多 Agent 協作與蜂群智能：當 AI 學會團隊合作

為什麼一個 Agent 不夠？

如果你讀過 Agent 是什麼，你已經知道 Agent 可以自主決策、使用工具、完成任務。

但問題來了：一個 Agent 再厲害，也有極限。

想像你開一家小公司：

場景	一人公司	團隊分工
客戶來信 + 寫報告 + 記帳	你一個人做，忙到崩潰	業務回信、分析寫報告、會計記帳
品質	樣樣通，樣樣鬆	各司其職，專業專精
擴展性	你的時間是上限	增加人手就能做更多

AI Agent 也一樣。

單一 Agent 的瓶頸

Context Window 有限 — 一個 Agent 塞不下所有角色的指令和記憶
專業衝突 — 要它同時當工程師又當詩人，人格分裂
任務複雜度 — 需要多輪不同思考方式的問題，一個 Agent 容易迷失
錯誤級聯 — 一步錯，全盤輸

比喻：廚師做牛排做得好，不代表他能同時做甜點和調雞尾酒。把專業的事交給專業的人——或專業的 Agent。

Multi-Agent 是什麼？

Multi-Agent 系統就是讓多個 Agent 各司其職、協同完成任務。

每個 Agent 有自己的：

角色定位（我是誰？工程師？分析師？）
專屬知識（我擅長什麼？）
工具權限（我能用什麼？）
記憶空間（我記得什麼？）

一個真實的例子

假設你要寫一篇產品分析報告：

┌──────────────┐   ┌──────────────┐   ┌──────────────┐
│  🔍 研究員    │   │  📊 分析師    │   │  ✍️ 寫手     │
│  蒐集市場數據 │ → │  解讀數據趨勢 │ → │  撰寫報告    │
│  整理競品資訊 │   │  做 SWOT 分析 │   │  潤飾排版    │
└──────────────┘   └──────────────┘   └──────────────┘

三個 Agent 分別做自己擅長的事，最後組合成一份完整報告。一個人做要半天，三個 Agent 協作可能 5 分鐘。

三種經典協作模式

模式 1：循序接力 (Sequential)

Agent A → Agent B → Agent C → 最終結果

就像工廠流水線：

Agent A 負責資料蒐集
Agent B 負責分析整理
Agent C 負責產出報告

優點：流程清晰、容易除錯缺點：速度受限於最慢的那一棒

適合場景：步驟明確、有先後順序的任務

模式 2：平行執行 (Parallel)

          ┌→ Agent A ─┐
問題 ────→├→ Agent B ─┤→ 匯總結果
          └→ Agent C ─┘

就像三個廚師同時做不同的菜：

Agent A 查美國市場
Agent B 查歐洲市場
Agent C 查亞洲市場
最後匯總成全球分析

優點：速度快（三件事同時做）缺點：需要一個「匯總者」整合結果

適合場景：彼此獨立、可以同時執行的子任務

模式 3：迭代對話 (Iterative / Debate)

Agent A → Agent B → Agent A → Agent B → ... → 共識

就像兩個專家討論修改稿子：

Agent A（寫手）寫初稿
Agent B（編輯）提出修改意見
Agent A 根據意見修改
Agent B 再次審核
反覆直到滿意

優點：品質最高缺點：耗時、消耗 Token

適合場景：需要反覆推敲、品質第一的任務

模式對比

模式	速度	品質	Token 消耗	適合
循序接力	⭐⭐	⭐⭐⭐	⭐⭐	流程型任務
平行執行	⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐	獨立子任務
迭代對話	⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	需推敲的任務

蜂群智能 (Swarm Intelligence)

從蜜蜂和螞蟻學到的

你看過螞蟻搬食物嗎？沒有一隻螞蟻是「經理」，沒有司令部，但幾百隻螞蟻就是能完美合作、把比自己大 50 倍的食物搬回家。

這就是蜂群智能：

一群簡單個體，靠局部互動，湧現出全局智慧。

蜂群智能的核心原則

原則	螞蟻的例子	AI Agent 的例子
去中心化	沒有發號施令的蟻后（牠只負責生育）	沒有「主控 Agent」，每個 Agent 自主決策
局部互動	靠費洛蒙跟身邊的螞蟻溝通	靠共享上下文跟其他 Agent 交流
正反饋	路越多螞蟻走，費洛蒙越濃	效果好的策略被其他 Agent 複製
自我組織	自動形成覓食路線	自動分配任務角色

在 AI 中的實現：OpenAI Swarm

OpenAI 提出了 Swarm 框架的概念，把蜂群智能應用到 AI Agent：

核心概念：
- 每個 Agent 很「輕量」——只有簡單指令和幾個工具
- Agent 之間可以「交接」(Handoff)
- 沒有中央控制器，靠交互協議自組織

跟傳統 Multi-Agent 的差別：

比較	傳統 Multi-Agent	Swarm
控制方式	有個 Orchestrator（指揮者）	去中心化
Agent 設計	通常功能複雜	刻意簡單
擴展性	增加 Agent 需要改指揮邏輯	隨加隨用
靈活度	流程固定	動態適應

比喻：傳統 Multi-Agent 像交響樂團——有指揮家、有樂譜、各就各位。Swarm 像街頭 Jazz 即興——每個樂手聽著彼此的演奏，自然而然合拍。

OpenClaw 的多角色協作

OpenClaw 支援多角色 Agent 協作，讓你的 AI 團隊各司其職。

實際場景：個人 AI 工作團隊

想像你設定了這樣的 Agent 團隊：

角色	職責	工具/技能
📋 PM（專案經理）	拆解任務、分配工作	任務管理
🔍 研究員	查資料、整理情報	網路搜尋、摘要
✍️ 寫手	撰寫文案、報告	文字生成
🔧 工程師	寫程式、解 bug	程式工具

工作流程

你：「幫我寫一份 AI 趨勢週報」

📋 PM：拆解任務
  ├── 🔍 研究員：搜尋本週 AI 新聞 → 整理 10 條重點
  ├── ✍️ 寫手：根據研究結果撰寫週報 → 產出初稿
  └── 📋 PM：審核 → 回饋修改意見 → ✍️ 寫手修改 → 完成

設定方式

在 OpenClaw 中，多角色協作透過 Skill 組合 和 Soul 人格設定 來實現：

為每個角色定義 Soul——設定人格、專業領域、溝通風格
為每個角色配置 Skill——給予不同的工具能力
設定協作規則——定義角色之間的交接流程

# 研究員角色設定（概念範例）
name: "研究員"
personality: "嚴謹、注重數據、善於歸納"
skills:
  - web-search
  - summarize
  - fact-check
handoff_to: "寫手"  # 完成後交給寫手

想深入了解 Skill 和 Soul 的設定方式，參考：

🛠️ Skill 完全指南

👻 Soul 完全指南

設計多 Agent 系統的原則

如果你開始嘗試多 Agent 協作，這些原則可以少走彎路：

✅ 應該做的

角色分明 — 每個 Agent 只有一個主要職責
介面清晰 — 定義好 Agent 之間傳遞什麼資訊
從簡單開始 — 先 2 個 Agent 跑通，再逐步增加
設計失敗機制 — 某個 Agent 卡住時怎麼辦？

❌ 不應該做的

萬能 Agent — 一個 Agent 什麼都做，等於沒分工
過度分工 — 5 行字的任務拆成 10 個 Agent，效率更低
忽略成本 — 每個 Agent 都消耗 Token，人多不一定力量大
無限迴圈 — Agent A 問 Agent B，B 又問 A，永遠問不完

黃金法則：如果一個 Agent 能搞定的事，不要用兩個。 多 Agent 的成本（Token、延遲、複雜度）是真實的。只在任務確實需要不同專業時才分工。

未來趨勢

Multi-Agent 和蜂群智能是 AI 領域最熱門的研究方向之一：

趨勢	說明
Agent 即服務	像微服務一樣，每個 Agent 獨立部署、按需調用
跨平台協作	不同公司的 Agent 也能合作（透過 MCP 協議）
自適應團隊	Agent 團隊自動調整成員和角色
集體記憶	多個 Agent 共享記憶庫，知識不重複學習

OpenClaw 的 MCP 協議就是朝這個方向走的——讓不同的 Agent 和工具能透過標準協議互相對話。

快速回顧

🏢 Multi-Agent
   ├── 循序接力：A → B → C（流水線）
   ├── 平行執行：A + B + C → 匯總（同時做）
   └── 迭代對話：A ↔ B 反覆改（追求品質）

🐝 蜂群智能
   ├── 去中心化（沒有老闆）
   ├── 局部互動（只跟鄰居溝通）
   └── 自我組織（自動分工）

🦪 OpenClaw 實現
   ├── Soul 定義角色人格
   ├── Skill 配置角色能力
   └── 多角色協作完成複雜任務