我為 AI 多 Agent 協作寫了一部憲法
當你的 AI Agent 們開始互相矛盾、決策散落在 20 個對話裡找不到，你需要的不是更好的 prompt — 你需要一部憲法。
Multi-Agent
AI 協作不是用工具，是建系統：為什麼 95% 的人用錯了方法
當所有人都在問「哪個 AI 工具最好？」，真正的問題是：你有沒有一套系統。
引言：兩個平行世界
2025 年，全球企業在生成式 AI 上投入了 370 億美元，是前一年的 3.2 倍。KPMG 報告顯示 26% 的企業已部署 AI Agent，McKinsey 的調查指出 23% 正在規模化 Agentic AI。
聽起來很熱鬧。但另一組數字卻令人清醒：
MIT 研究指出，95% 的生成式 AI 專案無法產生可衡量的損益影響。Gartner 預測 40% 的 Agentic AI 專案將在 2027 年前被取消。
這不是 AI
管理 AI 跟管理人一樣難：我用 TPM 思維治理四個 AI Agent
所有人都在教你怎麼裝 multi-agent 工具，沒人教你管 AI 團隊。我用十年 TPM 經驗學到的三件事：角色邊界、交叉 review、停損機制。
多代理架構的古惑仔哲學：Subagent 是小弟、Team Agent 是角頭會議
用《古惑仔》來解釋多代理架構：Subagent 像烙小弟，聽命行事做完就閃；Team Agent 像角頭會議，各有地盤平等協作。不同模型互相找盲點，但中國的不要用。六神合體，但不包括中國那幾尊。