重磅更新！ Claude Code 引入大杀器 sub-agents

[terryso]

今天，我们要聊一个激动人心的话题——Anthropic 为其 AI 编程助手 Claude Code 推出了一个强大的新功能：sub-agents （子智能体）。

这项功能可不仅仅是简单的升级，它可能会彻底改变我们与 AI 协作编程的方式。准备好了吗？让我们一探究竟！

什么是 sub-agents ？

简单来说，sub-agents 是特种兵式的 AI 助手。

你可以把 Claude Code 看作一个项目经理，当它遇到一个具体、专业的任务时（比如，“检查这段代码是否符合我们的编码规范”或“将这个组件的文档翻译成日文”），它不再需要事事亲为，而是可以“召唤”一个专门负责这项任务的 sub-agent 来处理。

每个 sub-agent 都拥有自己独立的上下文窗口、一套专属的工具集和独特的**系统提示 (System Prompt)**，这让它们成为了特定领域的高效专家。

完成任务后，sub-agent 会将结果交还给主对话线程，而不会用繁杂的执行过程干扰你的主工作流程。

为什么要使用 sub-agents ？

你可能会问，这听起来不错，但它具体好在哪里？

• 上下文“减负” (Context Preservation): 这是最核心的优势之一。通过将特定任务隔离出去，sub-agents 可以防止主对话的上下文窗口被无关信息填满，让你的主会话始终聚焦于更高层次的战略目标。再也不用担心“聊着聊着 AI 就忘了前面说过啥”了！
• 专业的人做专业的事 (Specialized Expertise): 你可以为 sub-agents 精心设计非常具体的指令和系统提示，让它们在特定任务上表现得远超通用模型。例如，你可以创建一个只负责数据库迁移脚本生成的 sub-agent ，并为它提供所有相关的背景知识和规范。
• 可复用与团队共享 (Reusability & Collaboration): 一旦你创建了一个高效的 sub-agent ，它就可以在不同的项目中重复使用。更棒的是，你可以将项目级的 sub-agents 纳入版本控制（如 Git ），与团队成员共享，确保整个团队工作流的一致性和高效性。
• 灵活的权限控制 (Flexible Permissions): 你可以精确控制每个 sub-agent 能访问哪些工具。比如，你可以只授权给“代码审查” sub-agent 读取文件的权限，而不给它执行代码的权限，从而实现更精细化的安全管理。

如何创建和使用 sub-agents ？

创建和管理 sub-agents 非常灵活，主要有两种方式：

1. 使用 /agents 命令 (推荐): 在 Claude Code 中输入 /agents，会弹出一个交互式界面。你可以在这里轻松地查看、创建、编辑和删除 sub-agents ，整个过程都有引导，非常方便。
2. 直接管理文件: sub-agents 本质上是存储在特定目录下的 Markdown 文件（带有 YAML frontmatter ）。
   • 项目级 sub-agents: 存储在项目目录的 .claude/agents/ 下，仅对该项目有效。
   • 用户级 sub-agents: 存储在 ~/.claude/agents/ 下，对你的所有项目都有效。

一个 sub-agent 的配置文件大概长这样：

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name: code-reviewer
description: Expert code review specialist. Proactively reviews code for quality, security, and maintainability. Use immediately after writing or modifying code.
tools: Read, Grep, Glob, Bash
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You are a senior code reviewer ensuring high standards of code quality and security.

When invoked:
1. Run git diff to see recent changes
2. Focus on modified files
3. Begin review immediately

Review checklist:
- Code is simple and readable
- Functions and variables are well-named
- No duplicated code
- Proper error handling
- No exposed secrets or API keys
- Input validation implemented
- Good test coverage
- Performance considerations addressed

Provide feedback organized by priority:
- Critical issues (must fix)
- Warnings (should fix)
- Suggestions (consider improving)

Include specific examples of how to fix issues.

使用时，Claude Code 会根据你的指令自动判断是否需要委派任务给某个 sub-agent 。当然，你也可以明确指定：> 让 code-reviewer 检查我最近的提交。

最佳实践

• 从生成开始: 让 Claude Code 帮你生成第一个 sub-agent ，然后在此基础上进行修改和完善。
• 保持专注: 设计功能单一、职责明确的 sub-agent 。
• 详细的指令: 系统提示写得越详细、越清晰，sub-agent 的表现就越好。
• 限制工具: 按需授权，只给 sub-agent 完成任务所必需的工具。
• 拥抱版本控制: 将项目级的 sub-agents 加入 Git ，与团队一起维护和迭代。

总结

sub-agents 功能的推出，标志着 AI 编程助手正从一个“无所不知的通才”向一个“由众多专家组成的协作团队”转变。

这不仅提升了 AI 处理复杂任务的能力和效率，也为我们开发者提供了前所未有的灵活性和控制力。我们可以像组建一个真实的开发团队一样，去“搭建”和“管理”我们的 AI 助手团队。

AI 编程的未来，正朝着更模块化、更专业化、更智能化的方向大步迈进。快去试试 Claude Code 的 sub-agents 功能，亲自感受一下这场正在发生的变革吧！

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官方文档: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents

[samzong]

这个感觉是 cursor 的自定义模式？

[terryso]

@samzong 很不一样, 子代理能有自己的上下文. 并且 cc 能根据你的提示词在执行过程自动判断要不要交给子代理去处理, 这里面的想象空间大很多

[JRay]

舒服了，多角色协调配合

[terryso]

@JRay 是阿, 关键子代理能有自己的独立上下文这个爽

[JRay]

@terryso #4 有推荐的角色提示词吗?来几份试试

[SWALLOWW]

ok ，我是开多个 chat 来实现这个的，有些问题不应该在主线上

[terryso]

@JRay https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents 官方文档有几个示例, 你可以去看看

[terryso]

@SWALLOWW 多开 chat 没这个想象空间大

[Grin1024]

类似 Roo Code 的多种模式吗

[terryso]

@Grin1024 Roo Code 没用过, 不太了解

[Dogxi]

有点 AI 团队的感觉了 前后端业务都分离

[yh7gdiaYW]

文档举的几个例子毫无吸引力，就是几个不长的 prompot...
进阶用法里的"Chaining sub agents"，看起来可以等同于 cli 版本的 workflow ，同样没什么吸引力

[duuu]

@Grin1024 听起来就是 roocode 的回旋镖模式

[AEDaydreamer]

感觉有点像完整版的 superclaude 呢, 每个 sub agent 相当于一个 persona.

[terryso]

@AEDaydreamer 嗯, 每个子代理就相当于一个角色, 我觉得子代理有自己的上下文比较重要

[terryso]

@yh7gdiaYW 我觉得关键是子代理的上下文是独立的, 这点很重要

[otakustay]

但其实 Claude Code 现在的那个 Task 工具也是独立 context 的

[terryso]

@otakustay 嗯, 不过那个控制起来不太方便

[maolon]

@Grin1024 我在想能不能把 roo 的那几个专家移植几个过去

[ouou0701]

是不是可以理解多了几个人,每个人负责不同的东西,例如一个子代理开发了一个背包系统,然后以后都是他负责,每次都要迭代,都找他.开发任务系统,又找另外一个子代理,以后都是他负责这一块的迭代?

[Akikiki]

谷歌搞的 agent2agent 那套的实际应用吧。每个 agent 里有可以定义自己的一套 mcp 来用

[billzhuang]

有点意思

[terryso]

@ouou0701 可以简单理解为通过子代理能创建角色, 比如: 代码 Reivew 子代理, 你里面可以定位 Review 的流程和规范, 当 AI 写完代码, 需要做 code review 的时候, 就会自动调用这个子代理去 review

[terryso]

@Akikiki a2a 的理想更大一些, 这个子代理只是解决内部问题

[terryso]

@billzhuang 可以玩很多东西

[JRay]

我建了几个，但是使用的时候看不出来有没有在工作。你实际操作有对应的提示吗

[terryso]

@JRay 我暂时是主动在提示词里面去说明要用某个子代理, 自动的我还没测试

[sampeng]

如果这个工具可以设置使用哪个模型就更好了

[CEBBCAT]

@Livid V2EX 之前规定了不允许 AI 生成的内容作为技术问题的回答，但没有明确可否发布 AI 生成、辅助编辑的文章，不知道有没有规划？

[lyon95]

@CEBBCAT #29 就你 B 事多，不喜欢看拉黑就行了

[CEBBCAT]

@Livid @lyon95 #30 讲话不太文明

[flcwk]

不就是并行 task 吗，也没这么玄乎

[terryso]

@flcwk 独立上下文，子代理互不影响这点很重要

[jiangliqiang]

领导发来让我做评估的，顺手也发这个话题下一份，纯个人观点，不同意勿喷：
“前几天看到这个功能来着，个人感觉用处不大:meow_jojo: 简单理解，它就是多线程 agent ，问题有两点，第一现在 98%的同学，单 agent 还没用出人家真正性能的 80%呢，更别提多 agent 了……第二实际应用下来这种场景其实不太多，比如有个 idea ，以前是创意、市场分析、产品定位、系统设计、研发自测等等各方向 agent 一遍，现在顶多通过多 agent 一把嗦，还是回到第一点，本质上还是得分别校正各 agent 幻觉和质量。所以，从最终效果看，没觉得革命性提升了个啥。反观上周还是上上周，openai 即将出的“智能体”，倒是很看好，从传统 prompt 、agent ，过度到实际跨应用实践的结合。”

[HeyCaptainJack]

@jiangliqiang 我想了很久，确实也没想明白我哪个地方会使用上这个功能，字面意思上 sub agents 以及功能大家都能理解，但如你所说，单 agent 大家还没玩转呢，代码以外的功能，我直接对接 api 或者 n8n 也可以，为什么要在 sub agents 里面呢。我更加喜欢粗暴的多开几个命令行，这样不就直接隔离开来了，而且使用 sub agents 我觉得增加了我的理解成本😄