Что такое субагенты в Claude Code? Что нужно знать

Субагенты (часто пишутся субагенты or субагенты) являются одним из наиболее очевидных практических достижений в инструментах разработки агентов: они позволяют вам создать небольшую команду специализированных помощников ИИ внутри Клод Код, каждый из которых имеет свою собственную роль, инструменты и контекстное окно. Идея проста, но эффективна: вместо того, чтобы заставлять одну универсальную модель выполнять всё, вы определяете компактные, специализированные агенты, которым главный оркестратор делегирует работу (автоматически или по вашему явному запросу). Это меняет способ управления контекстом, инструментами и балансом затрат и задержек в сложных рабочих процессах.

Что такое субагенты?

Краткое определение. Субагент — это предварительно настроенная, специализированная на задаче «личность» ИИ, которой Клод Код может делегировать задачу. Каждый субагент имеет собственную системную подсказку, собственное (изолированное) контекстное окно, явно назначенные инструменты и, опционально, выбор модели. Субагенты могут создаваться на уровне проекта или пользователя и вызываться автоматически Клодом или явно пользователем.

Ключевые свойства субагента

Специализированное назначение и системная подсказка. Вы описываете роль, ограничения и подход субагента в его системной подсказке, чтобы он вел себя предсказуемо в своей узкой области (например, рецензент кода, отладчик, специалист по данным).
Изолированное контекстное окно. Каждый субагент хранит собственную историю и контекст разговора, предотвращая засорение контекста основного потока низкоуровневыми деталями. Это критически важно для масштабирования рабочих процессов, которые в противном случае исчерпывают контекст одного разговора.
Область применения и разрешения инструментов. Вы можете разрешить или ограничить использование субагентом внутренних инструментов или внешних инструментов протокола контекста модели (MCP). Это критически важная функция безопасности и управления.
Конфигурация как код. Субагенты определяются как файлы Markdown с вводной частью YAML (имя, описание, инструменты, модель) и хранятся либо на уровне проекта (.claude/agents/) или на уровне пользователя (~/.claude/agents/). Определения проекта имеют приоритет.

Что такое автоматическое делегирование и явный вызов?

Клод Код может автоматически делегировать задачи субагентам по вашему запросу или по запросу субагента description соответствует задаче — или вы можете эксплицитно запросить агента (например, > Use the code-reviewer subagent to check my recent changes). Сделайте description ориентированный на действие ("Use PROACTIVELY", "MUST BE USED") для стимулирования автоматического делегирования, два дополнительных способа использования субагентов в Claude Code:

Автоматическое делегирование — Клод проверяет запрос и заранее делегирует соответствующую работу субагенту.
Явный вызов — вы вызываете субагента по имени в своей подсказке/команде (например, Use the code-reviewer subagent to check my changes).

Оба подхода предполагают разные компромиссы с точки зрения UX и проектирования. Ниже я подробно рассмотрю каждый из них.

Автоматическое делегирование

Как это выглядит для пользователей. Вы даете команду высокого уровня (например, «Подготовить аудит безопасности для этой новой библиотеки»), и Клод обнаруживает, что один или несколько подагентов хорошо подходят, основываясь на description поле в своих конфигурациях. Если настроено проактивное использование, субагент запускается автоматически и возвращает результаты в виде структурированных выходных данных.

Почему команды это используют.

Снижает когнитивную нагрузку — вам не нужно запоминать или вводить каждое имя субагента.
Это обеспечивает более плавное внедрение общих рабочих процессов, где определенные задачи всегда должны выполняться одним и тем же специалистом.

Предостережения.

Вы должны спроектировать description и система намеренно выдает подсказки, чтобы Клод наверняка выбрал правильного субагента.
Излишне активное делегирование может привести к увеличению использования токенов и шума, если для выполнения схожих задач активируется много субагентов; разрабатывайте свои описания консервативно.

Явный вызов

Как это выглядит для пользователей. Вы явно вызываете субагента: > Use the test-runner subagent to run the project tests. Оркестровка детерминирована: Клод вызывает указанный субагент с его предварительно настроенными разрешениями и приглашением.

Почему команды это используют.

Полный контроль: вы сами решаете, какой именно специалист будет работать, что упрощает отладку и воспроизводимость.
Проще рассуждать о затратах и доступе к инструментам в CI или автоматизированных скриптах.

Предостережения.

Больше набора текста и дисциплины: разработчики или автоматизаторы должны знать правильные имена субагентов.
Менее оппортунистично: теряется некоторое удобство, поскольку основной агент автоматически обнаружил бы подходящего субагента.

Как работают субагенты — технический обзор

Ниже представлен практический, ориентированный на реализацию взгляд на то, что происходит при создании и использовании субагента.

Определение субагента (конфигурация как код)

Субагент — это файл Markdown с вводной частью YAML. Важные поля:

name — уникальный идентификатор строчными буквами (через дефис)
description — описание на естественном языке, используемое для автоматического сопоставления делегирования
tools — необязательный список разрешенных инструментов через запятую (или опущен для наследования всех инструментов)
model — необязательный псевдоним (sonnet, opus, haiku) Или inherit использовать модель основного разговора

Небольшой пример (концептуальный, а не дословный из документации):

---
name: code-reviewer
description: Expert code reviewer. Proactively reviews code for quality, security, and maintainability.
tools: Read, Grep, Bash
model: inherit
---
You are a senior code reviewer. Focus on security, correctness, and maintainability.

Эти файлы находятся либо в .claude/agents/ (область охвата проекта) или ~/.claude/agents/ (область действия пользователя). Файлы проекта имеют приоритет, что упрощает совместное использование и контроль версий субагентов.

Выбор модели и инструменты

Модельное поле: Вы можете выбрать конкретный псевдоним модели для субагента или позволить ему наследовать модель основного диалога. Это позволяет комбинировать затраты и качество (например, использовать более дешёвую модель для субагентов, сканирующих большие объёмы данных, и более качественную модель для финального синтеза).
Область применения инструмента: Предоставление каждому субагенту минимального набора инструментов уменьшает радиус поражения и упрощает оценку безопасности. Инструменты включают стандартные примитивы Claude Code (Read, Grep, Bash, Edit и т. д.) и интеграции, предоставляемые MCP.

Поведение во время выполнения и обработка контекста

Когда Клод делегирует полномочия субагенту, этот субагент получает:

Его системное приглашение (содержимое YAML/Markdown).
Только тот контекст, который ему необходим (его собственное контекстное окно).
Доступ к инструменту разрешен в его конфигурации.

Поскольку каждый субагент сохраняет изолированный контекст, длительные расследования или анализ больших файлов можно разложить на множество небольших контекстов вместо того, чтобы заставлять один единственный контекст хранить все, что является существенным преимуществом как с точки зрения надежности, так и интерпретируемости.

Архитектурные шаблоны для субагента

Наиболее распространенная архитектура – это оркестратором (главный агент), который декомпозирует задачу высокого уровня, запускает несколько подагентов, а затем синтезирует или проверяет их результаты. В реальной жизни встречаются два канонических шаблона:

1) Оркестровщик + Специалисты

Один агент ( оркестратором) координирует работу нескольких субагентов параллельно или последовательно. Оркестратор решает, к какому специалисту обратиться, агрегирует результаты, проверяет согласованность и выполняет окончательную интеграцию. Это распространённый подход «менеджер делегирует полномочия членам команды», который соответствует многим примерам и рекомендуемым решениям в материалах Claude Code. Преимущества включают параллелизм, более чёткое разделение задач и более лёгкое устранение ошибок (ошибочный субагент влияет только на область его действия).

Когда использовать: сложные задачи с независимыми подзадачами (например, «сгенерировать тесты», «запустить статический анализ», «переписать модуль», затем «интегрировать и запустить сквозные тесты»).

Компромиссы: Логика оркестровки может стать сложной; дополнительные циклы передачи данных могут немного увеличить задержку.

2) Специалисты по конвейеру/цепочке

Здесь подагенты организованы в последовательность, где выход одного становится входом следующего (например, спецификация → шаблон → реализация → тестирование → оптимизация). По сути, это композиция функций, выраженная в виде агентов — удобно, когда требуются пошаговые преобразования и строгие гарантии относительно того, как данные передаются между этапами. Это концептуально проще для линейных рабочих процессов и иногда легче отлаживать.

Когда использовать: детерминированные многошаговые преобразования (например, перевод проектной документации в шаблонный код, затем тестирование, затем оптимизация).

Компромиссы: менее естественно для задач, требующих широкого изучения (исследования, мозговой штурм), и одно нерабочее звено может остановить весь конвейер.

Чем субагент отличается от простого ролевого приглашения?

1) Отдельные контекстные окна

Каждый субагент получает свой собственный буфер контекста, в котором хранятся обмены, файлы и метаданные, относящиеся к его роли. Это предотвращает загрязнение контекста основного сеанса промежуточными сообщениями, а также позволяет сохранять — или ограничивать — историю для каждой возможности. Таким образом, Claude Code позволяет сохранять долгоживущие, высокосигнальные контексты для специализированных задач, избегая затрат на токены или когнитивных издержек, связанных с размещением всего в одном запросе.

2) Системные подсказки и персоны

Субагенты создаются с помощью инструкций системного уровня, определяющих их роль, стиль и ограничения (например, «Действовать только как специалист по рефакторингу; не выполнять команды оболочки» или «Генерировать модульные тесты в стиле pytest; использовать только открытые интерфейсы»). Эти подсказки действуют как должностные инструкции для субагента и применяются во время выполнения средой выполнения Клода Кода.

3) Привязки инструментов и область действия разрешений

Важное практическое отличие: субагентам можно предоставлять или запрещать доступ к определённым инструментам — файловой системе, выполнению процессов, внешним API или привилегированным наборам данных. Это делает субагенты мощным инструментом для наименьшие привилегии Проекты: генератору документации можно запретить выполнение произвольных команд, а субагенту непрерывной интеграции предоставляется изолированная песочница. Во многих публикациях сообщества рекомендуется использовать субагенты с протоколом контекста модели (MCP) или MCP-сервером на основе хуков для управления безопасным доступом к секретным данным и вводу-выводу.

4) Выбор модели и компромиссы между стоимостью и производительностью

Модульность субагентов позволяет назначать различные базовые модели в зависимости от сложности задачи. Используйте мощную модель Sonnet для глубокого анализа или облегченную модель Haiku для быстрых, повторяющихся задач. Такое гетерогенное развертывание помогает сбалансировать задержку, стоимость токенов и производительность. В обновлениях продуктов Anthropic и статьях сообщества особое внимание уделяется параллельному развертыванию небольших моделей для экономичного масштабирования.

5) Модели общения

Субагенты взаимодействуют с оркестратором (или друг с другом) посредством структурированных сообщений или файлов. Типичные шаблоны включают:

возвращая структурированную полезную нагрузку JSON (предпочтительно для программной оркестровки),
запись в файл с ограниченной областью действия в общем рабочем пространстве,
или отправка окончательного отформатированного сообщения обратно организатору, включающего оценку уверенности и обоснование.
Эксперименты в сообществе показывают, что команды предпочитают явные, машиночитаемые передачи данных, чтобы избежать двусмысленности.

Преимущества производительности

Субагенты — это не просто изящный элемент дизайна, при правильном использовании они обеспечивают практическую производительность и качественные преимущества.

1) Сокращение времени выполнения настенных часов за счет параллелизма

Благодаря одновременной диспетчеризации нескольких исполнителей (например, по одному исполнителю на папку репозитория, микросервис или блок данных) оркестратор сокращает время, необходимое для выполнения крупных составных задач. Такие сценарии использования, как сортировка отчётов об ошибках, создание документации для множества модулей или аудит нескольких сервисов, вполне подходят. Значительное ускорение рабочих процессов разработки при наличии действительно распараллеливаемых рабочих нагрузок.

Предоставляя каждой роли собственный контекст, вы избегаете раздувания оперативных данных и снижаете риск галлюцинаций, вызванных нерелевантным историческим шумом. Это означает меньше сбоев, связанных с контекстом, и более стабильные результаты для специализированных задач. Отзывы сообщества и собственные исследования Anthropic показывают, что многоагентные конфигурации часто превосходят монолитные агенты в задачах поиска в ширину. Одна из внутренних оценок Anthropic отметила значительное улучшение результатов исследовательских задач при использовании архитектуры «ведущий агент + подагенты».

Примечание: параллелизм даёт наилучшие результаты, когда подзадачи независимы. Если исполнителям приходится постоянно ждать друг друга или делить тяжёлое состояние, вы увидите убывающую отдачу.

2) Лучшее использование контекста и меньшая трата токенов

Вместо того, чтобы помещать все промежуточные результаты поиска в один глобальный контекст, обработчики сохраняют только релевантные данные в своём окне и возвращают очищенные результаты. Это сокращает потребление токенов оркестратором и снижает риск достижения ограничений контекста — практическое преимущество при работе с большими кодовыми базами, длинными журналами или большими репозиториями документов. Сжатие/суммирование в SDK дополнительно увеличивает объём эффективной памяти долго выполняющихся агентов.

3) Повышение точности благодаря подсказкам специалистов

Субагент, созданный как узкоспециализированный специалист, может быть настроен (через системные подсказки и набор инструментов) для оптимизации точности в своей области: проверки безопасности, стилистика кода или извлечение данных о соответствии. Узкоспециализированные подсказки, как правило, уменьшают эффект галлюцинации, поскольку допустимое пространство действий агента и ожидаемые результаты ограничены. Организации сообщают о более высоком качестве результатов для таких задач, как автоматизированная проверка кода, когда используют узкоспециализированные подагенты, а не поручают все задачи специалисту-универсалу.

Как команды на самом деле используют субагентов — примеры рабочих процессов

Ниже приведены конкретные примеры, которые сделают это менее абстрактным.

Пример A — Рефакторинг конвейера (Оркестратор + Специалисты)

Orchestrator получает запрос на «рефакторинг компонента X».
Оркестраторские вызовы analysis-subagent (без права записи) для выявления сложных горячих точек и рискованных зависимостей.
Оркестраторские вызовы refactor-subagent (записать разрешения в песочницу, похожую на ветку) для создания рефакторинговых файлов.
Оркестраторские вызовы test-gen-subagent (только для чтения в коде) для создания модульных тестов.
Orchestrator запускает CI с ci-runner-subagent (изолированное выполнение) и агрегирует результаты для проверки человеком.
Этот шаблон изолирует каждую фазу, ограничивает риск и сохраняет контрольные журналы в порядке.

Пример B — Исследование + прототип (Пайплайн)

literature-subagent извлекает и суммирует ссылки (без записи файлов, регулируемый веб-доступ).
prototype-subagent формирует минимальный PoC из резюме.
benchmark-subagent запускает микротесты в «песочнице» и сообщает результаты.
Такая цепочка обеспечивает последовательный характер исследовательских задач, сохраняя при этом четкое распределение обязанностей.

Лучшие практики и шаблоны

Дизайн и конфигурация

Начните с небольших, узких ролей. Назначьте каждому субагенту одну чёткую задачу. Узкое распределение обязанностей значительно упрощает отладку.
Контроль версий .claude/agents/ папку. Относитесь к определениям субагентов как к версиям кода — проверяйте, тестируйте и закрепляйте их. Это уменьшает дрейф и упрощает аудит.
Намеренно закрепляйте инструменты и модели. Используйте model: inherit Если вам нужно согласованное поведение с основным диалогом, укажите менее затратный псевдоним модели для фонового сканирования. Заблокируйте инструменты, чтобы минимизировать поверхность атаки.

Операционные модели

Используйте явный вызов для детерминированной автоматизации. Если вы запускаете задания или прерывания непрерывной интеграции, вызывайте определенных субагентов, чтобы гарантировать предсказуемые результаты.
Используйте автоматическое делегирование в интерактивных сеансах. Для исследовательской работы позвольте Клоду выбрать субагентов, чтобы снизить трение, но сделайте description поля преднамеренно, чтобы автоматизация не срабатывала неожиданно.
Разработка структурированных выходных данных для синтеза. Заставить субагентов записывать данные в файлы или создавать JSON, который оркестратор может прочитать; это упрощает этап свертки и аудит.

Тестирование, мониторинг и управление

Создавайте репрезентативные оценки. Отслеживайте сбои в работе субагентов и разрабатывайте тесты, проверяющие эти виды сбоев. Anthropic рекомендует использовать репрезентативные наборы тестов и итеративное улучшение.
Мониторинг использования токенов и инструментов. Контролируйте использование каждого субагента и добавляйте оповещения для обнаружения неконтролируемых затрат или условий ограничения скорости.

Когда НЕ следует использовать субагентов

Субагенты — мощный, но не всегда нужный инструмент.

Простые задачи: Для коротких, одноразовых подсказок или тривиальных преобразований субагенты добавляют ненужную сложность.
Жесткие ограничения по задержке: Оркестровка круговых передач увеличивает накладные расходы; если вам нужны однопоточные ответы с чрезвычайно малой задержкой, то монолитный подход может оказаться проще.
Небольшие команды с небольшой инфраструктурой: Без инструментов для обеспечения секретности, наблюдения и песочниц субагенты могут увеличить операционный риск. В статьях сообщества подчеркивается, что начинать следует с малого и добавлять субагенты, когда требуется модульность.

Где лучше всего использовать Claude code cli

Мы с радостью объявили, что CometAPI теперь полностью поддерживает мощный Claude Code cli. Для использования модели Comet API на Claude Code вам нужно только установить Claude Code и пройти аутентификацию с полученным ключом Comet API и базовым адресом.

Зачем использовать код Клода через CometAPI?

Основные возможности искусственного интеллекта: простая генерация, отладка и оптимизация кода с использованием моделей, созданных специально для разработчиков.

Гибкий выбор моделей: наш широкий выбор моделей позволит вам разрабатывать более плавно.
Простая интеграция: API всегда доступны. Интегрируйте Claude Code напрямую в свой рабочий процесс за считанные минуты.
Использование Claude Code через CometAPI позволит сэкономить еще больше средств. API Claude, предоставляемый CometAPI, на 20% дешевле официальной цены и обновлен до последней версии от официального поставщика.

Готовы ли вы использовать Claude Code cli? Ознакомьтесь с API-руководство для получения подробных инструкций.

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!

См. также Как установить и запустить Claude Code через CometAPI?

Заключение — почему субагенты сейчас важны

Субагенты делают обещание агентских рабочих процессов практичным для команд: они позволяют вам анализировать роли, разрешения, контекст, стоимость и распараллеливание явно и как объекты первого порядка. При разумном использовании субагенты обеспечивают более высокую скорость разработки, лучшее качество многоэтапных задач и более предсказуемое управление. Обратная сторона медали заключается в том, что вам необходимо проектировать, тестировать и контролировать эти субагенты так же, как и производственное программное обеспечение, но эти инвестиции превращают оперативную разработку в надежную инженерную практику.