Grok Bot Multi-Agent 實測：1 個 Prompt，5 個 AI Agent 可以自己完成一個網站？

最近愈來愈多人開始討論 Multi-Agent。概念是不再只依靠一個 AI，而是建立多個不同角色的 AI Agent，讓它們自行分工及協作。

今次我只給它們 1 張相 + 1 個 Prompt

今次我用 Grok Bot 做了一個很直接的測試。

我先建立 5 個不同角色的 AI Agent，分別處理產品研究、文案、網站開發、品質檢查及最後的部署工作。

然後，我只提供一張產品圖片，再給整個團隊一個簡單任務：

我沒有逐步告訴每個 Agent 應該做甚麼，也沒有自己在中間不停把資料 Copy & Paste 給下一個 Bot。

我想測試的，就是它們可不可以真正自己把整個 Project 推進下去。

Multi-Agent 最值得看的，不只是「分工」

今次測試中，我比較留意的並不是 AI 懂不懂得做網站。

因為單一 AI Agent，其實早已經可以完成不少 Web Development 工作。

真正值得看的，是幾個 Agent 之間會不會自行協作，例如：

• 自己決定工作次序
• 共享已經研究好的資料
• 主動通知其他 Agent 接手
• 發現問題後要求其他成員修改
• 完成 QA 後再進入部署階段

如果以上每一步仍然要由人手逐步推動，其實 Multi-Agent 的價值就會大打折扣。

結果比我預期更完整

這次測試由一張產品相開始，最後的確完成了一個可以公開瀏覽的網站。

不過，我反而覺得最值得看的不是最終網站本身，而是中間幾個 Agent 如何交換資料、互相交接工作、進行 QA，以及最後到底需要多少人工介入。

由逐個 Task，走向完整 Project？

過去我們比較習慣的做法，是逐個 Task 叫 AI 完成：先 Research，再寫內容，再寫 Code，再逐步修改。

但當不同 AI Agent 開始懂得自己分工、共享資訊、互相溝通及接手工作，下一步可能就不只是「AI 幫你完成一個 Task」。

而是你先交代最終目標，再由一隊 AI 自己處理中間一大段工作。