交付物。想像你雇了一間數位公司，每個團隊成員都有十年的領域經驗、從不放假、而且完全免費。

截至 2026 年 3 月，這個專案在 GitHub 上有 9,600 顆星。其中超過 7,000 顆是單週內增長的。

裡面有什麼

agency-agents repository 是一組 Markdown 檔案。每個檔案定義一個專家 agent 角色。當你把其中一個檔案載入 AI 編程助手，助手就不再像通才那樣行動，而是開始表現得像那個特定專家。

整個集合跨 16 個部門，包含 130+ 個 agent：

**工程部門（21 個 agent）**涵蓋全端：Frontend Developer、Backend Architect、Mobile App Builder、AI/ML Engineer、DevOps Automator、Security Engineer、Database Optimizer、Software Architect、Embedded Firmware Engineer、Smart Contract Developer 等。Senior Developer agent 專注於以 Laravel、Livewire、Three.js 和進階 CSS 打造精品級網頁體驗。硬性規定：60fps 動畫、載入時間低於 1.5 秒。

**設計部門（8 個 agent）**包括 UI Designer、UX Researcher、Brand Guardian、Accessibility Auditor，以及一個 Whimsy Injector -- 專門負責加入令人愉悅的微互動。

**行銷部門（28 個 agent）**是最大的部門。平台專家分別覆蓋 Twitter、TikTok、Instagram、Reddit、小紅書和 B 站。區域營運專家處理中國電商和直播帶貨。

**測試部門（8 個 agent）**提供 Evidence Collector、Performance Benchmarker、Accessibility Auditor 和 API Tester。每一位都遵循系統化的驗證流程，而非隨意檢查。

**付費媒體部門（7 個 agent）**有 PPC Strategist、Search Analyst、Creative Strategist 和專注於廣告 ROI 的 Measurement Specialist。

**銷售部門（8 個 agent）**包括 Discovery Coach、Deal Strategist、Proposal Specialist 和強調顧問式銷售的 Sales Engineer。

**產品部門（5 個 agent）**提供 Product Manager、Trend Researcher、Feedback Synthesizer 和 Behavioral Nudge Engineer。

**專案管理部門（6 個 agent）**涵蓋 Producer、Project Shepherd、Operations Manager 和 Experiment Tracker。

**客服部門（6 個 agent）**處理面對客戶的工作：Support Responder、Analytics Reporter、Finance Tracker 和 Compliance Checker。

**空間運算部門（6 個 agent）**專注在 XR 架構、Vision Pro 開發和空間互動設計。

**遊戲開發部門（20+ 個 agent）**分為跨引擎設計師和引擎專屬專家，覆蓋 Unity、Unreal、Godot、Roblox 和 Blender。

**學術部門（5 個 agent）**帶來非典型的專業：Anthropologist、Geographer、Historian、Narratologist 和 Psychologist，用於世界觀建構和敘事驗證。

**專門部門（20+ 個 agent）**包括多 agent 協調器、blockchain 稽核師、合規專家和招募顧問。

其餘部門涵蓋策略、整合，以及 AI 資料修復和 agentic identity system 等新興專業。

每個 Agent 怎麼組成的

Repository 裡的每個 agent 都遵循一致的格式。這不是巧合。一致性是讓系統可組合的關鍵。

身份與個性。 每個 agent 有定義好的角色、技術棧焦點、個性特徵和核心理念。Senior Developer agent 形容自己是「有創意、注重細節、效能導向、追求創新」，核心理念是「每個像素都應該感覺是有意為之且經過琢磨的」。這不是裝飾文字。個性決定了 agent 的溝通方式、優先順序，以及它拒絕妥協的底線。

使命。 清楚陳述 agent 存在的目的。Frontend Developer 的使命和 Security Engineer 的使命不同，即使他們在同一個程式碼庫工作。使命限制範圍，防止角色飄移。

流程與工作流程。 Agent 遵循的步驟式序列。Senior Developer 採用三階段方法：分析（解析需求、辨識提升機會）、執行（使用 style guide 和進階 pattern 建構）、保證（測試互動性、響應式、動畫流暢度）。每個 agent 都有適合自己領域的獨立流程。

交付物。 具體的產出，不是空洞的建議。附有改善文件的完成程式碼、乾淨高效能的檔案、正常運作的互動元素。這正是 agency-agents 和一堆 system prompt 之間的差距。每個 agent 知道「完成」長什麼樣子。

成功指標。 可量化的標準。Senior Developer 用載入時間低於 1.5 秒、60fps 動畫流暢度、完美的響應式實作和 WCAG 2.1 AA 合規性來衡量自己。可量化的指標讓你能判斷這個角色設定是否真的在提升工作品質。

關鍵規則。 特定領域的硬性約束。Senior Developer 強制要求所有網站都有亮色/暗色/系統主題切換，並要求參考官方元件文件以取得最新 API。

溝通風格。 每個 agent 用特定方式記錄技術決策。Senior Developer 引用精確的 pattern 名稱（「glass morphism」、「Three.js particle system」）並標註效能最佳化。Backend Architect 的溝通方式不同 -- 聚焦在 data flow、擴展瓶頸和 API contract 穩定性。

學習架構。 Agent 記住成功的 pattern、最佳化技巧，以及在自己領域中什麼區分了卓越和僅僅及格的工作。

這種結構意味著每個 agent 都是自文件化的。讀 Markdown 檔案就能確切知道 agent 會做什麼、怎麼做、以及如何評估結果。

安裝：一個腳本，多種工具

上手很直接。Repository 包含處理轉換和安裝的腳本，涵蓋多個平台。

對 Claude Code 來說，直接複製 agent 檔案：

# Clone repository
git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git

# 複製 agent 到 Claude Code
cp -r agency-agents/* ~/.claude/agents/

對多工具設定，自動化腳本處理轉換：

# 從 markdown agent 產生工具專屬檔案
./scripts/convert.sh

# 互動式安裝器，引導你選擇平台
./scripts/install.sh

# 直接指定特定工具
./scripts/install.sh --tool cursor
./scripts/install.sh --tool aider

轉換腳本把 Markdown agent 定義轉成每個工具預期的格式。Cursor 得到 .mdc 規則檔。Aider 得到編譯後的 CONVENTIONS.md。Windsurf 得到 .windsurfrules。來源 Markdown 維持為正本。腳本也支援 --parallel 加速處理和供 CI/CD pipeline 使用的非互動模式。

截至 2026 年 3 月支援的平台：

• Claude Code -- 原生 Markdown agent，不需轉換
• GitHub Copilot -- 原生 Markdown 支援
• Cursor -- 轉換為 .mdc 規則檔
• Aider -- 編譯為 CONVENTIONS.md
• Windsurf -- 編譯為 .windsurfrules
• Gemini CLI / Antigravity -- 基於 skill 的安裝
• OpenCode、OpenClaw、Qwen Code -- 專門格式

跨 Agent 相容性

這是 agency-agents 反映 agent skills 生態系更大趨勢的地方。Agent 就是純文字。Markdown 進去，行為出來。任何能讀取結構化文字的工具都能消化這些 agent。

實際的結果：你的團隊不需要統一使用單一 AI 編程工具。一個開發者用 Claude Code，另一個偏好 Cursor，第三個喜歡 Aider。三個人都能載入同一個 Frontend Developer agent，得到同樣的專門化行為。個性、流程、成功指標 -- 全部可以轉移。

這和 SKILL.md 跨 agent 運作的可攜帶性原則相同。知識編碼一次，到處適用。Agency-agents 把這個原則應用在角色專門化上，而非流程強制執行。

相容性不是理論上的。Repository 的安裝腳本明確支援七種不同的工具。社群貢獻者在新平台出現時會加入格式轉換器。轉換層讓 agent 定義維持工具中立，而部署則是工具專屬的。

如何客製化與擴展

agency-agents 設計上就是讓你 fork 的。一致的結構讓修改很直覺。

調整既有 agent： 打開 Markdown 檔案，改你需要改的。如果你的團隊用 Vue 而非 React，修改 Frontend Developer 的技術棧。如果你的安全要求比 WCAG 2.1 AA 更嚴格，收緊成功指標就好。格式本身就是不言自明的。

建立新 agent： 遵循既有結構。定義身份、寫使命、記錄流程、指定交付物、設定指標、列出規則。既有的 agent 就是範本。好的起步點：複製一個最接近你目標角色的現有 agent，然後改造。

團隊專屬配置： 有些團隊建立自己組織的部門目錄，放入根據內部慣例客製化的 agent。你公司的「Platform Engineer」agent 知道你特定的 Kubernetes 叢集佈局、你的 CI/CD pipeline、你的 observability 技術棧。部落知識編碼為可攜帶的 agent 角色。

回饋社群： Repository 是 MIT 授權，積極歡迎 pull request。社群已經貢獻了原始作者沒有預想到的專業 agent -- 學術研究員、遊戲開發者、區域行銷專家。

實戰使用模式

README 記錄了幾種多 agent workflow，展示專家如何組合成團隊。

新創 MVP 組裝結合 Frontend Developer + Backend Architect + Growth Hacker + Rapid Prototyper + Reality Checker。Reality Checker 特別有趣 -- 它的職責是阻擋 scope creep，確保 MVP 保持最小化。

企業功能開發配對 Project Manager + Senior Developer + UI Designer + Experiment Tracker + Evidence Collector + Reality Checker。Experiment Tracker 確保功能從一開始就內建衡量機制，而非事後才補上。

多 Agent 協調是進階模式。Nexus Spatial Discovery 範例展示 8 個 agent 同時工作：一個設計 API、另一個處理安全審查、第三個最佳化資料庫查詢、第四個管理 UX 研究。Orchestrator agent 管理專家之間的交接。

這些模式在你能平行運行多個 agent session 時效果最好。如果你同時管理幾個專家 agent 在不同任務上工作，為每個 agent 分配獨立的終端工作區能讓工作流保持乾淨且可觀察。

Agency-Agents vs. Superpowers：不同工具，同一個生態系

如果你讀過 Superpowers，你可能會好奇它和 agency-agents 是什麼關係。區別很乾淨。

Superpowers 是方法論。 它強制規範你的 agent 怎麼工作：TDD、結構化規劃、系統化除錯、子代理協調。它關心的是流程紀律。Superpowers 不在乎你的 agent 是前端專家還是後端架構師，它在乎的是 agent 先寫測試、寫程式碼前先提問、套用修復前先診斷根因。

Agency-agents 是角色專門化。 它定義你的 agent 是誰：一個有特定威脅模型的 Security Engineer、一個有獨特訪談技巧的 UX Researcher、一個對 infrastructure-as-code 有明確主張的 DevOps Automator。它關心的是領域專業和個性。

這兩種方法是互補的，不是競爭的。在同一個 session 中載入 Superpowers 的 TDD skill 和 agency-agents 的 Senior Developer 角色。Agent 同時獲得紀律（先寫測試、寫程式碼前先規劃）和專業（懂 Three.js pattern、在乎 60fps、堅持無障礙）。方法論加專門化，比單獨任何一個都強。

想像一下醫院的運作。Superpowers 是每個醫生都遵循的作業程序手冊：洗手、確認病人身份、記錄一切。Agency-agents 是專科醫師名錄：心臟科、神經科、骨科。你兩者都需要。一個跳過洗手的外科醫生很危險。一個遵循程序但沒有外科訓練的通才醫生則派不上用場。

五分鐘上手

1. Clone repository：

   git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
   

2. 瀏覽各部門。 打開 repository，掃過目錄結構。每個資料夾是一個部門，每個檔案是一個 agent。讀兩三個 agent 定義來理解格式。

3. 選你的第一個專家。 挑一個最接近你當前任務的 agent。在做 React 元件？載入 Frontend Developer。在設定 CI/CD？載入 DevOps Automator。

4. 針對你的工具安裝：

   ./scripts/install.sh --tool claude-code
   

5. 開始一個任務，觀察差異。 要求專家 agent 在它的領域做一件事。注意回應如何改變：更有主見、更具體，用領域術語和具體的成功標準取代通用建議。

Repository 是 MIT 授權，積極維護中，成長飛快。從零到 9,600 顆星，其中 7,000 顆是單週內增長的 -- 專案明顯觸及了痛點。開發者希望他們的 AI agent 是專家，不是通才。Agency-agents 用結構良好的 Markdown 檔案就做到了。

如果你一直在尋找讓 AI 編程助手從聊天機器人變成一群真正懂行的同事的方法，這是目前最實際的起點。