本文深入探讨了AI Agent构建中的Sub-Agents和Agent Teams的区别与应用。Sub-Agents是主智能体的独立助手，可完成专项任务；而Agent Teams则是通过通信协作，共同解决复杂问题。文章强调应根据任务需求选择合适的协作方式，避免按角色拆分导致上下文丢失，并提出了五大关键模式以及使用多智能体系统的场景建议。最终原则是设计应围绕上下文边界，而非角色，从简单开始逐步增加复杂度。
搭建AI Agent的时候，大多数人弄不清楚什么是Sub-Agents，什么是 Agent Teams？子智能体是主智能体的“得力助手”，可独立完成专项任务；智能体团队则是多个智能体分工协作，各司其职，共同解决复杂问题，让AI系统更高效、更强大。
大多数 AI 系统的构建方式都是错误的
很多人在任务稍微复杂一点时，就立刻想到使用多智能体系统（Multi-Agent System）。然而，这通常不是最优选择。
真正应该问的问题不是：
“我是否应该使用多个智能体？”
而是：
“这个任务到底需要哪种形式的协作？”
这个答案将决定你的整个系统架构设计。
以 Claude 风格系统为例，它提供了两种截然不同的智能体组合方式：子智能体（Sub-Agents）和智能体团队（Agent Teams）。它们看起来相似，但解决的问题完全不同。
一、子智能体：隔离的并行执行
子智能体是专门化的智能体实例，每个实例在完全隔离的上下文中运行。可以理解为任务委派：你把特定工作交给它，它返回一个干净的结果。
每个子智能体包含：
- • 系统提示（System Prompt）定义角色
- • 限定工具集合
- • 完全隔离的上下文
- • 单一、明确的任务
完成任务后，子智能体只返回最终结果，不输出中间推理过程。
关键点：子智能体不仅追求速度，更强调信息压缩。它把复杂的探索过程转换成干净的信号。
子智能体限制
- • 不能相互通信
- • 不能再生成新的子智能体
- • 所有信息都通过父智能体流动
这样可以保证系统的可预测性和清晰性。
Python 实例
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AgentDefinitionasync def main(): async for message in query( prompt="Review the authentication module for issues", options=ClaudeAgentOptions( allowed_tools=["Read", "Grep", "Glob", "Agent"], agents={ "security-reviewer": AgentDefinition( description="Find vulnerabilities and security risks", prompt="You are a security expert.", tools=["Read", "Grep", "Glob"], model="sonnet", ), "performance-optimizer": AgentDefinition( description="Identify performance bottlenecks", prompt="You are a performance engineer.", tools=["Read", "Grep", "Glob"], model="sonnet", ), }, ), ): print(message)注意
description字段，它在系统中起到路由信号的作用，指示任务应该交给哪个子智能体。
二、智能体团队：通过通信实现协作
智能体团队用于协同任务。不同于子智能体的隔离，每个智能体可以：
- • 保持上下文
- • 与其他智能体沟通
- • 实时调整任务执行
智能体团队结构
- •主导智能体（Lead Agent）：分配任务并整合结果
- •执行智能体（Teammates）：完成具体任务
- •共享任务层（Shared Task Layer）：追踪进度和依赖关系
这种设计允许真正的协作，例如前端智能体可以通知后端状态变化，系统实时更新。
三、核心区别
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 子智能体 | 隔离、无状态、一轮执行、父控 | 任务独立、需要干净输出 |
| 智能体团队 | 持久、交互、共享上下文、点对点 | 任务相互依赖、需要实时协作 |
原则：任务独立用子智能体，任务依赖用团队智能体。
四、大多数人常犯的错误
很多系统按角色拆分（规划者、开发者、测试者），导致上下文丢失：
- • 执行者不知道规划者的意图
- • 测试者不了解执行者的决定
每一次角色交接都会降低质量。
更好的方法是基于上下文拆分任务：
- • 问：这个任务真正需要哪些信息？
- • 上下文共享的任务保持在同一个智能体中
- • 只有上下文可以清晰分隔时才拆分任务
五、五大关键模式
- Prompt Chaining— 顺序步骤
- Routing— 将任务发送给合适智能体
- Parallelization— 并行执行独立任务
- Orchestrator–Worker— 一个智能体委派任务给其他智能体
- Evaluator–Optimizer— 生成结果并不断优化
六、何时使用多智能体系统
使用场景
- • 需要上下文隔离
- • 有并行任务
- • 需要专业化智能体
避免场景
- • 智能体之间高度依赖
- • 协作开销过大
- • 任务非常简单
七、最终原则
设计应围绕上下文边界，而不是角色。
从简单开始，只有在必要时再增加复杂度。
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