GitHub 爆紅：144 個 AI 員工職位 (12 個部門) 開源免費，各有性格、工作流與 KPI

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一個名為 agency-agents 的開源項目在 GitHub 爆紅，累積超過 8.4 萬顆星。它收錄 144 個以上的 AI「員工」人設，分屬工程、設計、行銷等 12 個部門，每個人設均附帶性格設定、工作流程與可衡量的成果指標，支援 Claude Code、Cursor 等十多種 AI 開發工具。（前情提要：Google 組菁英戰隊追趕 Anthropic，連自家工程師都在偷用 Claude Code）（背景補充：Google DeepMind 與 MIT 聯合開發 AI 代理 CoDaS：可自主進行科學研究，寫論文只要 8 小時）在 GitHub 上，一個叫 agency-agents 的開源專案用這個邏輯，描述了 144 個以上的 AI，並累積了超過 8.4 萬顆星、1.3 萬次 fork 爆紅。個員工都有名字、性格和 KPI。最近這不是一個新的 AI 模型，也不是複雜的協調框架。核心資產是一批 Markdown 檔案，每份檔案是一個 AI 員工的入職手冊，定義了它是誰、怎麼工作、最終交付什麼成果。安裝這個專案只需要一條指令，它會把 agent 設定檔自動部署到對應的 AI 開發工具目錄。目前支援 Claude Code、GitHub Copilot、Cursor、Aider、Windsurf 等十多種主流 AI 程式編輯器。安裝完成後，開發者可以直接以角色名稱呼叫對應的 AI，讓它以特定的職業姿態回應需求。整個資料庫分為 12 個部門：工程、設計、付費媒體、銷售、行銷、產品、專案管理、測試、客戶支援、空間運算、遊戲開發，以及學術研究。144 個以上的 agent 各有專屬的領域知識與工作定位。工程部門單獨就有 27 個 agent，涵蓋前端、後端、行動、AI、DevOps、資安、智能合約，以及緊急事故指揮官。行銷部門有 25 個，其中包含針對 TikTok、Reddit、微信、小紅書、抖音的平台專屬角色。傳統的 AI 使用方式是提示詞工程：寫一段說明，告訴 AI 要做什麼。 agency-agents 的架構更加優化。每個人設檔案包含四個核心部分：領域專業知識（domain expertise）、性格與溝通風格（personality）、具體交付物（deliverables），以及可衡量的成功指標（success metrics）。簡單來說，這就像一份 HR 的職位說明書。前端工程師 agent 不只懂 HTML 和 CSS，它有自己偏好的架構哲學；付費媒體策略師 agent 不只執行廣告操作，它遵循一套固定的審核流程和成效評估框架。備註：專案採用 MIT 授權，個人與商業用途均可免費使用，且不限制二次改作。專案內還收錄了一個名為「Nexus Spatial Discovery」的完整案例：8 個來自不同部門的 agent 在同一個產品探索任務上並行工作，沒有人工協調介入。最終輸出包含：市場驗證與競爭分析、完整的系統架構（含 SQL schema）、品牌策略與視覺識別方向、市場進入計畫與定價方案、客戶支援與社群建設藍圖、使用者體驗人設與旅程地圖，以及一份 35 週執行計畫、65 張 sprint 工單。 multi-agent 的意思就是讓「多個 AI 同時分工作業」。這相當於一個完整的跨部門產品探索 sprint，通常需要一支小組花幾週完成，不過在這個案例裡，由 AI 並行處理完成。 8.4 萬顆星背後，是開發者對一個問題的集體回應：我不需要一個更聰明的 AI 助理，我需要一支分工明確的 AI 團隊。AI 協作的基本單位，正在從「問一個問題」進化成「分配一個專案」。當 AI 有了角色、職責與績效標準，它和人類的工作關係，開始更像管理，而不只是使用。下一步，可能是學會當一個好的 AI 主管。

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