多数人一看到复杂任务，本能反应就是"上多智能体"。这个本能往往是错的。正确的问法不是"要不要用多智能体"，而是"这个任务到底需要什么类型的协调"。答案决定了你的整个架构。

Claude 给了两条截然不同的路：子智能体（Subagents） 和 智能体团队（Agent Teams）。表面看着像，架构上解决的是完全不同的问题。

一句话分清两条路

子智能体：你派三个研究员分头查资料，他们各自干完回来汇报，你汇总成报告。

智能体团队：你组了一个项目组，前端、后端、测试坐一个屋，随时沟通，互相配合。

前者是"派活收结果"，后者是"组队打配合"。

下面这张图展示了两种架构的核心区别：

子智能体：隔离带来的并行

子智能体是一个在独立上下文窗口中运行的专用 Claude 实例。

研究负责人不会亲自读每份原始资料。他派具体问题给研究员，研究员带着提炼好的发现回来，他综合成最终输出。

这就是子智能体做的事。

每个子智能体获得：

• 自己的系统提示词，定义专业领域
• 特定的工具集
• 干净、隔离的上下文窗口
• 一个明确的任务

完成后，只有最终结果返回给父智能体。父智能体拿到的是压缩后的输出，完整推理链和中间步骤都留在子智能体里。

子智能体的核心价值不只是并行，而是压缩。你把大量探索蒸馏成干净的信号，不让噪音污染父智能体的上下文。

有硬约束：子智能体不能派生子智能体，也不能互相通信。所有结果都流回父智能体。父智能体是唯一的协调者。

这个约束让系统可预测。你永远知道信息流向哪里、决策在哪里做出。

fromimportasyncdefmainasyncforin"Review the authentication module for security vulnerabilities""Read""Grep""Glob""Agent""security-reviewer""Security specialist. Use for vulnerability checks.""You are a security specialist...""Read""Grep""Glob""sonnet""performance-optimizer""Performance specialist. Use for latency issues.""You are a performance engineer...""Read""Grep""Glob""sonnet"print

description 字段告诉父智能体该派发给谁。上面这个例子，提示词提到"security vulnerabilities"，父智能体就派给 security-reviewer，不是 performance-optimizer。如果问的是延迟或瓶颈，就会选另一个。description 是路由信号，要写得具体。

智能体团队：通信带来的协调

智能体团队是完全不同的模型。

子智能体是干完活就消失的短期工人，智能体团队是长期运行的实例，持续存在，直接互相通信，通过共享状态协调。

区别就像：雇承包商干孤立任务 vs 组一个团队在同一个房间协作。

智能体团队有三个组成部分：

• 团队负责人：协调工作、分配任务、综合结果
• 队友：独立的智能体实例，各有自己的上下文窗口，并行工作
• 共享任务列表：追踪待办、进行中、已完成，以及任务之间的依赖关系

典型生命周期：

Claude (Team Lead):

└── spawnTeam("auth-feature")

    Phase 1 - Planning:

    └── spawn("architect", prompt="Design OAuth flow", plan_mode=true)

    Phase 2 - Implementation (parallel):

    └── spawn("backend-dev", prompt="Implement OAuth controller")

    └── spawn("frontend-dev", prompt="Build login UI")

    └── spawn("test-writer", prompt="Write tests", blockedBy=["backend-dev"])

注意 test-writer 的 blockedBy 字段。这就是共享任务列表在做真正的协调：测试工程师不会在后端完成前启动，负责人不需要手动管理这个顺序。

和子智能体最大的区别是直接点对点通信。队友可以互相发消息、分享发现、暴露阻塞、协商，不需要所有东西都经过负责人。

你也可以直接和单个队友交互，不是所有事情都必须通过负责人。

核心区别：一次性派活 vs 持续协调

怎么选？看这个对比：

维度	子智能体	智能体团队
生命周期	干完就消失	持续存在
通信方式	只和父智能体通信	队友间直接通信
状态管理	无共享状态	共享任务列表
适用场景	独立任务并行	需要协商的协作

用子智能体：任务是"尴尬并行"的——独立的研究流、代码库探索、查询，父智能体只需要摘要。

用智能体团队：任务需要持续协商——智能体需要在推进前协调输出，或者一个线程的发现会改变另一个线程该做什么。

从第一性原理设计智能体系统

大多数多智能体设计失败，因为人们按角色分工，忽略了上下文分工。

直觉本能是按角色拆：规划者、实现者、测试者。感觉很整齐。但它创造了一个"传话游戏"，信息在每个交接点衰减。

实现者不知道规划者知道什么。测试者不知道实现者做了什么决定。质量在每个边界下降。

正确的心智模型是以上下文为中心的分解。

问：这个子任务真正需要什么上下文？如果两个子任务需要深度重叠的信息，它们可能属于同一个智能体。如果它们可以用真正隔离的信息和干净的接口操作，那就是拆分的地方。

实现功能的智能体应该同时写那个功能的测试。它已经有上下文了。把这两件事拆成两个智能体，交接成本比并行收益更大。

只有当上下文可以真正隔离时，才分开。

五种编排模式

不管用哪种范式，这五种模式覆盖大多数实际需求：

1. 提示链：顺序步骤，每个调用处理上一个输出。顺序重要、步骤依赖时用。
2. 路由：分类器决定哪个专门处理器接任务。简单问题走便宜快速模型，难题走更强模型。这是控制成本的关键。
3. 并行化：独立子任务同时运行。要么同一任务跑多次获得多样输出（投票），要么不同子任务同时跑（分段）。
4. 协调者-执行者：中心智能体拆分任务、派发给执行者、综合结果。这是子智能体和智能体团队的主导架构，也是大多数生产系统实际用的。
5. 评估者-优化者：一个智能体生成，另一个评估并反馈，循环迭代。质量比速度重要、单次通过不够可靠时用。

什么时候不该用多智能体

这是大多数文章跳过的部分。

团队花了数月搭建复杂的多智能体流水线，最后发现：单个智能体配合更好的提示词，效果一样。

从简单开始。只有当你能清楚衡量需要时，才加复杂度。

多智能体系统在三种情况下值得成本：

• 上下文保护：子任务生成与主任务无关的信息，放在子智能体里防止上下文膨胀
• 真正并行：独立研究或搜索任务，同时覆盖有收益
• 专业化：任务需要冲突的系统提示词，或者一个智能体工具太多导致性能下降

不该用的情况：

• 智能体之间频繁需要共享上下文
• 智能体间依赖产生的开销比执行价值还大
• 任务简单到单个好提示词就能搞定

编码有个坑：并行智能体写代码会做出不兼容的假设。合并时，那些隐式决定会以难以调试的方式冲突。编码的子智能体应该回答问题和探索，不要和主智能体同时写代码。

多智能体系统怎么失败

三种失败模式反复出现。

1. 任务描述模糊导致智能体重复工作

每个智能体需要：明确目标、预期输出格式、用什么工具或来源、明确边界（不覆盖什么）。没有这些，两个智能体会研究同一件事，谁也不会发现。

2. 验证智能体没验证就宣布成功

明确、具体的指令不可妥协：运行完整测试套件、覆盖这些具体用例、每个通过前不要标记完成。模糊的验收标准产生假阳性。

3. Token 成本比你预期增长得更快

解决方案是智能分层：

• 真正重要的地方用最强模型
• 常规工作路由到更快更便宜的模型
• 内置预算控制，防止成本失控

一个设计原则真正重要

围绕上下文边界设计，不是围绕角色或组织架构。

从单个智能体开始。推到它崩溃。那个失败点告诉你下一步该加什么。

只在解决真实、可衡量问题的地方加复杂度。

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