功能概述

Subagents 是一种 多智能体自协同引擎。通过主 Agent 对任务进行拆解，多个子 Agent 协作处理不同子任务，从而让复杂问题的解决更高效、更有条理。 其核心思想是：

• 分工明确：复杂问题被分解成可执行的子任务。
• 协作执行：多个子 Agent 独立执行，避免上下文冲突。
• 统一调度：主 Agent 作为调度中心，协调并整合结果。

使用场景

Subagents 适合于以下典型场景：

• 复杂工作流编排：从需求拆解到开发、测试、文档生成，形成完整流水线。
• 大规模任务执行：代码库规模庞大、跨多个文件或模块的修改需求。
• 垂类场景优化：如代码评审、生成文档等可自定义符合团队规范的 Agent，通过委派最合适的子 Agent 执行，从而获得更佳效果。

功能特性

1. 子 Agent 拥有特定目标：每个子 Agent 专注于特定能力域（如规划、编码、调试、文档等）。
2. 独立上下文：子 Agent 使用独立的上下文窗口，不会干消耗主会话上下文。
3. 独立执行：子 Agent 单独工作并返回结果，避免信息干扰。
4. 自动调度：主 Agent 会根据任务类型，自动匹配与调用合适的子 Agent。

使用指南

1. 切换 Agent

在输入区的 Agent 切换区域，设置需要调用Agent 的 Subagent。这样可以让当前任务交由特定子 Agent 处理，而不会影响主会话上下文。

2. 为官方 Agent 设置 Subagent

所有官方 Agent 都可以设置 Subagent，从而调度子 Agent 协作完成任务。

• 当主 Agent 接收到复杂请求时，会自动调用合适的 Agent。
• 用户也可以在 query 中显式指定某个 Agent 来执行任务。

3. 最佳实践：Architect Agent

Architect Agent 专注于任务拆解和子 Agent 调度。

• 推荐为 Architect 勾选：

  • Deep Read Agent —— 用于深度理解项目结构和代码上下文
  • Actor Agent —— 用于具体的任务执行与代码修改

通过这种组合，Architect Agent 能够高效完成复杂任务的 拆解 → 分配 → 执行 → 汇总 全流程。

示例场景

做一个游戏平台，包含 20 个小游戏。这个示例需要修改的文件量级比较大，通过 Subagent，有效解决修改大批量文件上下文窗口不足的问题，一步生成可运行的程序。

步骤一：输入query

1实现一个小游戏平台，进去能有以下20个游戏可以玩：
21. 2048
32. flappy bird
43. 太空侵略者
54. 扫雷
65. 贪吃蛇
76. 记忆翻牌
87. doodle jump
98. 带 AI 井字棋
109. 带 AI 五子棋
1110. 俄罗斯方块
1211. 打地鼠
1312. 过马路
1413. 见缝插针
1514. 双人翻转棋
1615. 盖塔楼
1716. 吃豆人
1817. 连连看
1918. 水果忍者
2019. 黄金矿工
2120. 是男人就下100层

步骤二：选择 Architect Agent，回车发送

步骤三：先调度 Deep Read Agent，进行项目整体分析和架构设计；子 Agent 执行完成后，将输出结果返回主 Agent Architect。

步骤四：分析完成后，开始调度 Actor Agent 执行具体任务

步骤五：多个 Actor Agent 执行完成后，输出最终生成结果，点击「打开新窗口预览」查看生成效果