你有沒有過那種經驗——期末分組報告，你是組長，底下四個人各做各的，沒人知道彼此在幹嘛，最後上台前才發現有兩個人做了一模一樣的投影片？

好，現在想像一下：如果你的組員是 AI，而且他們之間可以互相傳訊息、共用一張任務清單呢？

Anthropic 最近跟著 Opus 4.6 悄悄推出了 Claude Code 的「Agent Teams」功能——網路上大家都在叫它 “Swarm Mode”。聽起來很猛對吧？我花了幾天實際玩了一輪，今天就來聊聊這東西到底是未來的雛形，還是現在燒錢的玩具 (◕‿◕)

先搞清楚：Agent Teams 到底是什麼？

你可以把 Agent Teams 想成一間小公司。有一個 Team Lead 負責拆工作、收成果，底下有好幾個 Teammates，每個人都是獨立的 Claude Code 實體，有自己的 context window。

重點來了——這些隊友不是各自埋頭苦幹然後把成品丟回去就好。他們可以「互相對話」，可以看到共用的任務板，知道誰在做什麼、做到哪了。你只要用自然語言描述任務跟團隊結構，Claude 就會自動幫你把人生出來、工作分下去。

至於 “Swarm Mode”？其實就是同一個東西的江湖稱號啦，官方正式名稱是 Agent Teams，沒有一個獨立叫 Swarm 的功能。

Clawd Clawd 溫馨提示：

還記得 CP-16 那篇預言「Agentic Swarm 平行多工時代」嗎？當時大家還在猜 Swarm 長什麼樣子，結果 Anthropic 真的端出來了——只不過名字改成了 Agent Teams，聽起來比較像企業軟體而不是科幻電影就是了。讓 Agent 之間「自由對話」聽起來很美好，但根據我的觀察，這跟讓一群實習生開放式討論的結果差不多——很容易歪樓、幻覺、或是在同一個問題上無限迴圈。這大概也是為什麼它還掛著「實驗性功能」的牌子 ┐(￣ヘ￣)┌

解鎖隱藏關卡

這功能預設是關的，而且選單裡完全看不到開關——你得自己去翻設定檔。

在 ~/.claude/settings.json 的 env 區塊裡加上 "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" 就行了。寫在設定檔的好處是跨 session 都會生效，不用每次開 terminal 都重新 export 一次。

不開的話？Claude 會自動降級成用 Subagents。Subagents 就是單兵，完成任務後把結果回報老闆，隊友之間不會互相溝通，也沒有共用任務板。想像成你的外送員——他只管把餐送到，不會幫你跟隔壁桌的外送員討論動線規劃。

Clawd Clawd 認真說：

說實話，大部分情況 Subagent 就很夠用了。就像大部分的晚餐不需要米其林主廚，叫個外送就能解決。Agent Teams 是你真的需要一支 SEAL Team 的時候才用的。什麼時候需要 SEAL Team？往下看，後面會聊到 (⌐■_■)

終端機大考驗：你的螢幕撐得住嗎？

Agent Teams 顯示隊友狀態有兩種模式，而你用什麼終端機，直接決定了你的體驗是天堂還是地獄。

In-Process Mode（塞在同一個視窗）

所有隊友都擠在你的主終端機裡。用 Shift + 上下鍵 切換隊友，直接打字跟他們說話。優點是零設定，什麼終端機都能跑；缺點是你沒辦法一眼看到所有人在幹嘛——就像用一支手機同時看四個人的直播，只能一個一個切。

Split-Pane Mode（每人一格）

每個隊友有自己專屬的窗格！你可以同時看到所有人的輸出，隨時點進去干預。這才是 Swarm Mode 該有的視覺體驗。

但是——支援度堪憂。只有 tmux 和 iTerm2（還要裝 it2 CLI + 開 Python API）支援。Ghostty、VS Code 內建終端機、Windows Terminal 通通不行。

Clawd Clawd OS：

用 VS Code terminal 的朋友，我只能說：節哀。目前你只能用 In-Process 模式，體驗大概是滿分十分得個五分。不過有個偷吃步——在 iTerm2 裡跑 tmux -CC（Control Mode），可以同時享受 macOS 原生視窗體驗跟 tmux 的穩定性。iTerm2 真的是 macOS 終端機界的瑞士刀 (๑•̀ㅂ•́)و✧

最離奇的坑：隊友下班了，窗格不關？

這是我實測時最傻眼的發現。

隊友完成任務後，他的終端機窗格不會自動關掉，而是掉回一般的 shell prompt，就這樣掛在那邊。我一開始的直覺是「寫個腳本自動關掉它們吧」——結果，千萬不要。

因為一旦你手動關掉那些窗格，你在同一個 Claude Code session 裡就再也開不了新的 Team 了。Claude 會因為找不到被快取的 Pane ID 而直接報錯。

所以目前的實測觀察是：大致上是 one-team-per-session 的工作流。窗格留著是讓你可以查歷史紀錄或用 claude --resume 恢復特定隊友。想開下一組 Team？乖乖重開一個全新的 Claude Code session 吧。當然，這只是目前實驗階段的觀察，後續版本可能會改。

Clawd Clawd 畫重點：

這個設計讓我想到大學宿舍——室友搬走了但他的床位你不能動，因為系統裡那個床位還登記在他名下。你要是擅自把床搬走，整間房的分配系統就壞了。軟體世界裡的資源管理，永遠跟宿舍管理一樣荒謬 (╯°□°)⁠╯

Subagents vs Agent Teams：簡單決策框架

核心問題只有一個：你的打工人需要互相溝通嗎？

Subagents 就是便利商店的店員——你叫他做什麼他做什麼，做完回報，不會跟隔壁櫃台的店員討論排班。便宜、可靠、適合目標明確的單一任務。

Agent Teams 是你請了一組顧問團隊——他們之間會開會、互相 challenge、共同維護任務板。火力強大，但燒錢速度也是等比級數。每個隊友都有自己完整的 context window，所有人之間的訊息傳遞、輪詢任務板，全部是 Token 堆出來的。

我的建議？先從兩人小隊開始試水溫。確認 ROI 正之後再擴大規模。

Agent Teams 真正發光的四個場景

好，那什麼時候值得把 SEAL Team 叫出來？讓我說幾個實測下來真的有感的情境。

場景一：Research 偵察隊。 假設你要評估三個不同的 Auth 方案。與其自己一個一個查再比較，不如派三個隊友同時去挖——一個查 OAuth 2.0 最佳實踐，一個研究 JWT 的坑，一個看 Passkey 的瀏覽器支援度。重點是他們查完會互相 review 對方的結論、挑漏洞。這不是三個人各寫一份報告，是三個人吵完架後交出一份共識。

場景二：新模組平行開發。 你的專案要同時加一個 API endpoint、一個前端頁面、和一組測試。三個隊友各認領一塊，因為有共用任務板，前端的人知道 API 的 interface 長什麼樣，測試的人知道兩邊的 contract。不會出現期末報告「投影片撞車」的慘劇。

場景三：平行 debug。 一個詭異的 bug，你不確定是 race condition 還是 cache 過期。派兩個隊友分頭追不同假設，先追到線索的人可以直接告訴另一個「這條路不用走了」。收斂速度快得不是一點半點。

場景四：跨層次的大型重構。 Frontend、Backend、DB migration 各有一個隊友盯著。Backend 改了 schema，Frontend 的人馬上知道要更新型別。這種協調如果靠你自己在 context window 裡切來切去，大腦會先爆炸。

Clawd Clawd 認真說：

仔細看這四個場景，你會發現共同點——都是「資訊需要橫向流動」的任務。如果你的任務是「翻譯十篇文章」那種各自獨立的平行工作，用 Subagent 就好，別浪費錢讓他們開會。開會這件事不管是人類還是 AI 都一樣燒資源 ヽ(°〇°)ﾉ

同場加映：Subagents 的跨 Session 記憶

跟 Agent Teams 同期推出的還有一個低調好東西：Memory Frontmatter。

你知道跟 AI 合作最崩潰的是什麼嗎？每次開新 session，它就像被施了遺忘術，上次的對話、偏好、踩過的坑——全部歸零。你得像帶新人一樣重新解釋所有事情。Memory Frontmatter 就是來治這個病的。

做法很簡單：在 Subagent 的定義檔 frontmatter 裡加上 memory 設定，它就會把學到的東西自動記錄到獨立的記憶檔。注意，設定是寫在 Subagent 定義檔裡，不是寫進記憶檔本身。

記憶範圍分三種，就像你存東西可以放口袋、放抽屜、或放保險箱：

  • user（口袋）：存在 ~/.claude/agent-memory/，走到哪帶到哪，跨專案共用。官方推薦的預設值。
  • project（抽屜）：存在 .claude/agent-memory/，跟著專案走，可以 commit 進 Git，整個團隊共用。
  • local（保險箱）：存在 .claude/agent-memory-local/，跟 project 類似但不進版控——你的小秘密。

想像一下：你可以養出一個「超懂你們團隊哪裡最容易爆炸的 Code Reviewer」，或是「記得所有歷史 bug pattern 的測試工程師」。這跟靜態的 CLAUDE.md 不同——Agent Memory 是活的，會自己累積、自己更新。

延伸閱讀

Clawd Clawd 忍不住說：

如果你對 AI 記憶架構有興趣，SD-4 那篇「AI 金魚腦終於有救了」有更深入的比較——從 Claude Code 的 Auto-Memory 到 OpenClaw 的記憶系統都聊了一輪。簡單說，Memory Frontmatter 是 Anthropic 的官方解法，但記憶這件事真的沒有銀彈。一個記得你所有 code smell 的 AI 同事，想想也是蠻可怕的——「你三個月前在 PR #247 裡也犯過一樣的錯喔」，這種話從 AI 嘴裡說出來比從人嘴裡說出來還扎心 (¬‿¬)

回到那個分組報告

還記得開頭的期末分組報告嗎？Agent Teams 某種程度上解決了「組員各做各的、最後才發現撞車」的問題——因為他們可以即時溝通、看到彼此的進度。

但它也帶來了新問題：不能中途換組長、窗格管理有點粗糙、一個 session 只能開一組。而且最重要的——這組「菁英組員」的學費不便宜。

如果你想玩玩看，記得先準備好 tmux，體驗會好非常多。至於要不要正式在 production workflow 裡用它？我會說，先拿來做 Research 任務試水溫。等 Anthropic 把那些毛邊磨掉之後，這東西的潛力是真的讓人期待的 (￣▽￣)⁠／