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多 AI 協作：Claude + Gemini + Codex

By Waterson AI Team · April 2026 · 5 min read · 三層架構系列文章

不要讓 Claude 一個人做所有事。當你的三層 Skill 架構建好之後，你可以把工作分配給不同的 AI——用最低成本達到最大產出。

分工原則

每種 AI 有不同的強項和不同的價格。把對的工作交給對的模型：

AI角色適用場景成本
Claude Opus總指揮複雜決策、品質控管、最終整合最高——只用在核心工作
Claude Sonnet主力部隊寫作、審查、程式碼生成、稽核中等——你的主要戰力
Gemini Flash/Pro調查員Google 搜尋、事實查核、SEO 分析免費（每天 1,000 次）——盡量用
Codex (GPT)程式碼審查員HTML/CSS/JS 品質、無障礙稽核、競品分析訂閱制——用到 quota 為止
Claude Haiku輕量任務Memory 過濾、簡單格式化、快速查詢最便宜——大量低複雜度工作

備援機制

Skill 可以定義工具備援鏈，讓它在 quota 耗盡或 API 故障時自動切換：

## Research Step
1. Try: gemini -m gemini-2.5-flash -p "{{query}}" --output-format text
2. Fallback: Claude Sonnet sub-agent with WebSearch tool
3. Fallback: Manual research prompt to user

因為備援邏輯寫在 Skill 檔案裡，不是寫在 Memory 裡，所以不需要研究的對話完全不會消耗這些 token。

在 CLAUDE.md 裡設定

## Multi-AI Collaboration

Gemini CLI: `echo "Y" | gemini -m gemini-2.5-flash -p "QUERY" --output-format text`
Codex CLI:  `codex exec --full-auto -C /path "TASK"`

Fallback chain:
1. Gemini Flash (free) → 2. Codex (subscription) → 3. Claude Sonnet (paid per token)

Always try free/cheaper options first for:
- Web research, fact checking
- Code review, linting
- SEO analysis, proofreading
- Bulk formatting, translation
核心原則：免費的先用完。 Gemini 每天給你 1,000 次免費請求。Codex 訂閱包含 token 額度。盡量用它們，用完了再 fallback 到 Claude。

實戰案例：42 個 Agent，一次工作階段

42
個 agent 在一次工作階段中被派出

以下是 agent 的分配方式：

產出：一個工作天

以上都不需要總指揮在 Memory 裡保存全部 context。每個 agent 收到一份聚焦的任務簡報，獨立工作，然後回報摘要。

多 Agent Skill 工作流

三層架構建好之後，Skill 可以協調複雜的多 agent 工作流，完全不增加 Memory 負擔。我們的 AIA 課程改寫 Skill 會同時跑 11 個平行 agent，分兩波進行：

Wave 1（平行，5 個 agent）：
  - ResearchAgent    → 搜尋最新標準和競品
  - DraftAgent       × 3 → 同時起草三個內容段落
  - FactCheckAgent   → 驗證所有產品聲明

Wave 2（平行，5 個 agent）：
  - ADAReviewAgent   → 檢查無障礙合規
  - SEOAgent         → meta tags、schema、關鍵字密度
  - LegalAgent       → 法規聲明稽核
  - StyleAgent       → 語氣和閱讀難度
  - CitationAgent    → 格式化所有來源註記

Wave 3（循序，1 個 agent）：
  - IntegrationAgent → 合併所有產出、解決衝突、部署

整個工作流都寫在 Skill 的 SKILL.md 檔案裡。它對 Memory 的 token 消耗是零。只有被觸發時才會載入。

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