Agent Team — 多 Worker 平行協作

依據 Multi-Agent Coordination Patterns 的 Agent Teams 模式 📦 離線歸檔：archive/articles/multi-agent-coordination-patterns.md

啟動針對 $ARGUMENTS 的 Agent Team 協作。

架構

Coordinator（主對話）
├── Worker A — 負責領域 1
├── Worker B — 負責領域 2
└── Worker C — 負責領域 3

工作流程

1. 分析任務範圍：理解 $ARGUMENTS 描述的任務
2. 劃分工作區域：按目錄 / 模組 / 功能拆分，確保無重疊
3. 啟動 Workers：每個 Worker 使用獨立 Sub Agent，指定：
   • 負責的檔案範圍
   • 具體目標
   • 完成標準
4. 平行執行：所有 Worker 同時啟動
5. 收集結果：等待所有 Worker 完成，彙整摘要
6. 衝突解決：如有跨 Worker 的衝突變更，由 Coordinator 決策
7. 產出報告：統一的變更摘要 + 修改檔案清單

Worker 規範

• 每個 Worker 只修改自己負責的檔案
• 不跨區域修改（避免 merge 衝突）
• 完成後回傳：變更摘要 + 修改清單 + 待確認事項

終止條件

• 所有 Worker 回報完成
• 或達到時間上限（由使用者指定）
• 或 Coordinator 判斷已收斂（無新發現）

Data Contract Pattern（平行前先對齊 I/O 格式）

來源：shanraisshan/claude-code-best-practice — orchestration-workflow

在 fan-out Workers 之前，Coordinator 必須明確定義每個 Worker 的輸入格式與輸出格式，讓所有 Worker 的結果可以直接合併，無需二次轉換。

範例：三個 Worker 各自查詢不同時區的現在時間，輸出格式事先統一：

{ "time": "14:30", "tz": "UTC+8", "formatted": "2026-04-18 14:30 (UTC+8)" }

Coordinator 在 prompt 中明確寫出此 schema，Worker A/B/C 直接輸出符合格式的 JSON，Coordinator 只需 JSON.parse 後合併陣列，無需猜測欄位名稱或手動對齊格式。

沒有 Data Contract 的後果：Worker A 回傳 time: "2:30pm"、Worker B 回傳 timestamp: 1713420600，Coordinator 需要額外解析邏輯，增加錯誤風險。

Gotcha

• Workers 無法直接溝通：所有發現必須回傳給 Coordinator，不能 Worker A 把結果傳給 Worker B。
• 各 Worker context 完全隔離：Worker A 讀到的檔案，Worker B 看不到；如需共享，由 Coordinator 明確傳入。
• Worker 失敗不會自動重試：Coordinator 必須處理單一 Worker 失敗的情況，並決定是否重啟或降級。
• 任務分割要互相獨立：若子任務有依賴關係（A 需要 B 的結果），不適合平行，改用序列委派。