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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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

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五、五大关键模式

1. 1. Prompt Chaining — 顺序步骤
2. 2. Routing — 将任务发送给合适智能体
3. 3. Parallelization — 并行执行独立任务
4. 4. Orchestrator–Worker — 一个智能体委派任务给其他智能体
5. 5. Evaluator–Optimizer — 生成结果并不断优化
6. 

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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

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最后唠两句

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