Claude 設計代理架構：垂直 AI 代理的 6 種模式

Claude 設計不僅僅是大型語言模型的包裝器；它是一個複雜的垂直代理應用，使用特定的架構模式堆疊來實現高品質、專業的結果。雖然針對 Claude 3.7 Opus 進行了最佳化，但系統的核心力量在於六種代理模式的結合，這些模式可套用於任何垂直代理，例如法律、銷售或醫療應用。

1. 代理上下文落地

代理絕不能盲目產生內容；它們必須先在使用者的特定資料上落地。

Claude 設計透過在生成開始前要求建立詳細的設計系統來實現此點。此系統包含通用的品牌上下文、特定的顏色、字體，以及可重複使用的元件（如按鈕與卡片）的 HTML 程式碼。

與傳統的 RAG（檢索增強生成）只是在系統提示中注入上下文不同，Claude 設計使用「漸進式揭露」。代理會根據手頭的具體任務，動態決定要閱讀設計系統的哪些部分並將其帶入上下文視窗。

垂直代理的第一個輸出應該是結構化的記憶產物，而非面向使用者的交付物。

在上下文落地的基礎上，Claude 設計建立品牌與專案目標的持久記憶。此記憶以簡單、可攜帶的格式（如 Markdown、HTML 或 CSS）儲存，而非專有結構。

先將原始使用者資料重構為記憶產物，之後的生成會更快、更精確，因為代理擁有一個穩定、可重用的參考點，可在多個專案間使用。

避免將所有互動都強迫通過聊天機器人；允許模型根據輸出自行產生輸入控制。

Claude 設計超越聊天介面，採用五種不同的輸入模式：

此外，模型會以 token 形式生成自己的 UI 元件（如滑桿或按鈕），由包裝層負責渲染。這讓使用者體驗更自然——例如，銷售代理可以產生「侵略性滑桿」讓使用者調整郵件語氣，而不必手動輸入指令。

代理應在向人類使用者展示之前，使用視覺模型渲染並批評自己的作品。

在交付最終結果前，Claude 設計會渲染輸出、截圖，並將該影像回饋給視覺模型進行批評。代理會持續迭代設計，直到視覺輸出符合預期目標。此模式依賴 Opus 4.7 等模型提升的視覺能力，雖然耗用較多 token，卻顯著提升最終輸出的品質。

主動產生多個解決方案版本，以顯示高層決策並降低不確定性。

Claude 設計不只提供單一答案，而是生成多種版面的、結構的或顏色的變體。這迫使代理先確定「決策層級」（例如先決定版面再決定字體）。

在其他垂直領域，這意味著找出主要的變化軸——如銷售中的「溫暖 vs. 直接」語氣——並提前提供選項。這通常比詢問澄清問題更有效，因為它給予使用者具體的起點以作回應。

確保代理的輸出以開放格式儲存，以便無縫移交給其他代理或專業工具。

Claude 設計避免使用專有格式，主要以 HTML 與 CSS 儲存資料。這使系統能將結果匯出至各種外部工具，包括：

使用 JSON、Markdown 與 HTML 等開放格式，可確保輸出在不同模型與生態系統間保持可攜性。

Claude 設計的質的差異來自於這六種模式的協同作用。最關鍵的突破是 上下文落地 與 結構化記憶 的結合，這取代了需要龐大、靜態系統提示的做法，轉而使用動態、由代理管理的上下文系統。先建立自己的記憶，再以此為基礎生成，代理即可達到大多數當前企業 AI 部署所缺乏的精準度與可靠性。