کلاڈ کوڈ میں سب ایجنٹس کیا ہیں؟ آپ کو کیا جاننے کی ضرورت ہے۔

ذیلی ایجنٹ (اکثر لکھا جاتا ہے۔ ذیلی ایجنٹس or ذیلی ایجنٹس) ایجنٹ ڈویلپر ٹولنگ میں سب سے واضح عملی پیشرفت میں سے ایک ہے: وہ آپ کو اندر اندر خصوصی AI معاونین کی ایک چھوٹی سی ٹیم تیار کرنے دیتے ہیں۔ کلاڈ کوڈہر ایک کا اپنا کردار، ٹولز اور سیاق و سباق کی ونڈو۔ آئیڈیا سادہ لیکن طاقتور ہے — ایک جنرلسٹ ماڈل کو سب کچھ کرنے کے لیے کہنے کے بجائے، آپ کمپیکٹ، واحد مقصدی ایجنٹوں کی وضاحت کرتے ہیں جن کے لیے مرکزی آرکیسٹریٹر کام کرتا ہے (یا تو خود بخود یا جب آپ واضح طور پر ان سے درخواست کرتے ہیں)۔ یہ تبدیل کرتا ہے کہ آپ کس طرح سیاق و سباق، ٹولز، اور پیچیدہ ورک فلوز کی لاگت/لیٹنسی ٹریڈ آف کا نظم کرتے ہیں۔

ذیلی ایجنٹس کیا ہیں؟

مختصر تعریف۔ ایک ذیلی ایجنٹ ایک پہلے سے ترتیب شدہ، ٹاسک کے لیے مخصوص AI "شخصیت" ہے جسے Claude Code ایک کام سونپ سکتا ہے۔ ہر ذیلی ایجنٹ کا اپنا سسٹم پرامپٹ، اس کی اپنی (الگ تھلگ) سیاق و سباق کی ونڈو، واضح طور پر عطا کردہ ٹولز، اور اختیاری طور پر ایک ماڈل کا انتخاب ہوتا ہے۔ ذیلی ایجنٹس کو پروجیکٹ یا صارف کی سطح پر بنایا جا سکتا ہے اور Claude کے ذریعے یا صارف کے ذریعے واضح طور پر خود بخود طلب کیا جا سکتا ہے۔

ذیلی ایجنٹ کی کلیدی خصوصیات

خصوصی مقصد اور سسٹم پرامپٹ۔ آپ اس کے سسٹم پرامپٹ میں ذیلی ایجنٹ کے کردار، رکاوٹوں اور نقطہ نظر کو بیان کرتے ہیں تاکہ یہ اپنے تنگ ڈومین کے لیے پیش گوئی کے مطابق برتاؤ کرے (مثال کے طور پر، کوڈ کا جائزہ لینے والا, ڈیبگر, ڈیٹا سائنسدان).
الگ تھلگ سیاق و سباق کی کھڑکی۔ ہر ذیلی ایجنٹ اپنی گفتگو کی تاریخ اور سیاق و سباق کو محفوظ رکھتا ہے، جس سے مرکزی تھریڈ کے سیاق و سباق کو کم درجے کی تفصیلات سے آلودہ ہونے سے روکتا ہے۔ یہ کام کے بہاؤ کو پیمانہ کرنے میں مرکزی حیثیت رکھتا ہے جو بصورت دیگر ایک ہی گفتگو کے سیاق و سباق کو ختم کر دیتا ہے۔
ٹول اسکوپنگ اور اجازتیں۔ آپ ان داخلی ٹولز یا ایکسٹرنل ماڈل سیاق و سباق پروٹوکول (MCP) ٹولز کی اجازت دے سکتے ہیں یا محدود کر سکتے ہیں جو ذیلی ایجنٹ استعمال کر سکتا ہے۔ یہ حفاظت اور حکمرانی کی ایک اہم خصوصیت ہے۔
کوڈ کے طور پر ترتیب دیں۔ ذیلی ایجنٹوں کو YAML فرنٹ میٹر (نام، تفصیل، ٹولز، ماڈل) کے ساتھ مارک ڈاؤن فائلوں کے طور پر بیان کیا جاتا ہے اور یا تو پراجیکٹ کی سطح پر اسٹور کیا جاتا ہے (.claude/agents/) یا صارف کی سطح (~/.claude/agents/)۔ پروجیکٹ کی تعریفیں مقدم ہیں۔

خودکار وفد اور واضح دعوت کیا ہیں؟

کلاڈ کوڈ کر سکتے ہیں۔ خود کار طریقے سے سب ایجنٹس کو کام تفویض کریں جب آپ کا اشارہ ہو یا سب ایجنٹ description کام سے میل کھاتا ہے - یا آپ کر سکتے ہیں۔ واضح طور پر ایک ایجنٹ کی درخواست کریں (مثال کے طور پر، > Use the code-reviewer subagent to check my recent changes)۔ بنائیں description عمل پر مبنی ("Use PROACTIVELY", "MUST BE USED") خودکار وفد کو دھکیلنے کے لیے، کلاڈ کوڈ میں ذیلی ایجنٹوں کو استعمال کرنے کے دو تکمیلی طریقے:

خودکار وفد - کلاڈ درخواست کا معائنہ کرتا ہے اور مماثل کام کو ایک ذیلی ایجنٹ کو فعال طور پر تفویض کرتا ہے۔
صریح دعا - آپ اپنے پرامپٹ/کمانڈ میں ایک ذیلی ایجنٹ کو نام سے پکارتے ہیں (مثال کے طور پر، Use the code-reviewer subagent to check my changes).

دونوں طریقوں میں مختلف UX اور انجینئرنگ ٹریڈ آفس ہیں۔ ذیل میں میں ہر ایک کو کھولتا ہوں۔

خودکار وفد

یہ صارفین کو کیسا لگتا ہے۔ آپ ایک اعلیٰ سطحی کمانڈ جاری کرتے ہیں (مثال کے طور پر، "اس نئی لائبریری کے لیے سیکیورٹی آڈٹ تیار کریں")، اور کلاڈ کو پتہ چلتا ہے کہ ایک یا زیادہ ذیلی ایجنٹس کی بنیاد پر موزوں ہیں۔ description ان کی تشکیل میں فیلڈ۔ اگر فعال استعمال کے لیے کنفیگر کیا جاتا ہے، تو ذیلی ایجنٹ خود بخود بھیج دیا جاتا ہے اور ساختی آؤٹ پٹ کے طور پر نتائج واپس کرتا ہے۔

ٹیمیں اسے کیوں استعمال کرتی ہیں۔

یہ علمی بوجھ کو کم کرتا ہے — آپ کو ہر ذیلی نام کو یاد رکھنے یا ٹائپ کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔
یہ مشترکہ ورک فلو کے لیے ہموار آن بورڈنگ تخلیق کرتا ہے جہاں خاص کاموں کو ہمیشہ ایک ہی ماہر کے ذریعے ہینڈل کیا جانا چاہیے۔

انتباہات۔

آپ کو انجینئر کرنا ہوگا۔ description اور سسٹم پرامپٹ جان بوجھ کر تاکہ کلاڈ قابل اعتماد طریقے سے صحیح ذیلی ایجنٹ کا انتخاب کرے۔
زیادہ شوقین وفد ٹوکن کے استعمال اور شور کو بڑھا سکتا ہے اگر بہت سے ذیلی ایجنٹ اسی طرح کے کاموں کے لیے متحرک ہو جاتے ہیں۔ اپنی تفصیل کو قدامت پسندی سے ڈیزائن کریں۔

صریح دعا

یہ صارفین کو کیسا لگتا ہے۔ آپ واضح طور پر ایک ذیلی ایجنٹ کو کال کرتے ہیں: > Use the test-runner subagent to run the project tests. آرکیسٹریشن تعییناتی ہے: کلاڈ نے اس کی پہلے سے تشکیل شدہ اجازتوں اور پرامپٹ کے ساتھ سبجینٹ کا نام دیا ہے۔

ٹیمیں اسے کیوں استعمال کرتی ہیں۔

مکمل کنٹرول: آپ بالکل فیصلہ کرتے ہیں کہ کون سا ماہر چلائے گا، جو ڈیبگنگ اور تولیدی صلاحیت کو آسان بناتا ہے۔
CI یا خودکار اسکرپٹس میں لاگت اور ٹول تک رسائی کے بارے میں استدلال کرنا آسان ہے۔

انتباہات۔

مزید ٹائپنگ اور نظم و ضبط: ڈویلپرز یا آٹومیشن کو صحیح ذیلی ناموں کا علم ہونا چاہیے۔
کم موقع پرست: آپ کچھ ایسی سہولت کھو دیتے ہیں جہاں مین ایجنٹ کو خود بخود ایک اچھے ذیلی ایجنٹ کا پتہ چل جاتا۔

ذیلی ایجنٹ کیسے کام کرتے ہیں - تکنیکی جائزہ

ذیل میں ایک عملی، نفاذ پر مبنی نظر دی گئی ہے کہ جب آپ سبجینٹ بناتے اور استعمال کرتے ہیں تو کیا ہوتا ہے۔

ذیلی ایجنٹ کی تعریف (کوڈ کے طور پر تشکیل)

ایک ذیلی ایجنٹ YAML فرنٹ میٹر کے ساتھ ایک مارک ڈاؤن فائل ہے۔ اہم فیلڈز میں شامل ہیں:

name - ایک منفرد لوئر کیس آئی ڈی (ہائیفینیٹڈ)
description - قدرتی زبان کی وضاحت جو خودکار وفد کے ملاپ کے لیے استعمال ہوتی ہے۔
tools - اجازت شدہ ٹولز کی اختیاری کوما فہرست (یا تمام ٹولز کو وراثت میں چھوڑ دیا گیا)
model - اختیاری عرف (sonnet, opus, haiku) یا inherit مرکزی گفتگو کا ماڈل استعمال کرنے کے لیے

ایک چھوٹی سی مثال (تصوراتی، دستاویزات سے لفظی نہیں):

---
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.

یہ فائلیں دونوں میں رہتی ہیں۔ .claude/agents/ (پروجیکٹ کا دائرہ کار) یا ~/.claude/agents/ (صارف کا دائرہ کار)۔ پروجیکٹ فائلوں کو فوقیت حاصل ہے، جو شیئرنگ اور ورژن کو کنٹرول کرنے والے سب ایجنٹس کو سیدھا بناتی ہے۔

ماڈل کا انتخاب اور ٹولز

ماڈل فیلڈ: آپ ذیلی ایجنٹ کے لیے ایک مخصوص ماڈل عرف منتخب کر سکتے ہیں یا اسے مرکزی گفتگو کے ماڈل کا وارث ہونے دیں۔ اس سے آپ لاگت/معیاری تجارت کو ملا سکتے ہیں (مثال کے طور پر، بڑے ڈیٹا اسکیننگ سب ایجنٹس کے لیے ایک سستا ماڈل اور حتمی ترکیب کے لیے اعلیٰ معیار کا ماڈل استعمال کریں)۔
ٹول اسکوپنگ: ہر ذیلی ایجنٹ کو ٹولز کا کم سے کم سیٹ دینے سے دھماکے کا رداس کم ہو جاتا ہے اور حفاظت کے بارے میں استدلال آسان ہو جاتا ہے۔ ٹولز میں معیاری Claude Code Primitives (Read, Grep, Bash, Edit, وغیرہ) اور MCP فراہم کردہ انضمام شامل ہیں۔

رن ٹائم برتاؤ اور سیاق و سباق کو سنبھالنا

جب کلاڈ کسی ذیلی ایجنٹ کو تفویض کرتا ہے، تو اس ذیلی ایجنٹ کو موصول ہوتا ہے:

اس کا سسٹم پرامپٹ (YAML/مارک ڈاؤن مواد)۔
صرف سیاق و سباق کی ضرورت ہے (اس کی اپنی سیاق و سباق کی ونڈو)۔
ٹول تک رسائی جیسا کہ اس کی تشکیل میں اجازت ہے۔

چونکہ ہر ذیلی ایجنٹ ایک الگ تھلگ سیاق و سباق رکھتا ہے، طویل تحقیقات یا فائل کے بڑے تجزیوں کو ایک ہی سیاق و سباق کو ہر چیز پر رکھنے پر مجبور کرنے کے بجائے بہت سے چھوٹے سیاق و سباق میں تحلیل کیا جا سکتا ہے - یہ قابل اعتماد اور تشریح دونوں کے لیے ایک بڑی جیت ہے۔

ذیلی ایجنٹ کے لیے تعمیراتی نمونے۔

سب سے عام فن تعمیر ایک ہے۔ آرکیسٹریٹر (مین ایجنٹ) جو ایک اعلیٰ سطحی کام کو سڑتا ہے، متعدد ذیلی ایجنٹوں کو گھماتا ہے، اور پھر ان کے آؤٹ پٹس کی ترکیب یا تصدیق کرتا ہے۔ جنگل میں دو روایتی نمونے ظاہر ہوتے ہیں:

1) آرکیسٹریٹر + ماہرین

ایک ایجنٹ ( آرکیسٹریٹر) متوازی یا سلسلہ وار متعدد ذیلی ایجنٹوں کو مربوط کرتا ہے۔ آرکیسٹریٹر فیصلہ کرتا ہے کہ کس ماہر کو کال کرنا ہے، آؤٹ پٹ کو جمع کرتا ہے، مستقل مزاجی کی تصدیق کرتا ہے، اور حتمی انضمام انجام دیتا ہے۔ یہ عام "منیجر ڈیلیگیٹس ٹو ٹیم ممبرز" کا نقطہ نظر ہے اور کلاڈ کوڈ مواد میں بہت سی مثالوں اور تجویز کردہ ڈیزائنوں سے میل کھاتا ہے۔ فوائد میں ہم آہنگی، خدشات کی واضح علیحدگی، اور آسان غلطی پر قابو پانا شامل ہے (ایک چھوٹی چھوٹی سبجینٹ صرف اس کے دائرہ کار کو متاثر کرتا ہے)۔

اس کا استعمال کب کریں: آزاد ذیلی مسائل کے ساتھ پیچیدہ کام (مثال کے طور پر، "ٹیسٹ تیار کریں"، "جامد تجزیہ چلائیں"، "ایک ماڈیول کو دوبارہ لکھیں"، پھر "انٹیگریٹ کریں اور اینڈ ٹو اینڈ ٹیسٹ چلائیں")۔

ٹریڈ آف: آرکیسٹریشن منطق پیچیدہ ہو سکتی ہے۔ اضافی راؤنڈ ٹرپس تاخیر میں قدرے اضافہ کر سکتے ہیں۔

2) پائپ لائن / زنجیروں والے ماہرین

یہاں ذیلی ایجنٹوں کو ایک ترتیب میں ترتیب دیا گیا ہے جہاں ایک کا آؤٹ پٹ اگلے کا ان پٹ بن جاتا ہے (مثال کے طور پر، spec → scaffold → implement → test → optimize)۔ یہ بنیادی طور پر فنکشن کمپوزیشن ہے جس کا اظہار بطور ایجنٹ کیا جاتا ہے - جب آپ کو مرحلہ وار تبدیلیوں اور مراحل کے درمیان ڈیٹا کے بہاؤ کے بارے میں سخت گارنٹی کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ لکیری ورک فلو کے لیے تصوراتی طور پر آسان اور کبھی کبھی ڈیبگ کرنا آسان ہے۔

اس کا استعمال کب کریں: ڈیٹرمنسٹک ملٹی سٹیپ ٹرانسفارمیشنز (مثال کے طور پر، ایک ڈیزائن ڈاک کو سکیفولڈ کوڈ میں ترجمہ کرنا، پھر ٹیسٹ، پھر اصلاح)۔

ٹریڈ آف: ایسے کاموں کے لیے کم فطری ہے جن کے لیے وسیع ریسرچ (تحقیق، دماغی طوفان) کی ضرورت ہوتی ہے، اور ایک ٹوٹا ہوا لنک پوری پائپ لائن کو روک سکتا ہے۔

کیا چیز ایک ذیلی ایجنٹ کو محض کردار پر مبنی پرامپٹ سے مختلف بناتی ہے؟

1) سیاق و سباق کی کھڑکیوں کو الگ کریں۔

ہر ذیلی ایجنٹ کو اپنا سیاق و سباق کا بفر ملتا ہے جو اس کے کردار سے متعلقہ تبادلے، فائلیں اور میٹا ڈیٹا اسٹور کرتا ہے۔ یہ مرکزی سیشن کے سیاق و سباق کو شور مچانے والے انٹرمیڈیٹ پیغامات سے آلودہ ہونے سے روکتا ہے، اور اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ آپ ہر ایک صلاحیت کے لیے تاریخ — یا محدود — محفوظ کر سکتے ہیں۔ اس طرح کلاڈ کوڈ آپ کو خصوصی کاموں کے لیے طویل المدت، اعلی سگنل والے سیاق و سباق کو بغیر ٹوکن کی قیمت ادا کیے یا ہر چیز کو ایک پرامپٹ میں بھرنے کے علمی اوور ہیڈ کو رکھنے دیتا ہے۔

2) سسٹم کے اشارے اور شخصیات

ذیلی ایجنٹس سسٹم کی سطح کی ہدایات کے ساتھ بنائے جاتے ہیں جو ان کے کردار، لہجے اور رکاوٹوں کی وضاحت کرتی ہیں (مثال کے طور پر، "صرف ایک ریفیکٹرنگ ماہر کے طور پر کام کریں؛ شیل کمانڈز پر عمل نہ کریں" یا "پائیٹیسٹ انداز میں یونٹ ٹیسٹ تیار کریں؛ صرف عوامی انٹرفیس استعمال کریں")۔ یہ پرامپٹس ذیلی ایجنٹ کے لیے کام کی تفصیل کی طرح کام کرتے ہیں اور کلاڈ کوڈ کے رن ٹائم کے ذریعے رن ٹائم پر نافذ ہوتے ہیں۔

3) ٹول بائنڈنگز اور پرمیشن اسکوپنگ

ایک اہم عملی فرق: ذیلی ایجنٹوں کو مخصوص ٹولز - فائل سسٹم، پروسیس ایگزیکیوشن، بیرونی APIs، یا مراعات یافتہ ڈیٹا سیٹس تک رسائی دی جا سکتی ہے یا مسترد کی جا سکتی ہے۔ یہ سب ایجنٹس کو طاقتور بناتا ہے۔ کم از کم استحقاق ڈیزائن: ایک دستاویزی جنریٹر کو صوابدیدی کمانڈ چلانے سے روکا جا سکتا ہے، جبکہ ایک CI ذیلی ایجنٹ کو الگ تھلگ سینڈ باکس دیا جاتا ہے۔ بہت سی کمیونٹی پوسٹس ماڈل سیاق و سباق پروٹوکول (MCP) یا ہکس پر مبنی MCP سرور کے ساتھ سب ایجنٹس کو جوڑنے کی وکالت کرتی ہیں تاکہ رازوں اور I/O تک محفوظ رسائی کا انتظام کیا جا سکے۔

4) ماڈل کا انتخاب اور لاگت کی کارکردگی کا سودا

چونکہ ذیلی ایجنٹ ماڈیولر ہیں، آپ کام کی پیچیدگی کے لحاظ سے مختلف بنیادی ماڈلز تفویض کر سکتے ہیں۔ گہری استدلال کے لیے اعلیٰ صلاحیت والا سونیٹ ماڈل یا تیز، بار بار کاموں کے لیے ہلکا پھلکا ہائیکو ماڈل استعمال کریں۔ یہ متضاد تعیناتی تاخیر، ٹوکن لاگت، اور صلاحیت کو متوازن کرنے میں مدد کرتی ہے۔ اینتھروپک کے پروڈکٹ اپ ڈیٹس اور کمیونٹی آرٹیکلز لاگت سے موثر اسکیلنگ کے لیے چھوٹے ماڈلز کی متوازی تعیناتی پر زور دیتے ہیں۔

5) مواصلات کے پیٹرن

ذیلی ایجنٹ آرکیسٹریٹر (یا ایک دوسرے) کے ساتھ ساختی پیغامات یا فائلوں کے ذریعے بات چیت کرتے ہیں۔ عام نمونوں میں شامل ہیں:

ایک منظم JSON پے لوڈ واپس کرنا (پروگرامیٹک آرکیسٹریشن کے لیے ترجیحی)،
مشترکہ ورک اسپیس میں دائرہ کار والی فائل میں لکھنا،
یا آرکیسٹریٹر کو ایک حتمی فارمیٹ شدہ پیغام بھیجنا جس میں اعتماد کا سکور اور معقولیت شامل ہو۔
کمیونٹی کے تجربات سے پتہ چلتا ہے کہ ٹیمیں ابہام سے بچنے کے لیے واضح، مشین سے پڑھنے کے قابل ہینڈ آف کو ترجیح دیتی ہیں۔

کارکردگی کے فوائد

ذیلی ایجنٹ صرف ڈیزائن کی صفائی نہیں ہیں - وہ صحیح طریقے سے استعمال ہونے پر عملی کارکردگی اور معیار کے فوائد فراہم کرتے ہیں۔

1) متوازی کے ذریعے دیوار کی گھڑی کا وقت کم کیا گیا۔

متعدد کارکنوں کو ایک ساتھ بھیج کر (مثال کے طور پر، ایک کارکن فی ریپوزٹری فولڈر، فی مائیکرو سرویس، یا فی ڈیٹا ٹکڑا)، آرکیسٹریٹر بڑے جامع کاموں کو مکمل کرنے کے لیے درکار وقت کو کم کرتا ہے۔ استعمال کے معاملات جیسے بگ رپورٹس کو ٹرائی کرنا، بہت سے ماڈیولز کے لیے دستاویزات تیار کرنا، یا متعدد خدمات کا آڈٹ کرنا فطری طور پر موزوں ہے۔ جب کام کے بوجھ واقعی متوازی ہوتے ہیں تو ڈویلپر ورک فلو میں نمایاں رفتار۔

ہر کردار کو اس کا اپنا سیاق و سباق دے کر، آپ فوری طور پر پھولنے سے بچتے ہیں اور غیر متعلقہ تاریخی شور کی وجہ سے فریب کا خطرہ کم کرتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ سیاق و سباق سے متعلق کم ناکامیاں اور خصوصی کاموں کے لیے زیادہ مستقل نتائج۔ کمیونٹی رائٹ اپس اور انتھروپک کی اپنی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ملٹی ایجنٹ سیٹ اپ اکثر وسیع و عریض کاموں پر یک سنگی ایجنٹوں کو پیچھے چھوڑ دیتے ہیں۔ ایک انتھروپک اندرونی تشخیص نے لیڈ ایجنٹ + سب ایجنٹس فن تعمیر کا استعمال کرتے ہوئے تحقیقی طرز کے کاموں میں ڈرامائی بہتری کی اطلاع دی۔

انتباہ: جب ذیلی کام آزاد ہوتے ہیں تو ہم آہنگی بہترین فوائد حاصل کرتی ہے۔ اگر کارکنوں کو مسلسل ایک دوسرے کا انتظار کرنا چاہیے یا بھاری حالت کا اشتراک کرنا چاہیے، تو آپ کو کم ہوتی ہوئی واپسی نظر آئے گی۔

2) بہتر سیاق و سباق کا استعمال اور کم ٹوکن فضلہ

ہر انٹرمیڈیٹ تلاش کے نتائج کو ایک عالمی سیاق و سباق میں بھرنے کے بجائے، کارکن صرف وہی چیز رکھتے ہیں جو ان کی اپنی کھڑکی میں متعلقہ ہے اور ڈسٹل آؤٹ پٹ واپس کرتے ہیں۔ یہ آرکیسٹریٹر کے لئے ٹوکن کی کھپت کو کم کرتا ہے اور سیاق و سباق کی حدود کو مارنے کے خطرے کو کم کرتا ہے - ایک عملی جیت جب آپ بڑے کوڈ بیسز، لمبے لاگز، یا دستاویز کے بڑے ذخیروں کے ساتھ کام کر رہے ہوں۔ SDK کا کمپیکشن/ خلاصہ طویل عرصے تک چلنے والے ایجنٹوں کی موثر میموری کو مزید بڑھاتا ہے۔

3) ماہرین کے اشارے سے درستگی میں بہتری

ایک ذیلی ایجنٹ کو ایک مختصر دائرہ کار کے ماہر کے طور پر بنایا جا سکتا ہے (اس کے سسٹم پرامپٹ اور ٹول سیٹ کے ذریعے) اپنے ڈومین میں درستگی کے لیے بہتر بنانے کے لیے: سیکیورٹی چیک، کوڈ اسٹائل، یا تعمیل نکالنا۔ مختصر دائرہ کار کے اشارے فریب کو کم کرنے کا رجحان رکھتے ہیں کیونکہ ایجنٹ کی قابل اجازت کارروائی کی جگہ اور متوقع نتائج محدود ہیں۔ تنظیمیں خودکار کوڈ کے جائزے جیسے کاموں کے لیے اعلیٰ معیار کے نتائج کی اطلاع دیتی ہیں جب وہ کسی جنرلسٹ کو سب کچھ کرنے کے لیے کہنے کے بجائے ڈومین کے لیے مخصوص ذیلی ایجنٹوں کا استعمال کرتی ہیں۔

ٹیمیں اصل میں کس طرح ذیلی ایجنٹس کا استعمال کرتی ہیں - مثال کے طور پر ورک فلو

اس کو کم تجریدی بنانے کے لیے ذیل میں ٹھوس مثالیں ہیں۔

مثال A — ریفیکٹر پائپ لائن (آرکیسٹریٹر + ماہرین)

آرکیسٹریٹر کو "ریفیکٹر جزو X" کی درخواست موصول ہوتی ہے۔
آرکیسٹریٹر کال کرتا ہے۔ analysis-subagent پیچیدگی کے ہاٹ سپاٹ اور خطرناک انحصار کی نشاندہی کرنے کے لیے (کوئی تحریری اجازت نہیں)۔
آرکیسٹریٹر کال کرتا ہے۔ refactor-subagent ریفیکٹرڈ فائلیں تیار کرنے کے لیے (برانچ نما سینڈ باکس پر اجازت نامے لکھیں۔
آرکیسٹریٹر کال کرتا ہے۔ test-gen-subagent یونٹ ٹیسٹ تیار کرنے کے لیے (صرف کوڈ پر پڑھنے کے لیے)۔
آرکیسٹریٹر کے ساتھ CI چلاتا ہے۔ ci-runner-subagent (sandboxed execution) اور انسانی جائزے کے لیے مجموعی نتائج۔
یہ پیٹرن ہر مرحلے کو الگ کرتا ہے، خطرے پر مشتمل ہے، اور آڈٹ ٹریلز کو صاف رکھتا ہے۔

مثال B — ریسرچ + پروٹو ٹائپ (پائپ لائن)

literature-subagent اسکریپ کرتا ہے اور حوالہ جات کا خلاصہ کرتا ہے (کوئی فائل نہیں لکھنا، ریگولیٹڈ ویب رسائی)۔
prototype-subagent خلاصہ سے کم سے کم پی او سی کا سہارا دیتا ہے۔
benchmark-subagent مائیکرو بینچ مارکس کو سینڈ باکس میں چلاتا ہے اور نتائج کی اطلاع دیتا ہے۔
یہ سلسلہ ذمہ داریوں کو واضح رکھتے ہوئے تحقیقی کاموں کی ترتیب وار نوعیت کو نافذ کرتا ہے۔

بہترین طرز عمل اور نمونے۔

ڈیزائن اور ترتیب

چھوٹے، تنگ کرداروں کے ساتھ شروع کریں۔ ہر ذیلی ایجنٹ کو ایک واضح کام کے لیے ذمہ دار بنائیں۔ تنگ ذمہ داریاں ڈیبگنگ کو بہت آسان بنا دیتی ہیں۔
ورژن آپ کے کنٹرول .claude/agents/ فولڈر. ذیلی ایجنٹ کی تعریفوں کا علاج کریں جیسے کوڈ — جائزہ، ٹیسٹ، اور پن ورژن۔ یہ بہاؤ کو کم کرتا ہے اور آڈٹ کو آسان بناتا ہے۔
جان بوجھ کر ٹولز اور ماڈلز کو پن کریں۔ استعمال model: inherit جب آپ مرکزی گفتگو کے ساتھ مستقل رویہ چاہتے ہیں۔ پس منظر کے اسکینوں کے لیے کم لاگت والے ماڈل عرف کی وضاحت کریں۔ حملے کی سطح کو کم سے کم کرنے کے لیے ٹولز کو لاک ڈاؤن کریں۔

آپریشنل پیٹرن

تعییناتی آٹومیشن کے لیے واضح درخواست کا استعمال کریں۔ اگر آپ CI جابز یا ہکس چلا رہے ہیں تو متوقع نتائج کو یقینی بنانے کے لیے مخصوص ذیلی ایجنٹوں کو کال کریں۔
انٹرایکٹو سیشنز میں خودکار وفد کا استعمال کریں۔ تحقیقی کام کے لیے، کلاڈ کو رگڑ کو کم کرنے کے لیے ذیلی ایجنٹوں کو چننے دیں — لیکن بنائیں description فیلڈز جان بوجھ کر بنائے جاتے ہیں تاکہ آٹومیشن غیر متوقع طور پر متحرک نہ ہو۔
ترکیب کے لیے ساختی آؤٹ پٹ ڈیزائن کریں۔ ذیلی ایجنٹوں کو فائلوں پر لکھنے یا JSON تیار کرنے پر مجبور کریں جسے آرکیسٹریٹر پڑھ سکتا ہے۔ جو کم قدم اور آڈیٹنگ کو آسان بناتا ہے۔

جانچ، نگرانی، اور گورننس

نمائندہ ایولز بنائیں۔ ٹریک کریں کہ ذیلی ایجنٹ کہاں ناکام ہوتے ہیں اور ایسے ٹیسٹ بنائیں جو ان ناکامی کے طریقوں کو استعمال کریں۔ اینتھروپک نمائندہ ٹیسٹ سیٹ اور تکراری بہتری کی سفارش کرتا ہے۔
ٹوکن اور ٹول کے استعمال کی نگرانی کریں۔ ہر ایک ذیلی ایجنٹ کے استعمال کا آلہ بنائیں اور رن وے لاگت یا شرح کی حد کی شرائط کا پتہ لگانے کے لیے الرٹس شامل کریں۔

جب سب ایجنٹس استعمال نہ کریں۔

ذیلی ایجنٹ طاقتور ہوتے ہیں لیکن ہمیشہ صحیح ٹول نہیں ہوتے۔

آسان کام: مختصراً، یک طرفہ اشارے یا معمولی تبدیلیوں کے لیے، ذیلی ایجنٹ غیر ضروری پیچیدگی کا اضافہ کرتے ہیں۔
سخت تاخیر کی پابندیاں: آرکیسٹریشن راؤنڈ ٹرپس اوور ہیڈ شامل کرتے ہیں۔ اگر آپ کو سنگل ٹرن، انتہائی کم تاخیر والے ردعمل کی ضرورت ہے، تو یک سنگی طریقہ آسان ہو سکتا ہے۔
چھوٹی ٹیمیں جس میں بہت کم انفراسٹرکچر ہے: راز، مشاہدے اور سینڈ باکسز کے لیے ٹولنگ کے بغیر، ذیلی ایجنٹ آپریشنل رسک کو بڑھا سکتے ہیں۔ جب آپ کو ماڈیولریٹی کی ضرورت ہو تو کمیونٹی کے مضامین چھوٹے سے شروع کرنے اور ذیلی ایجنٹوں کو شامل کرنے پر زور دیتے ہیں۔

Claude code cli کہاں استعمال کرنے کی سب سے زیادہ سفارش کی جاتی ہے۔

یہ اعلان پرجوش تھا کہ CometAPI اب طاقتور Claude Code cli کی مکمل حمایت کرتا ہے۔ Claude Code پر Comet API ماڈل استعمال کرنے کے لیے آپ کو صرف Claude Code انسٹال کرنے اور حاصل کردہ Comet API کلید اور بیس ایڈریس کے ساتھ تصدیق کرنے کی ضرورت ہے۔

CometAPI کے ذریعے کلاڈ کوڈ کیوں استعمال کریں؟

مصنوعی ذہانت کی سرفہرست خصوصیات: خاص طور پر ڈویلپرز کے لیے بنائے گئے ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے آسانی سے کوڈ بنائیں، ڈیبگ کریں اور آپٹمائز کریں۔

لچکدار ماڈل کا انتخاب: ماڈلز کی ہماری جامع رینج آپ کو بغیر کسی رکاوٹ کے مزید ترقی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
سیملیس انٹیگریشن: APIs ہمیشہ دستیاب ہیں۔ کلاڈ کوڈ کو براہ راست اپنے موجودہ ورک فلو میں منٹوں میں ضم کریں۔
CometAPI کے ذریعے Claude Code استعمال کرنے سے مزید اخراجات بچ جائیں گے۔. CometAPI کی طرف سے فراہم کردہ Claude API سرکاری قیمت پر 20% کی چھوٹ ہے اور اسے آفیشل کے تازہ ترین ماڈل کے ساتھ اپ ڈیٹ کیا گیا ہے۔

Claude Code cli استعمال کرنے کے لیے تیار ہیں؟ سے مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لئے.

اگر آپ AI پر مزید ٹپس، گائیڈز اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں فالو کریں۔ VK, X اور Discord!

یہ بھی دیکھتے ہیں CometAPI کے ذریعے کلاڈ کوڈ کو کیسے انسٹال اور چلائیں؟

نتیجہ — ذیلی ایجنٹس اب کیوں اہم ہیں۔

ذیلی ایجنٹ ٹیموں کے لیے ایجنٹی ورک فلو کے وعدے کو عملی بناتے ہیں: وہ آپ کو کرداروں، اجازتوں، سیاق و سباق، لاگت، اور ہم آہنگی کے بارے میں واضح طور پر اور فرسٹ کلاس اشیاء کے طور پر استدلال کرنے دیتے ہیں۔ جب معقول طریقے سے استعمال کیا جاتا ہے، تو ذیلی ایجنٹ اعلی ڈویلپر کی رفتار، ملٹی سٹیپ ٹاسک پر بہتر کوالٹی، اور زیادہ متوقع گورننس کو غیر مقفل کرتے ہیں۔ دوسرا پہلو یہ ہے کہ آپ کو ان سب ایجنٹوں کو پروڈکشن سافٹ ویئر کی طرح ڈیزائن، جانچ اور نگرانی کرنی چاہیے - لیکن یہ سرمایہ کاری فوری انجینئرنگ کو قابل اعتماد انجینئرنگ پریکٹس میں بدل دیتی ہے۔