Anthropic的Claude Code平台提供了子代理功能，帮助开发者快速上手并构建应用。平台包含Claude Code SDK、常见工作流程等资源，支持开发者通过API参考和模型上下文协议进行开发，同时提供研究、登录、支持等服务。

子代理 - Anthropic

Anthropic的Claude Code平台提供了子代理功能，允许用户创建和使用专门化的AI助手来处理特定类型的任务。这些子代理通过定制化的系统提示、工具和独立的上下文窗口，能够更高效地解决问题。

什么是子代理？

子代理是Claude Code中预配置的AI助手，专门用于处理特定领域的任务。每个子代理具有以下特点： - 特定目的和专长：每个子代理专注于某一特定领域。 - 独立的上下文窗口：子代理拥有与主对话分离的上下文窗口，避免上下文污染。 - 定制工具：可以为子代理配置特定的工具，限制其使用范围。 - 自定义系统提示：通过定制系统提示来指导子代理的行为。

当Claude Code遇到适合子代理处理的任务时，它会将任务委托给相应的子代理，子代理独立完成任务并返回结果。

主要优势

1. 上下文保护：子代理的独立上下文窗口确保主对话的专注性。
2. 专业化能力：子代理可以根据特定领域的需求进行微调，提高任务成功率。
3. 可重用性：子代理可以在不同项目中重复使用，并可与团队共享。
4. 灵活的权限控制：可以为每个子代理设置不同的工具访问权限，确保安全性。

快速入门

创建子代理的步骤如下： 1. 打开子代理界面，运行命令 /agents。 2. 选择“创建新代理”，并选择是创建项目级还是用户级子代理。 3. 定义子代理，包括描述、使用场景和工具权限。 4. 保存并使用子代理，Claude Code会在适当情况下自动调用子代理，或通过命令显式调用。

子代理配置

子代理的配置文件以Markdown格式存储，包含YAML前置信息和系统提示。配置文件可以存储在项目级或用户级目录中，项目级子代理优先于用户级子代理。

管理子代理

通过 /agents 命令可以方便地管理子代理，包括创建、编辑、删除和查看子代理。也可以通过直接编辑文件来管理子代理。

使用子代理的最佳实践

• 从Claude生成的代理开始：建议先由Claude生成初始子代理，再进行个性化定制。
• 设计专注的子代理：每个子代理应专注于单一任务，避免功能过于复杂。
• 详细编写提示：在系统提示中包含具体的指令、示例和约束，以提高子代理的表现。
• 限制工具访问：仅授予子代理必要的工具权限，确保其专注于相关任务。
• 版本控制：将项目级子代理纳入版本控制，便于团队协作和改进。

高级用法

• 链式子代理：对于复杂工作流，可以链式调用多个子代理。
• 动态选择子代理：Claude Code会根据上下文智能选择适合的子代理。

性能考虑

• 上下文效率：子代理有助于保持主上下文的简洁，延长整体会话时间。
• 延迟：每次调用子代理时，它们会从零开始收集所需上下文，可能会增加延迟。

通过使用子代理，用户可以在Claude Code中实现更高效的任务管理和上下文控制，提升工作流的自动化水平。

评论主要围绕以下几个方面展开：

1. 对现有工具的比较与质疑

   • T0Bi认为新工具的功能与claude-flow相似，但可能更差。
     引用：So everything claude-flow already does but worse (I guess?).
     中文：所以这不过是claude-flow已经做过的，但可能更差？

2. 对模型性能的担忧

   • bomewish质疑最近Claude模型是否变得更笨了，并寻求其他人的经验。
     引用：Has CC become much stupider in recent weeks, or is it me?
     中文：最近Claude是不是变笨了，还是我的错觉？

3. 对特定任务专家的潜力探讨

   • Dlanv认为这种工具可能适合为特定任务（如游戏开发）创建专家子代理。
     引用：I wonder if this is also a good way to create experts for specific tasks/features of a codebase.
     中文：我想知道这是否也是为代码库的特定任务/功能创建专家的好方法。

4. 对代理使用体验的反馈

   • pjm331分享了自己尝试使用代理的失败经历，指出代理未被有效调用，且需要手动指定代理，这与预期不符。
     引用：the main problem I have is that the agents just aren’t used.
     中文：主要问题是代理根本没有被使用。
     引用：My working theory is that while Claude has been extensively trained on tool use, agents are just different enough that they don’t quite fit.
     中文：我的理论是，尽管Claude在工具使用方面经过了广泛训练，但代理的性质不同，导致它们不太适用。

5. 对轻量级工作流构建的建议

   • Garlef提出，不需要完整的代理库，可以通过系统提示词让通用代理调用其他代理，这种方法更便宜且适合原型开发。
     引用：You don’t need a full agent library to write LLM workflows.
     中文：编写LLM工作流并不需要完整的代理库。
     引用：But i think it would be always cheaper to at least build a prototype using this method.
     中文：但我认为至少用这种方法构建原型会更便宜。

总结：评论中既有对新工具功能的质疑和对模型性能的担忧，也有对代理在特定任务中潜力的探讨。同时，用户分享了代理使用中的实际问题，并提出了轻量级工作流构建的建议。