AI Agent協作開發多ai一起分工，做出來的還是不能用？暈倒orz

Multi-Agent Collaboration… Why Dividing Work Doesn’t Guarantee a Working Product

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現在使用 AI 開發產品，已經不只是請 AI 寫幾段程式碼。

把需求拆開，讓不同 AI Agent 分別處理介面設計、資料庫、API、功能開發與測試，看起來就像組成了一個小型開發團隊。

每個 Agent 有自己的工作，也能獨立產出成果。

前端完成了，後端完成了，資料庫也建立了，甚至還有一個負責測試的 Agent。最後把所有成果放在一起，一套系統看起來就誕生了。

畫面很漂亮，選單很完整，按鈕也不少，儀表板甚至比原本想像的還要精緻。

但真正開始操作，問題就出現了。

資料沒有載入，按鈕沒有反應，新增資料無法保存，查詢功能沒有接上後端，部分頁面只是展示畫面，根本沒有真正執行，這時候才發現，原來每個部分都完成了，不代表整套系統已經完成。

這也是多 AI 代理人協作開發（Multi-Agent Product Development）值得深入研究的地方。

從一個AI寫程式，到一群AI分工

傳統使用 AI 開發軟體，大多是由使用者提出需求，再由 AI 協助產生程式碼。遇到問題，再繼續對話、修改與測試。

這種方式的優點是簡單，需求與修改都集中在同一段對話裡。

但當產品越來越複雜，單一AI需要同時處理需求理解、介面、資料結構、功能邏輯、程式整合與錯誤修正，工作範圍就會逐漸擴大。

於是…多 Agent 架構開始受到關注。

概念並不複雜…把一項大型任務拆成多個可以獨立處理的工作，再讓不同 Agent 負責各自的部分，最後透過協調機制整合成果。

軟體開發的工作可以拆成幾個方向…

工作角色	主要負責內容
需求分析 Agent	整理使用者需求、功能範圍與限制
UI Agent	建立頁面、操作介面與視覺配置
Backend Agent	處理後端邏輯與資料運算
Database Agent	規劃資料表、欄位與資料關聯
API Agent	定義前後端資料交換方式
Testing Agent	執行功能測試與檢查結果
Integration Agent	整合各模組，檢查整體系統運作

這樣的分工有它的吸引力。

不同任務可以平行處理，不必所有工作都等待同一個 AI 完成；專業任務也可以使用不同的模型、工具或執行環境。

但這裡有一個很容易被忽略的地方…

工作可以拆開，產品卻不能拆開交付。

使用者不會因為前端做得很好，就接受資料庫沒有連接；也不會因為程式碼已經產生，就認為產品功能已經完成。最後交付的是一套系統，而不是一疊各自完成的程式碼。

每個 Agent 都完成了，為什麼系統還是不能用？

問題往往不是單一模組完全沒有成果，而是模組之間沒有真正接起來。

前端 Agent 依照需求建立了一個資料列表
後端 Agent 則建立了另一套資料格式。

兩邊單獨看都沒有問題，但欄位名稱、資料型態或 API 路徑不一致，前端就無法正確讀取資料。

資料庫 Agent 建立了儲存結構，功能 Agent 卻沒有把新增與修改的操作接上去。

測試 Agent 只確認頁面可以開啟，沒有真正操作新增、查詢、修改與刪除。最後….每個 Agent 都能說明自己完成了什麼，卻沒有人確認整個使用流程是否成立。

這種情況可以從幾個層面理解。

介面完成，不代表功能完成

現在 AI 很容易快速產生漂亮的介面。按鈕、選單、圖表、搜尋框、設定頁面都可以在短時間內出現。甚至只需要一段文字描述，就能產生相當完整的操作畫面。

但介面只是使用者接觸系統的入口。

按鈕後面必須有對應的事件，事件必須呼叫正確的功能，功能還要處理資料與回傳結果，如果按鈕只是被設計出來，沒有連接任何實際功能，那麼畫面再完整，也只是展示原型。

這也是為什麼開發時不能只看畫面是否符合預期，還必須確認每個操作是否真的產生正確結果。

功能完成，不代表資料正確

資料庫存在，不代表資料已經正確進入資料庫，API 可以呼叫，也不代表回傳的內容符合需求，系統可能讀取到測試資料，卻沒有接上正式資料來源；可能成功顯示一筆紀錄，卻沒有處理重複資料、空值、錯誤輸入與權限限制。

更麻煩的是，畫面有時候會使用預設資料或固定數值。

即使資料來源沒有連接，頁面仍然可以顯示內容，看起來就像系統正常運作，但只要更換輸入條件，或要求資料重新計算，問題就會浮現。

因此，資料是否存在、是否正確、是否能持續更新，以及是否真的來自預期來源，都需要獨立確認。

單一模組正常，不代表整體流程正常

這是多 Agent 開發最需要注意的地方。

前端測試通過，代表前端在特定測試條件下符合預期。
API 測試通過，代表 API 在特定條件下能夠回應。
資料庫測試通過，代表資料庫的特定操作可以執行。
但這些結果加在一起，仍然不等於整個使用流程已經通過。

產品操作可能是…使用者登入系統，選擇產品，輸入資料，送出計算，系統讀取資料庫內容，執行運算，再把結果呈現在畫面上，最後還能保存紀錄並重新查詢。

其中任何一個環節沒有接好，使用者就無法完成任務。

產品驗證的對象是完整的使用流程，而不是各個模組的存在。

多AI Agent協作開發不是新問題，協作失敗早已有人研究

多 Agent 系統的研究已經不只討論模型能不能分工，也開始分析協作過程中的失敗原因。

2025 年 ICLR Workshop 的研究《Why Do Multiagent Systems Fail?》，分析五套多 Agent 系統、超過 150 項任務，整理出 18 種細部失敗模式。

研究將問題歸納為幾個方向…

需求規格不清楚，代理人對任務理解不一致。
組織與工作分配出現問題。
代理人之間的協調與資訊傳遞出現落差。
驗證與品質管理不足。

這份研究值得注意的地方，在於它沒有把問題單純歸咎於模型能力，而是把系統設計、任務分配與品質驗證一起納入分析。

多個 Agent 能否合作，不只取決於每個 Agent 能做什麼，也取決於整個工作流程如何設計。

另一項 2025 年發表於 ICML 的研究《SyncMind》，則把焦點放在協作過程中的資訊不同步。研究建立了 SyncBench，包含來自 21 個熱門 GitHub 專案的 24,332 個 Agent 不同步情境。

這個問題其實很好理解…當不同 Agent 同時處理同一個程式專案，程式碼可能已經被其他 Agent 修改，原本理解的檔案結構、函式內容或執行狀態也可能改變。

如果 Agent 還依照舊資訊繼續修改，就可能造成衝突、覆蓋或整合失敗。

這已經不只是回答正不正確的問題，而是每個 Agent 是否掌握目前最新的專案狀態。

到了 2026 年 10 月發表的《MLOps-Bench》，研究又把測試範圍往實際產品環境推進。

這項研究建立了 212 個任務，涵蓋 31 個公開機器學習程式庫，評估資料管線、特徵工程、模型訓練、模型服務、監控、CI/CD、治理與端到端整合。

研究測試的五個 Agent 系統中，最佳系統只完成了 27.3% 的任務，測試通過率則為 67.1%。

這兩個數字代表不同指標…任務完成率與測試通過率不能混為一談。

但它反映出一個值得注意的現象，Agent 能夠產生部分成果，也能通過部分測試，卻仍然不一定能完成整個生產環境中的工作要求。

這些研究的測試情境與評估方式並不相同，不能直接拿來比較哪一種 Agent 最好。

不過，幾份研究都指向相似的問題…

AI 開發的難題，正逐漸從產生程式碼，轉向確認程式碼能不能在真實系統中正確運作。

真正需要設計的，是交付介面與整合規則

如果多 Agent 要進入實際產品開發，工作分配只是第一步。更重要的是，每個 Agent 在開始工作之前，必須知道交付內容要符合什麼條件。

前端需要知道 API 的路徑、輸入欄位、回傳格式與錯誤處理方式。
後端需要知道資料庫的欄位、資料型態、驗證規則與權限要求。
資料庫需要知道資料如何建立、更新、保存與查詢。
測試則需要知道使用者最後要完成什麼任務，以及什麼結果才算正確。
這些資訊不能只存在不同 Agent 的對話裡。
需要有一份所有工作都能參照的共同規格，並在開發過程中維持一致。

先定義共同規格，再讓 Agent 分工

一個產品功能的規格，不應該只有畫面描述。還要包含資料來源、輸入條件、輸出結果、操作邏輯、例外狀況，以及與其他模組的關係。

當規格確定後，各個 Agent 才能依照相同的基準工作，如果需求發生變更，也必須同步更新相關模組的工作內容，否則前端依照舊規格開發，後端卻已經修改資料格式，最後仍然會產生整合問題。

模組交付必須有明確驗收條件

每個 Agent 完成工作時，不應該只回報「已完成」，還要交付可以檢查的內容。

交付模組	需要確認的內容
UI	操作事件是否正常，資料是否正確顯示
API	請求格式、回應內容與錯誤處理
Database	資料是否正確新增、修改、刪除與查詢
Backend	商業邏輯、計算結果與例外處理
Integration	各模組是否能依照規格互相呼叫
Testing	測試案例、執行結果與未通過項目

這樣的交付方式，才有機會避免只看程式碼數量或頁面完成度來判斷開發進度。

測試不能只停留在單一功能

完整的測試至少需要不同層次
單元測試確認個別函式或模組的行為
整合測試確認不同模組之間的資料與呼叫是否正確
端到端測試則從使用者操作出發，確認整套流程能不能完成

除此之外，還要考慮錯誤輸入、資料遺失、網路中斷、權限不足，以及既有功能是否因為新修改而受到影響。

測試通過也不是一張永久保證書。

每次修改都可能改變原本正常的功能，因此需要持續執行回歸測試。這些工作不一定全部都要由人完成cAI Agent 可以協助產生測試案例、執行測試、整理錯誤紀錄與追蹤修正結果。

但測試結果必須來自實際執行，而不是只由另一個 Agent 閱讀程式碼後回答「看起來沒有問題」。

多 Agent 的效率，不能只計算開發時間

多 Agent 最吸引人的地方，就是可以把不同工作同時交給多個代理人處理。

但平行開發不代表總成本一定下降，如果三個 Agent 同時開發，卻使用不同的資料結構，最後可能需要花更多時間整合。

如果每個 Agent 都需要重複讀取大量專案文件，Token 消耗也會增加。
如果任務拆得太細，協調與交接本身就可能變成新的工作負擔。
如果某個 Agent 修改了共用程式碼，其他 Agent 卻不知道，還可能產生重複修改或衝突。

因此，評估多 Agent 的效益，不能只看完成速度。

評估項目	真正需要觀察的結果
開發速度	從需求到可用版本的總時間
開發成本	模型費用、Token、工具與執行環境
整合成本	修正衝突、資料格式與模組連接的時間
品質	功能正確率、錯誤率與測試覆蓋
維護成本	後續修改、除錯與版本更新的難度
使用價值	使用者是否真的能完成工作