有人在 Reddit 上问了一个问题："为什么我们给 AI 写的 prompt 都这么无聊？让它扮演一个开发者，它就真的只会说'好的，我扮演一个开发者'——然后输出跟没说一样的东西。"这条帖子炸了。50 多条功能请求涌进来，大家不是要更好的 prompt，而是要一个真正有专业深度、有人格、有工作流程的 AI 角色系统。
几个月后，那个帖子变成了 Agency-Agents——一个 MIT 开源项目，147 个专业 AI Agent，横跨 12 个业务部门，支持 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等 11 种主流工具即装即用。每个 Agent 都不是一条 prompt，而是一份完整的"专家档案"：身份、性格、工作流程、可交付物模板、成功度量标准。
说白了，它解决的问题是：当你需要 AI 帮你做专业工作时，与其自己从零写 prompt，不如直接"雇佣"一个已经打磨好的专家。
它和普通 prompt 模板有什么不同
市面上 prompt 库很多，但 Agency-Agents 做了一件不同的事：它给每个 AI 角色构建了完整的"人格系统"，而不只是一条指令。
两者的区别可以这样理解：
| 维度 | 普通 Prompt 模板 | Agency-Agents |
|---|---|---|
| 深度 | 一条指令，告诉 AI "扮演 XX" | 完整人格：身份、风格、记忆模式 |
| 工作流 | 无 | 分步骤流程，每步有明确输出 |
| 可交付物 | 文本回答 | 生产级代码、文档、度量报告 |
| 质量控制 | 无 | 内置成功指标和验收标准 |
| 可复用性 | 一次性使用 | 可反复调用、持续改进 |
每个 Agent 文件遵循统一的结构规范：
frontmatter（名称、描述、主题色）
→ Identity & Memory（角色身份、人格特质、沟通风格）
→ Core Mission（核心使命和职责范围）
→ Critical Rules（领域特定的关键规则）
→ Technical Deliverables（可交付物 + 代码示例）
→ Workflow Process（分步工作流程）
→ Success Metrics（成功度量指标）这套结构来自项目维护者 Michal Sitarzewski 的设计哲学：每个 Agent 都要有"强烈的个性、清晰的交付物、可衡量的成功指标和经过验证的工作流程"。
举几个具体的例子，感受一下 Agent 的人设差异：
"I don't just test your code — I default to finding 3-5 issues and require visual proof for everything."
— Evidence Collector（证据收集者）
"You're not marketing on Reddit — you're becoming a valued community member who happens to represent a brand."
— Reddit Community Builder（Reddit 社区建设者）
"Every playful element must serve a functional or emotional purpose. Design delight that enhances rather than distracts."
— Whimsy Injector（趣味注入者）
这些不是空洞的角色扮演指令，而是真正影响 AI 输出风格、判断方式和交付质量的深度人设。
12 个部门 147 个 Agent，覆盖了哪些职能
Agency-Agents 按照真实企业的组织架构，把 147 个 Agent 分为 12 个业务部门。以下是每个部门的核心 Agent 一览：
💻 工程部（27 个 Agent）
这是最大的部门，覆盖了软件开发的完整技术栈：
| Agent | 专长领域 |
|---|---|
| Frontend Developer | React/Vue/Angular，UI 实现，性能优化 |
| Backend Architect | API 设计，数据库架构，微服务，云基础设施 |
| Mobile App Builder | iOS/Android，React Native，Flutter |
| AI Engineer | ML 模型，部署，AI 集成 |
| DevOps Automator | CI/CD，基础设施自动化，云运维 |
| Security Engineer | 威胁建模，安全代码审查，安全架构 |
| Embedded Firmware Engineer | 裸机/RTOS，ESP32/STM32/Nordic 固件 |
| Solidity Smart Contract Engineer | EVM 合约，Gas 优化，DeFi |
| Database Optimizer | Schema 设计，查询优化，索引策略 |
| Software Architect | 系统设计，DDD，架构模式 |
| SRE | SLO，错误预算，可观测性，混沌工程 |
此外还有快速原型师、高级开发者（Laravel/Livewire）、事件响应指挥官、代码库入职工程师、技术写作、威胁检测工程师等。
🎨 设计部（8 个 Agent）
包括 UI 设计师、UX 研究员、UX 架构师、品牌守护者、视觉叙事者、趣味注入者（专门负责给产品增加愉悦感的角色）、图像提示词工程师和包容性视觉专家。
📢 营销部（29 个 Agent）
涵盖增长黑客、内容创作者、Twitter 互动专家、TikTok 策略师、Instagram 策展人、Reddit 社区建设者、SEO 专家、LinkedIn 内容创作者等全球主流平台运营角色。同时包含大量中国本土化 Agent（下文详述）。
💼 销售部（10 个 Agent）
从外拓策略、需求发现、交易策略到售前工程师、提案策略、管道分析、客户管理和销售教练，覆盖了 B2B 销售的完整链条。
其他部门
- 💰 付费媒体部（7 个）：PPC 策略、搜索词分析、账户审计、转化追踪、广告创意、程序化购买
- 📊 产品部（5 个）：Sprint 规划、趋势研究、反馈综合、行为助推、产品经理
- 🎬 项目管理部（6 个）：工作室制作、项目协调、运营优化、Jira 工作流
- 🧪 测试部（8 个）：证据收集、质量验证、性能基准、API 测试、无障碍审计
- 🛟 支持部（6 个）：客服支持、分析报告、财务追踪、法律合规
- 🥽 空间计算部（6 个）：XR 界面、visionOS、WebXR、macOS Metal
- 🎯 专业部（30+ 个）：MCP 构建者、文档生成器、区块链审计、招聘、留学顾问、房地产等
- 💵 财务部（5 个）：簿记、财务分析、FP&A、投资研究、税务策略
- 🎮 游戏开发部（17 个）：覆盖 Unity / Unreal / Godot / Blender / Roblox 全引擎
- 📚 学术部（5 个）：人类学、地理学、历史学、叙事学、心理学
11 种 AI 工具即装即用
Agency-Agents 最具技术亮点的特性是它的跨工具兼容系统。一套 Agent 定义，自动适配所有主流工具——你不用为每种 AI 编码工具分别准备 Agent。
支持的工具与格式
| 工具 | 格式 | 安装位置 |
|---|---|---|
| Claude Code | 原生 .md | ~/.claude/agents/ |
| GitHub Copilot | 原生 .md | ~/.github/agents/ + ~/.copilot/agents/ |
| Antigravity | SKILL.md | ~/.gemini/antigravity/skills/ |
| Gemini CLI | extension + SKILL.md | ~/.gemini/extensions/ |
| OpenCode | .md | .opencode/agents/ |
| Cursor | .mdc 规则文件 | .cursor/rules/ |
| Aider | CONVENTIONS.md | 项目根目录 |
| Windsurf | .windsurfrules | 项目根目录 |
| OpenClaw | SOUL.md + AGENTS.md + IDENTITY.md | ~/.openclaw/ |
| Qwen Code | .md SubAgent | .qwen/agents/ |
| Kimi Code | YAML agent specs | ~/.config/kimi/agents/ |
背后的核心是两套脚本：convert.sh 负责把原始 .md Agent 文件转成不同工具的格式（Cursor 要 .mdc，Aider 要 CONVENTIONS.md，Kimi 要 YAML），install.sh 负责检测你系统上装了哪些工具，然后交互式地让你选择要安装到哪些。
工作原理很简单：
Agent 源文件 (.md)
│
├── convert.sh ──→ 自动生成 11 种目标格式
│
└── install.sh ──→ 交互式安装器
├── 自动扫描系统已安装工具
├── 复选框 UI 选择安装目标
├── 支持 --parallel 并行安装
└── 支持 --no-interactive CI 模式真实使用场景：你能怎么用它
场景一：创业团队构建 MVP
你的"AI 团队"可以这样分工：
- Frontend Developer — 搭建 React 应用
- Backend Architect — 设计 API 和数据库
- Growth Hacker — 规划用户获取策略
- Rapid Prototyper — 快速迭代原型
- Reality Checker — 上线前质量把关
相当于一个小型创业公司的完整技术团队，每个角色都是领域专家。
场景二：多平台营销活动
- Content Creator — 开发活动内容
- Twitter Engager — 执行 Twitter 策略
- Instagram Curator — 视觉内容和 Stories
- Reddit Community Builder — 社区互动
- Analytics Reporter — 追踪和优化数据
覆盖从内容创作到分发执行再到数据复盘的完整营销链路。
场景三：付费媒体账户接管
- Paid Media Auditor — 全面账户评估
- Tracking Specialist — 验证转化追踪准确性
- PPC Strategist — 重建账户架构
- Search Query Analyst — 清理浪费支出
- Ad Creative Strategist — 刷新广告创意
项目文档中记录了一个更复杂的案例——Nexus Spatial Discovery Exercise：8 个部门的 Agent 同时协作，评估一个软件机会并产出统一的产品计划，覆盖市场验证、技术架构、品牌策略、GTM、UX 研究、项目执行和空间 UI 设计。
中国市场 Agent：这些角色可能是你最需要的
Agency-Agents 包含 20+ 个专门为中国市场设计的 Agent，这是同类项目中少见的深度本地化：
中国社媒运营矩阵
| Agent | 平台 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 小红书专家 | 小红书 | 生活方式内容、趋势驱动策略、Z 世代触达 |
| B 站内容策略师 | 哔哩哔哩 | 算法理解、弹幕文化、UP 主增长 |
| 抖音策略师 | 抖音 | 短视频营销、算法优化、内容增长 |
| 快手策略师 | 快手 | 老铁社区运营、下沉市场触达 |
| 微博策略师 | 新浪微博 | 热搜话题、粉丝互动、全谱系运营 |
| 微信公众号运营 | 微信 | OA 策略、社区构建、转化优化 |
| 知乎策略师 | 知乎 | 权威建设、问答策略、线索生成 |
| 私域运营专家 | 企业微信 | 私域流量、社群运营、企微生态 |
中国电商与跨境
| Agent | 覆盖平台 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 中国电商运营 | 淘宝/天猫/拼多多 | 多平台电商运营、直播带货 |
| 跨境电商专家 | Amazon/Shopee/Lazada | 跨境物流、全链路策略 |
| 直播电商教练 | 全平台 | 主播培训、直播间优化、转化提升 |
| 短视频剪辑教练 | 全平台 | 后期制作、剪辑工作流、平台适配 |
其他中国专属角色
- 百度 SEO 专家 — 百度优化、ICP 合规、中国搜索市场
- 中国市场本地化策略师 — 从趋势信号到可执行的 GTM 策略
- 政务数字化售前 — ToG 售前、数字化转型方案与投标
- 医疗营销合规 — 中国医疗广告合规监管
- 微信小程序开发者 — 微信生态、小程序、支付集成
- 飞书集成开发者 — 飞书/Lark 开放平台、机器人、工作流
中文社区翻译资源
项目已有两个独立的中文社区翻译版：
- agency-agents-zh（by @jnMetaCode）— 141 个翻译 Agent + 46 个中国原创 Agent
- agent-teams（by @dsclca12）— 独立翻译版，含 B 站、微信、小红书本地化
如何上手 Agency-Agents
安装
# 克隆项目
git clone https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git
cd agency-agents
# 生成集成文件（所有工具）
./scripts/convert.sh
# 交互式安装（自动检测你装了哪些工具，弹出复选框让你选）
./scripts/install.sh
# 或者只装某一个工具
./scripts/install.sh --tool cursor
./scripts/install.sh --tool claude-code
# CI 环境下跑非交互模式
./scripts/install.sh --no-interactive --parallel最简单的用法：如果你只用 Claude Code，甚至不需要跑脚本，直接把 Agent 文件复制过去就行：
cp engineering/*.md ~/.claude/agents/激活 Agent
安装完之后，在 AI 工具里直接用自然语言引用就行：
- Claude Code:
"Use the Backend Architect agent to design this API" - Cursor：
"Use the @security-engineer rules to review this code" - Antigravity：
@agency-frontend-developer review this React component
社区与资源
- GitHub Discussions — 分享使用经验、请求新 Agent
- Issues — 报告问题或建议功能
- Reddit r/ClaudeAI — 项目最初的发源地，仍在活跃讨论
- Contributing — 欢迎提交新 Agent PR，遵循统一的文件模板结构
项目关键数据
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 专业 Agent 总数 | 147 个 |
| 业务部门数 | 12 个 |
| 支持 AI 工具数 | 11 种 |
| 人格定义代码行数 | 10,000+ 行 |
| 开源协议 | MIT |
| 首发社区反馈 | Reddit 12 小时内 50+ 功能请求 |
Agency-Agents 的价值不在于"147 个 Agent"这个数字——而在于每个 Agent 都经过真实使用场景的打磨。如果你正在用 AI 工具做开发、营销或运营，花几分钟装一套试试，体验一下"专业角色"和"通用 prompt"的输出差异。
