https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/tags/ai-consultant/Recent content in AI Consultant on YennJ12 Engineering BlogHugo -- gohugo.ioen-usThu, 30 Apr 2026 09:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part1-strategy-zh/Thu, 30 Apr 2026 09:00:00 +0800https://yennj12.js.org/yennj12_blog_V4/posts/ai-agent-team-for-consultant-part1-strategy-zh/前言 想像你是一家小型 AI 顧問公司的創辦人。客戶問你：「我們公司要怎麼導入 AI？」 你不可能 24 小時隨時接電話，但 AI Bot 可以。 這個系列文章將帶你從零開始，用純 Bot 建立一支能夠： 接受客戶需求、提問、釐清問題 產出顧問報告草稿 自動分派任務給不同專業角色 追蹤執行狀況並彙整成果 的 AI 顧問團隊。 本篇（第一篇）專注在策略層面：應該選哪條技術路線？各自的優缺點和適用場景是什麼？ 商業背景：我們要解決什麼問題？ 根據 ai_consultant 這個商業計劃的核心理念，AI 顧問的工作可以拆成幾個主要環節： 客戶需求輸入 → 問題釐清與診斷 → 方案設計 → 報告產出 → 執行追蹤 傳統顧問公司靠人來完成每個環節。我們的目標是： 用一組協作的 AI Agent 取代或增強每個環節，讓少數人力就能服務更多客戶。 這不是「一個超級 AI 什麼都做」，而是多個專責 Agent 分工合作的概念。 三條技術路線 路線 A：Claude Code + Skills / AGENTS.md 核心概念： 利用 Claude Code CLI 的原生 multi-agent 機制，透過 AGENTS.md（或 CLAUDE.md）定義每個 Agent 的角色、工具權限與行為邊界，搭配 Skills（可重複呼叫的 slash command 腳本）讓 Agent 之間能互相協作。