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Sub-agent（子智能体）

让智能体自动将复杂任务分解并分配给专业智能体处理。

执行流程：

  1. 接收复杂请求
  2. 自动分解为专业子任务
  3. 为每个子任务分配任务 ID 并指派专家
  4. 专家在独立环境中完成工作，通过文件传递成果
  5. 汇总所有结果并返回

关键特性

独立执行环境

每个subagent执行子任务在独立环境中完成： - 不同任务互不干扰，保持专注 - 专家只处理自己领域的工作 - 协调智能体保持清晰的全局视角

任务历史记录

任务 ID 实现完整的执行追踪： - 相同 ID = 继续之前的任务，保留所有历史 - 不同 ID = 开始全新任务 - 支持迭代优化和多轮改进

专家协作机制

多个专家按需协作： - 每个专家配备专门的能力和工具 - 通过文件传递工作成果 - 分工明确，协作高效

应用示例

代码审查流程

阶段 执行者 工作内容
1. 初审 代码审查员 检查代码质量，输出审查报告
2. 修复 开发智能体 根据报告修复问题，记录修改内容
3. 复审 代码审查员（相同任务 ID） 验证修复效果，确认或提出新建议

研究分析流程

阶段 执行者 工作内容
1. 调研 研究智能体 收集相关信息和资料
2. 分析 数据分析师 分析调研结果，提取关键信息
3. 报告 写作智能体 整理分析结果，生成专业报告

迭代优化流程

轮次 执行者 任务 ID 工作内容
1 写作智能体 doc-v1 创建初稿
2 写作智能体 doc-v1 根据反馈修改（保留初稿上下文）
3 写作智能体 doc-v1 最终润色（包含所有历史）

配合文件工具使用

Sub-agent 配合文件工具实现高效协作：

成果输出： 专家完成工作后将结果保存到文件（如 analysis_report.md）

信息传递： 下一个专家读取文件获取前序工作成果

协作流程： 专家 A 输出文件 → 专家 B 读取并处理 → 专家 B 输出新文件

优势： - 工作成果清晰可见 - 完整的版本历史记录 - 便于追溯和审查

配置建议

为获得最佳效果，建议：

配置项 建议
智能体指令 明确专业领域和职责范围
工具配置 配备文件工具和领域专用工具
命名规范 使用清晰的名称和标签便于识别
执行限制 根据任务复杂度合理设置 max_actions

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