เอเจนซี่ เอเจ้นท์ คืออะไร

The Agency คือชุดรวมโอเพนซอร์สของ AI เอเจนต์พิเศษ 147 ตัวสำหรับ Claude Code, Cursor, Aider, Windsurf, GitHub Copilot และอื่น ๆ เอเจนต์แต่ละตัวมีบุคลิกเฉพาะตัว สิ่งที่ต้องส่งมอบทางเทคนิค และตัวชี้วัดความสำเร็จ การเจาะลึกทางเทคนิคนี้ครอบคลุมสถาปัตยกรรมของเอเจนต์ การผสานรวมเครื่องมือหลากหลาย หน่วยความจำ MCP และสคริปต์ bash ที่ขับเคลื่อนทั้งหมดนี้

คุณอาจจะคุ้นเคยกับคำสั่ง: "ทำตัวเป็นนักพัฒนาอาวุโส" ตามด้วยคำแนะนำทั่วไปที่สามารถใช้ได้กับงานเขียนโค้ดใดก็ได้ The Agency ใช้วิธีการที่แตกต่างออกไป แทนที่จะเป็นเพียงคำสั่งเดียวที่พยายามทำทุกอย่าง มันนำเสนอผู้เชี่ยวชาญ 147 คนที่จัดอยู่ใน 12 แผนก

ลองนึกภาพว่ามันเป็นการรวบรวมเอเจนซี่ที่ให้บริการเต็มรูปแบบ ยกเว้นว่าพวกเขาเป็น AI เอเจนต์ที่ไม่เคยหลับ ไม่เคยบ่น และส่งมอบผลงานเสมอ

อะไรคือ The Agency?

แบบย่อ: The Agency แทนที่คำว่า "ทำตัวเป็นนักพัฒนา" ด้วย "เปิดใช้งานโหมดนักพัฒนาส่วนหน้า" — และเอเจนต์นักพัฒนาส่วนหน้าก็รู้จัก React, Vue, Angular, Core Web Vitals และการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการเข้าถึงได้อย่างแท้จริง

โครงสร้างคลังข้อมูล: 12 แผนก, 147 เอเจนต์

The Agency ตั้งอยู่ที่ github.com/msitarzewski/agency-agents เอเจนต์ถูกจัดระเบียบเป็น 12 แผนก ซึ่งสะท้อนโครงสร้างองค์กรของเอเจนซี่จริง:

agency-agents/
├── engineering/          # 20+ agents: Frontend, Backend, DevOps, AI, Mobile, Security
├── design/               # 8 agents: UI Designer, UX Researcher, Brand Guardian, Whimsy Injector
├── marketing/            # 20+ agents: Growth Hacker, SEO, TikTok, Reddit, LinkedIn
├── sales/                # 8 agents: Discovery Coach, Deal Strategist, Sales Engineer
├── product/              # 5 agents: Product Manager, Trend Researcher, Feedback Synthesizer
├── project-management/   # 6 agents: Studio Producer, Project Shepherd, Experiment Tracker
├── testing/              # 8 agents: Reality Checker, Evidence Collector, API Tester
├── support/              # 6 agents: Support Responder, Analytics Reporter, Legal Compliance
├── spatial-computing/    # 6 agents: XR Architect, visionOS Engineer, Metal Developer
├── specialized/          # 30+ agents: MCP Builder, Blockchain Auditor, Compliance Auditor
└── game-development/     # 20+ agents: Unity Architect, Unreal Systems, Godot Scripter, Roblox
└── academic/             # 5 agents: Anthropologist, Historian, Psychologist, Narratologist

แต่ละแผนกประกอบด้วยเอเจนต์ที่มีความเชี่ยวชาญเชิงลึก เฉพาะแผนกวิศวกรรมเพียงอย่างเดียวก็ครอบคลุมถึงนักพัฒนาส่วนหน้า, สถาปนิกแบ็กเอนด์, ผู้เชี่ยวชาญด้าน DevOps อัตโนมัติ, วิศวกรความปลอดภัย และแม้แต่วิศวกรเฟิร์มแวร์แบบฝังตัว

กายวิภาคของเอเจนต์: ภายในผู้เชี่ยวชาญ AI ขนาด 400 บรรทัด

เอเจนต์ทุกตัวมีโครงสร้างเหมือนกัน นี่คือการแยกย่อยโดยใช้เอเจนต์ Backend Architect เป็นตัวอย่าง:

ข้อมูลส่วนหน้า (YAML)

---
name: Backend Architect
description: Senior backend architect specializing in scalable system design, database architecture, API development, and cloud infrastructure
color: blue
emoji: 🏗️
vibe: Designs the systems that hold everything up — databases, APIs, cloud, scale.
---

ข้อมูลเมตานี้ไม่ได้มีไว้เพื่อตกแต่ง เครื่องมืออย่าง Cursor และ Claude Code ใช้ช่อง name และ description สำหรับการค้นหาเอเจนต์ emoji ช่วยให้ระบุตัวตนได้ด้วยภาพในอินเทอร์เฟซแชท

ตัวตนและหน่วยความจำ

## 🧠 Your Identity & Memory
- **Role**: System architecture and server-side development specialist
- **Personality**: Strategic, security-focused, scalability-minded, reliability-obsessed
- **Memory**: You remember successful architecture patterns, performance optimizations, and security frameworks
- **Experience**: You've seen systems succeed through proper architecture and fail through technical shortcuts

ส่วนนี้กำหนดบุคลิกและขอบเขตความเชี่ยวชาญของเอเจนต์ ไม่ใช่แค่ข้อความตกแต่งเท่านั้น แต่ยังช่วยเตรียม LLM ให้พร้อมรับแนวคิดเฉพาะเจาะจง

ภารกิจหลัก

## 🎯 Your Core Mission

### Data/Schema Engineering Excellence
- Define and maintain data schemas and index specifications
- Design efficient data structures for large-scale datasets (100k+ entities)
- Implement ETL pipelines for data transformation and unification
- Create high-performance persistence layers with sub-20ms query times

แต่ละรายการภารกิจมีเป้าหมายที่วัดผลได้ สังเกต "เวลาค้นหาน้อยกว่า 20 มิลลิวินาที" และ "มากกว่า 100,000 เอนทิตี" — สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่เป้าหมายที่คลุมเครือ

กฎที่สำคัญ

## 🚨 Critical Rules You Must Follow

### Security-First Architecture
- Implement defense in depth strategies across all system layers
- Use principle of least privilege for all services and database access
- Encrypt data at rest and in transit using current security standards

กฎคือข้อจำกัดที่ต่อรองไม่ได้ สิ่งเหล่านี้จะแทนที่พฤติกรรมทั่วไปของ LLM

สิ่งที่ต้องส่งมอบทางเทคนิค

นี่คือจุดที่เอเจนต์แยกตัวเองออกจากคำสั่งทั่วไป Backend Architect จะจัดหาโค้ดที่สมบูรณ์และพร้อมใช้งาน:

-- E-commerce Database Schema Design
CREATE TABLE users (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
    updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT NOW(),
    deleted_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE NULL
);

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email) WHERE deleted_at IS NULL;
CREATE INDEX idx_users_created_at ON users(created_at);

// Express.js API with security middleware
const helmet = require('helmet');
const rateLimit = require('express-rate-limit');

const limiter = rateLimit({
  windowMs: 15 * 60 * 1000,
  max: 100,
  message: 'Too many requests from this IP, please try again later.',
});

ตัวชี้วัดความสำเร็จ

## 🎯 Your Success Metrics

You're successful when:
- API response times stay under 200ms for 95th percentile
- System uptime exceeds 99.9% availability
- Database queries perform under 100ms average
- Security audits find zero critical vulnerabilities

เอเจนต์ทุกตัวกำหนดผลลัพธ์ที่วัดผลได้ นี่ไม่ใช่การยืนยันทางบำบัด — นี่คือความรับผิดชอบทางวิศวกรรม

การผสานรวมเครื่องมือหลายชนิด: เอเจนต์เดียว, 10 IDEs

The Agency ทำงานร่วมกับเครื่องมือเขียนโค้ด AI มากกว่า 10 ชนิด นี่คือวิธีการทำงานของเลเยอร์การผสานรวม:

เครื่องมือที่รองรับ

สคริปต์การแปลง (convert.sh)

สคริปต์ bash scripts/convert.sh จัดการการแปลงรูปแบบ นี่คือสถาปัตยกรรม:

#!/usr/bin/env bash
# convert.sh — Convert agency agent .md files into tool-specific formats

set -euo pipefail

AGENT_DIRS=(
  academic design engineering game-development marketing paid-media
  sales product project-management testing support spatial-computing specialized
)

# Extract frontmatter fields
get_field() {
  local field="$1" file="$2"
  awk -v f="$field" '
    /^---$/ { fm++; next }
    fm == 1 && $0 ~ "^" f ": " { sub("^" f ": ", ""); print; exit }
  ' "$file"
}

# Strip frontmatter, return body
get_body() {
  awk 'BEGIN{fm=0} /^---$/{fm++; next} fm>=2{print}' "$1"
}

สำหรับ Cursor สคริปต์จะแปลงไฟล์ .md เป็นรูปแบบกฎ .mdc:

convert_cursor() {
  local agent_file="$1"
  local slug=$(to_kebab "$(get_field 'name' "$agent_file")")
  local output_file="$OUT_DIR/cursor/.cursor/rules/agency-${slug}.mdc"

  cat > "$output_file" << EOF
---
description: Agency agent: $(get_field 'description' "$agent_file")
---
$(get_body "$agent_file")
EOF
}

สำหรับ Aider และ Windsurf เอเจนต์ทั้งหมดจะคอมไพล์เป็นไฟล์เดียว:

convert_aider() {
  local output="$OUT_DIR/aider/CONVENTIONS.md"
  echo "# Agency Agents for Aider" > "$output"
  echo "" >> "$output"

  for dir in "${AGENT_DIRS[@]}"; do
    for file in "$REPO_ROOT/$dir"/*.md; do
      echo "---" >> "$output"
      cat "$file" >> "$output"
    done
  done
}

สคริปต์การติดตั้ง (install.sh)

หลังจากแปลงแล้ว install.sh จะคัดลอกไฟล์ไปยังไดเรกทอรีเฉพาะของเครื่องมือ:

#!/usr/bin/env bash
# install.sh — Install The Agency agents into your local agentic tool(s)

install_claude_code() {
  local src="$REPO_ROOT"
  local dest="$HOME/.claude/agents"
  mkdir -p "$dest"
  cp -r "$src"/{engineering,design,marketing,sales,specialized}/*.md "$dest/"
  ok "Claude Code: $(find "$dest" -name '*.md' | wc -l) agents installed"
}

install_cursor() {
  local src="$OUT_DIR/cursor/.cursor/rules"
  local dest="./.cursor/rules"
  mkdir -p "$dest"
  cp "$src"/*.mdc "$dest/"
  ok "Cursor: $(find "$dest" -name '*.mdc' | wc -l) rules installed"
}

สคริปต์รองรับการเลือกแบบโต้ตอบ:

  +------------------------------------------------+
  |   The Agency — Tool Installer                  |
  +------------------------------------------------+

  การสแกนระบบ: [*] = ตรวจพบในเครื่องนี้

  [x]  1)  [*]  Claude Code     (claude.ai/code)
  [x]  2)  [*]  Copilot         (~/.github + ~/.copilot)
  [x]  3)  [*]  Antigravity     (~/.gemini/antigravity)
  [ ]  4)  [ ]  Gemini CLI      (gemini extension)
  [x]  7)  [*]  Cursor          (.cursor/rules)

  [1-10] สลับ   [a] ทั้งหมด   [n] ไม่มี   [d] ตรวจพบ
  [Enter] ติดตั้ง   [q] ออก

การทำงานแบบขนานช่วยเพิ่มความเร็วในการติดตั้งหลายเครื่องมือ:

./scripts/install.sh --parallel --jobs 8

หน่วยความจำ MCP: บริบทถาวรข้ามเซสชัน

โดยปกติแล้ว AI เอเจนต์จะเริ่มแต่ละเซสชันใหม่ทั้งหมด การผสานรวม **หน่วยความจำ MCP** จะเปลี่ยนสิ่งนั้น

MCP คืออะไร?

MCP (Model Context Protocol) คือโปรโตคอลสำหรับ AI เอเจนต์ในการเข้าถึงเครื่องมือภายนอกและที่เก็บข้อมูลแบบถาวร The Agency ใช้ MCP เพื่อเปิดใช้งาน:

• หน่วยความจำข้ามเซสชัน: เอเจนต์จดจำการตัดสินใจจากเซสชันก่อนหน้า
• การส่งมอบงานระหว่างเอเจนต์: เอเจนต์หนึ่งสามารถทิ้งบริบทไว้ให้อีกเอเจนต์ได้
• การย้อนกลับเมื่อเกิดข้อผิดพลาด: กู้คืนสู่สถานะที่ทราบว่าดีเมื่อ QA ล้มเหลว

รูปแบบหน่วยความจำ

เพิ่มส่วนนี้ในเอเจนต์ใดก็ได้เพื่อเปิดใช้งานหน่วยความจำ MCP:

## Memory Integration

When you start a session:
- Recall relevant context from previous sessions using your role and project as search terms
- Review any memories tagged with your agent name

When you make key decisions or complete deliverables:
- Remember the decision with descriptive tags (agent name, project, topic)
- Include enough context that a future session can understand what was done and why

When handing off to another agent:
- Remember your deliverables tagged for the receiving agent
- Include: what you completed, what's pending, what the next agent needs to know

เครื่องมือ MCP

เซิร์ฟเวอร์ MCP ใด ๆ ที่เปิดเผยเครื่องมือเหล่านี้ก็สามารถทำงานได้:

ตัวอย่าง: เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วยหน่วยความจำ

หากไม่มีหน่วยความจำ MCP:

User: "Build the API"
Agent: [Builds API, session ends]

[Next session]
User: "Continue from yesterday"
Agent: "I don't have context from previous sessions. Can you paste what we did?"

ด้วยหน่วยความจำ MCP:

User: "Build the API"
Agent: [Builds API, remembers: "Backend Architect - E-commerce API - Users table, JWT auth, rate limiting"]

[Next session]
User: "Continue from yesterday"
Agent: [Recalls: "Yesterday I designed the users table with UUID primary keys, implemented JWT authentication with bcrypt hashing, and added rate limiting at 100 requests per 15 minutes. Next step: Order Service schema."]

ดู integrations/mcp-memory/backend-architect-with-memory.md สำหรับตัวอย่างที่สมบูรณ์

เอเจนต์เด่น: สามการเจาะลึก

1. Reality Checker (แผนกทดสอบ)

Reality Checker จะหยุดการอนุมัติที่ไม่เป็นจริง ท่าทีเริ่มต้น: “ต้องปรับปรุง” จนกว่าจะพิสูจน์ได้เป็นอย่างอื่น

## 🚨 Your Mandatory Process

### STEP 1: Reality Check Commands (NEVER SKIP)
```bash
# Verify what was actually built
ls -la resources/views/ || ls -la *.html

# Cross-check claimed features
grep -r "luxury\|premium\|glass\|morphism" . --include="*.html" --include="*.css" || echo "NO PREMIUM FEATURES FOUND"

# Run professional Playwright screenshot capture
./qa-playwright-capture.sh http://localhost:8000 public/qa-screenshots

ขั้นตอนที่ 2: การตรวจสอบข้าม QA

• ตรวจสอบผลการค้นหาของเอเจนต์ QA จากการทดสอบ Chrome แบบ Headless
• อ้างอิงภาพหน้าจออัตโนมัติกับผลการประเมินของ QA
• ยืนยันหรือท้าทายผลการประเมินของ QA ด้วยหลักฐานเพิ่มเติม

ขั้นตอนที่ 3: การตรวจสอบแบบ End-to-End

• วิเคราะห์ responsive-desktop.png, responsive-tablet.png, responsive-mobile.png
• ตรวจสอบโฟลว์การโต้ตอบ: ลำดับ nav-*-click.png, form-*.png
• ตรวจสอบข้อมูลประสิทธิภาพจริง (เวลาโหลด, ข้อผิดพลาด, ตัวชี้วัด)

เอเจนต์นี้ต้องการ **หลักฐานภาพ** ก่อนการอนุมัติใดๆ จะไม่มีคำว่า "ดูดีมาก!" หากไม่มีหลักฐานอีกต่อไป

---

### 2. Whimsy Injector (แผนกออกแบบ)

Whimsy Injector เพิ่มบุคลิกภาพโดยไม่ลดทอนการใช้งาน

```css
/* Delightful Button Interactions */
.btn-whimsy {
  position: relative;
  overflow: hidden;
  transition: all 0.3s cubic-bezier(0.23, 1, 0.32, 1);

  &::before {
    content: '';
    position: absolute;
    top: 0;
    left: -100%;
    width: 100%;
    height: 100%;
    background: linear-gradient(90deg, transparent, rgba(255, 255, 255, 0.2), transparent);
    transition: left 0.5s;
  }

  &:hover {
    transform: translateY(-2px) scale(1.02);
    box-shadow: 0 8px 25px rgba(0, 0, 0, 0.15);
  }
}

// Achievement System with Whimsy
class WhimsyAchievements {
  unlock(achievementId) {
    const achievement = this.achievements[achievementId];
    this.showCelebration(achievement);
    this.saveProgress(achievementId);
  }

  showCelebration(achievement) {
    const celebration = document.createElement('div');
    celebration.className = `achievement-celebration ${achievement.celebration}`;
    celebration.innerHTML = `
      <div class="achievement-card">
        <div class="achievement-icon">${achievement.icon}</div>
        <h3>${achievement.title}</h3>
        <p>${achievement.description}</p>
      </div>
    `;
    document.body.appendChild(celebration);
    setTimeout(() => celebration.remove(), 3000);
  }
}

องค์ประกอบที่สนุกสนานทุกชิ้นต้องมีวัตถุประสงค์ในการทำงานหรือทางอารมณ์ เอเจนต์นี้มีไลบรารี microcopy เต็มรูปแบบ:

## ข้อความแสดงข้อผิดพลาด
**หน้า 404**: "อุ๊ย! หน้านี้ไปเที่ยวโดยไม่บอกเราเลย"
**การตรวจสอบความถูกต้องของฟอร์ม**: "อีเมลของคุณดูขี้อายไปหน่อย – ช่วยเพิ่มสัญลักษณ์ @ ได้ไหม?"
**ข้อผิดพลาดของเครือข่าย**: "ดูเหมือนอินเทอร์เน็ตจะสะดุด ลองอีกครั้งได้ไหม?"

3. MCP Builder (แผนกเฉพาะทาง)

MCP Builder สร้างเครื่องมือที่กำหนดเองเพื่อขยายขีดความสามารถของ AI เอเจนต์

// TypeScript MCP server skeleton
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({ name: "my-server", version: "1.0.0" });

server.tool("search_items", { query: z.string(), limit: z.number().optional() },
  async ({ query, limit = 10 }) => {
    const results = await searchDatabase(query, limit);
    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(results, null, 2) }] };
  }
);

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

กฎที่สำคัญ:

• ชื่อเครื่องมือที่สื่อความหมาย: search_users ไม่ใช่ query1 — เอเจนต์เลือกเครื่องมือตามชื่อ
• พารามิเตอร์แบบมีชนิดข้อมูลด้วย Zod: อินพุตทุกตัวได้รับการตรวจสอบความถูกต้อง, พารามิเตอร์เสริมมีค่าเริ่มต้น
• เอาต์พุตที่มีโครงสร้าง: ส่งคืน JSON สำหรับข้อมูล, Markdown สำหรับเนื้อหาที่มนุษย์อ่านได้
• ล้มเหลวอย่างสง่างาม: ส่งคืนข้อความแสดงข้อผิดพลาด, ไม่เคยทำให้เซิร์ฟเวอร์ล่ม

ชุมชนและการแปล

The Agency เริ่มต้นจากเธรด Reddit ตอนนี้มี:

• 147 เอเจนต์ใน 12 แผนก
• โค้ดตัวอย่าง บุคลิกภาพ และกระบวนการมากกว่า 10,000 บรรทัด
• การแปลโดยชุมชน: ภาษาจีนตัวย่อ (สองโครงการแยกอิสระ), และกำลังดำเนินการเพิ่มเติม
• การรองรับเครื่องมือหลายชนิด: การผสานรวมมากกว่า 10 รายการที่ดูแลผ่านสคริปต์การแปลง

โครงการแยกที่น่าสนใจ:

• agency-agents-zh โดย @jnMetaCode: 100 เอเจนต์ที่แปลแล้ว + 9 เอเจนต์ต้นฉบับสำหรับตลาดจีน
• agent-teams โดย @dsclca12: การแปลอิสระพร้อมการแปลเป็นภาษาท้องถิ่นสำหรับ Bilibili, WeChat, Xiaohongshu

การติดตั้ง: เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

ตัวเลือกที่ 1: Claude Code (แนะนำ)

# คัดลอกเอเจนต์ไปยังไดเรกทอรี Claude Code ของคุณ
cp -r agency-agents/* ~/.claude/agents/

# เปิดใช้งานในเซสชันใดก็ได้:
"Hey Claude, activate Frontend Developer mode and help me build a React component"

ตัวเลือกที่ 2: การติดตั้งหลายเครื่องมือ

# ขั้นตอนที่ 1: สร้างไฟล์การผสานรวม
./scripts/convert.sh

# ขั้นตอนที่ 2: ติดตั้งแบบโต้ตอบ (ตรวจจับเครื่องมืออัตโนมัติ)
./scripts/install.sh

# หรือติดตั้งเครื่องมือเฉพาะโดยตรง
./scripts/install.sh --tool cursor
./scripts/install.sh --tool aider

ตัวเลือกที่ 3: ใช้เป็นข้อมูลอ้างอิง

เรียกดูเอเจนต์ได้ที่ github.com/msitarzewski/agency-agents และปรับใช้ตัวที่คุณต้องการ ไฟล์แต่ละไฟล์ประกอบด้วยตัวตน, เวิร์กโฟลว์, สิ่งที่ต้องส่งมอบ และตัวอย่างโค้ด

อะไรคือสิ่งที่ทำให้สิ่งนี้แตกต่าง?

เทียบกับ คำสั่ง AI ทั่วไป

เทียบกับ ไลบรารีคำสั่ง

เทียบกับ เครื่องมือ AI

ข้อคิดทางเทคนิค

1. ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางดีกว่าความทั่วไป: ผู้เชี่ยวชาญ 147 คนมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคำสั่ง "ทำทุกอย่าง" เพียงคำสั่งเดียว
2. โครงสร้างขับเคลื่อนผลลัพธ์: Frontmatter + ตัวตน + ภารกิจ + กฎ + สิ่งที่ต้องส่งมอบ + ตัวชี้วัด
3. การผสานรวมมีความสำคัญ: สคริปต์ Bash แปลงเอเจนต์เป็น 10+ รูปแบบโดยอัตโนมัติ
4. หน่วยความจำช่วยให้เกิดความต่อเนื่อง: โปรโตคอล MCP แก้ปัญหา "ฉันจำเรื่องเมื่อวานไม่ได้"
5. ชุมชนเติบโต: เธรด Reddit → 147 เอเจนต์ → การแปล → การรองรับเครื่องมือหลายชนิด

ขั้นตอนถัดไป

ต้องการลองใช้ The Agency ไหม?

1. เรียกดู รายชื่อเอเจนต์ทั้งหมด
2. ติดตั้งสำหรับเครื่องมือที่คุณต้องการ (Claude Code, Cursor, Aider, ฯลฯ)
3. เปิดใช้งานผู้เชี่ยวชาญตามชื่อ: "ใช้ Reality Checker เพื่อตรวจสอบว่าสิ่งนี้พร้อมสำหรับการผลิตแล้ว"
4. มีส่วนร่วม: เพิ่มเอเจนต์ใหม่, ปรับปรุงเอเจนต์ที่มีอยู่, แบ่งปันเรื่องราวความสำเร็จ

กำลังสร้าง AI เอเจนต์ด้วยตัวเองอยู่ใช่ไหม? ศึกษาโครงสร้างของเอเจนต์: frontmatter สำหรับการค้นหา, ตัวตนสำหรับบุคลิกภาพ, ภารกิจสำหรับขอบเขต, กฎสำหรับข้อจำกัด, สิ่งที่ต้องส่งมอบสำหรับผลลัพธ์, ตัวชี้วัดสำหรับความรับผิดชอบ

The Agency พิสูจน์ให้เห็นว่าความเชี่ยวชาญเฉพาะทางไม่ได้มีไว้สำหรับมนุษย์เท่านั้น บางครั้งทีม AI ที่ดีที่สุดก็ไม่ใช่โมเดลเดียวที่พยายามทำทุกอย่าง — แต่เป็นผู้เชี่ยวชาญ 147 คนที่แต่ละคนรู้ว่าควรทำอะไร