Anthropic 最近正式发布了 Claude Code Subagents，让开发者可以创建独立的、针对特定任务的 AI 子代理。这些子代理有自己独立的上下文、工具和提示词。

Subagents 的设计目标是模块化开发。它们既可以被自动编排，也可以手动调用，这样团队就能把调试、文档编写、测试生成等工作分配给不同子代理，而不会让单一的上下文窗口负担过重。

每个子代理都在独立环境中运行，不会与其他子代理或主代理共享上下文，这样能降低信息“泄露”的风险，让任务执行更可预测。开发者既可以手动触发子代理以获得直接控制，也可以依赖 Claude Code 的编排引擎，让系统自动把任务交给最合适的子代理。

每个子代理通过 Markdown 文件定义，可以存放在项目目录或用户的全局目录下。项目级别的子代理优先级更高，从而支持针对不同项目进行定制。文件还能纳入版本控制，方便团队协作和跨环境迁移。

Claude Code 的 CLI 提供了交互式的工作流来管理子代理。开发者可以通过引导式提示快速生成新的子代理文件，然后在自己喜欢的编辑器里修改。这种方式结合了自动化和手动控制，能无缝融入现有的开发流程，无需更换 IDE 或工作模式。

图 1：子代理结构 - 来源：Subagents 官方文档

子代理架构中内置了安全与权限管理。每个子代理的配置文件会明确列出它可以使用的工具，例如执行 shell 命令或访问外部资源。Anthropic 建议只为每个子代理授予完成任务所需的最小权限，以便在敏感环境中尽量降低风险。

在 Subagents 文档 中给出的一个示例子代理叫做 "code-reviewer"，它被定位为代码审查专家。调用这个子代理的一种方式是在 Claude Code 终端输入指令：“Use the code-reviewer subagent to check my recent changes”。目前，社区已经产出了大量子代理，供 Claude Code 用户参考和使用。例如这个 GitHub 仓库 就收录了 60 多个专业化的子代理，涵盖开发与架构、语言专家、基础设施与运维、商业与营销等多个领域。

为了提高可靠性和可维护性，Subagents 官方文档 还建议保持任务范围尽量精简、编写精准的系统提示，并避免给子代理分配不必要的工具。通过隔离上下文和执行最小权限原则，可以让 AI 辅助开发更加安全、可控和易于理解。