14｜智能分身：精通Subagent，为复杂任务创建专家AI

Tony Bai

你好，我是 Tony Bai。
欢迎来到我们专栏的第 14 讲。在前面的课程中，我们已经为 Claude Code 装备了各式各样的“兵器”：Slash Commands 让我们可以快速调用标准流程，Hooks 让工作流实现了自动化触发，MCP 为 AI 连接了广阔的外部世界，而上一讲学习的 Agent Skills，则让 AI 拥有了自主发现和调用专家知识的能力。
我们的 AI 伙伴看起来已经无所不能。但随着我们交给它的任务越来越复杂，一个新的、更深层次的瓶颈开始显现。
想象一下，你正在完成一个复杂的需求，需要对一个核心 Go 模块进行一次大手术。你向 Claude Code 下达了一个看似简单的指令：
“请重构internal/billing模块，提升其性能，并确保整个过程符合我们公司的安全规范。”
这个指令，其实内含了至少两个截然不同的、甚至可能相互冲突的子任务：
性能优化：这需要 AI 扮演一个“性能专家”的角色。它的思维模式应该是激进的、探索性的，可能会尝试使用 unsafe 包、底层并发原语，或者引入新的高性能缓存库。
安全审查：这需要 AI 扮演一个“安全审计员”的角色。它的思维模式应该是保守的、审慎的，会质疑每一个外部输入，并告诉你 unsafe 包很危险。

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总结

1. 单一Agent模型在处理复杂任务时可能因为上下文混杂而导致任务执行混乱，输出质量难以保证。 2. 多智能体系统采用并行处理和关注点分离，能够提高问题解决效率，避免单一Agent的“精神分裂”问题。 3. Subagent拥有独立的上下文窗口、专属的系统提示和精细的工具权限，能够独立处理特定的子任务。 4. Subagent的定义浓缩在一个带有YAML Frontmatter的Markdown文件中，可以在项目级和用户级定义专家角色。 5. Subagent的核心属性包括唯一ID、清晰的描述、工具权限和AI模型选择。 6. 在创建Subagent时，需要提供专业的系统提示和详细的描述，以便主Agent自主发现和决定是否委托该Subagent。 7. 通过`/agents`指令可以可视化管理Subagents，包括查看、创建、编辑和删除。 8. Subagent的独立上下文窗口使得主Agent可以在对话中自主决策，将任务委托给Subagent进行处理。 9. Subagent的专业审查流程可以提供结构化的报告，帮助主Agent完成任务.

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