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为什么需要子 Agent

有些任务太大，一个 AI 实例忙不过来：
  • “在 5 个不同的文件中分别找到并修复同类 bug”
  • “一边重构后端 API，一边更新前端调用”
  • “研究这个库的用法，同时修改我们的代码”

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分身术的运作方式

Claude Code 中的 Agent 工具让 AI 能够启动另一个 AI 实例来处理子任务：
1

主 Agent 分析任务

主 Agent 判断任务可以被拆解为独立的子任务
2

启动子 Agent

通过 Agent 工具创建一个或多个子 Agent，每个子 Agent 收到一个清晰的子任务描述
3

并行执行

多个子 Agent 可以同时工作，互不干扰
4

结果汇总

子 Agent 完成后，结果返回给主 Agent，主 Agent 汇总并呈现给用户

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子 Agent 的边界

子 Agent 不是和主 Agent 完全一样的——它有明确的能力边界：
特性主 Agent子 Agent
可用工具全部工具受限子集（不能再启动子 Agent 等）
上下文完整的会话历史只有主 Agent 给的任务描述
权限用户设定继承主 Agent 的权限，或更严格
状态可修改全局状态隔离的状态空间

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通信方式

主 Agent 和子 Agent 之间通过消息邮箱通信：
  • 主 Agent 通过 Agent 工具启动子 Agent
  • 子 Agent 通过 SendMessage 工具向主 Agent 报告进度
  • 这种松耦合的通信方式让 Agent 可以异步协作

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适用场景

并行研究

多个子 Agent 同时搜索不同方向的信息

分治修改

把大规模修改拆分到多个子 Agent 并行执行

前后台配合

一个子 Agent 在后台运行测试，主 Agent 继续写代码

隔离实验

在 worktree 中启动子 Agent 尝试一个方案，不影响主分支