Learn Claude Code
s04

Subagent

规划与协调

Clean Context Per Subtask

154 LOC5 个工具Subagent spawn with isolated messages[]
机制概览

大任务比如把 7 种耐心资本测算口径都跑一遍并行回归对比，一个会话连着跑会把工作内存撑爆。Claude Code 让主会话派几个"子会话"各自独立处理一种口径。子会话跑完只把一段总结回传，中间产生的几万字过程数据不进主会话。

本节贯穿示例
研究项目
耐心资本对企业 ESG 表现的实证项目 do10 稳健性表 10A
在这一节里做的事

要把 A2 主测度、A1 经典版、B2 中位数门槛、C 熵值法、仅股权侧 Stequity、仅 Bank（A2 债权侧）、仅 Rdebt（A1 债权侧）共 7 种 PC 测度并行跑 firm+year FE 基准回归，主会话只接每个口径的 β、SE、obs 与显著性结论，合成 table10A_pc_swap.csv。

看完整机制讲解

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"大任务拆小, 每个小任务干净的上下文" -- Subagent 用独立 messages[], 不污染主对话。

Harness 层: 上下文隔离 -- 守护模型的思维清晰度。

问题

Agent 工作越久, messages 数组越臃肿。每次读文件、跑命令的输出都永久留在上下文里。"这个项目用什么测试框架?" 可能要读 5 个文件, 但父 Agent 只需要一个词: "pytest。"

解决方案

Parent agent                     Subagent
+------------------+             +------------------+
| messages=[...]   |             | messages=[]      | <-- fresh
|                  |  dispatch   |                  |
| tool: task       | ----------> | while tool_use:  |
|   prompt="..."   |             |   call tools     |
|                  |  summary    |   append results |
|   result = "..." | <---------- | return last text |
+------------------+             +------------------+

Parent context stays clean. Subagent context is discarded.

工作原理

  1. 父 Agent 有一个 task 工具。Subagent 拥有除 task 外的所有基础工具 (禁止递归生成)。
PARENT_TOOLS = CHILD_TOOLS + [
    {"name": "task",
     "description": "Spawn a subagent with fresh context.",
     "input_schema": {
         "type": "object",
         "properties": {"prompt": {"type": "string"}},
         "required": ["prompt"],
     }},
]
  1. Subagent 以 messages=[] 启动, 运行自己的循环。只有最终文本返回给父 Agent。
def run_subagent(prompt: str) -> str:
    sub_messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    for _ in range(30):  # safety limit
        response = client.messages.create(
            model=MODEL, system=SUBAGENT_SYSTEM,
            messages=sub_messages,
            tools=CHILD_TOOLS, max_tokens=8000,
        )
        sub_messages.append({"role": "assistant",
                             "content": response.content})
        if response.stop_reason != "tool_use":
            break
        results = []
        for block in response.content:
            if block.type == "tool_use":
                handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
                output = handler(**block.input)
                results.append({"type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": str(output)[:50000]})
        sub_messages.append({"role": "user", "content": results})
    return "".join(
        b.text for b in response.content if hasattr(b, "text")
    ) or "(no summary)"

Subagent 可能跑了 30+ 次工具调用, 但整个消息历史直接丢弃。父 Agent 收到的只是一段摘要文本, 作为普通 tool_result 返回。

相对 s03 的变更

组件之前 (s03)之后 (s04)
Tools55 (基础) + task (仅父端)
上下文单一共享父 + 子隔离
Subagent无run_subagent() 函数
返回值不适用仅摘要文本

试一试

cd claude-code-for-researchers
python agents/s04_subagent.py

试试这些 prompt (英文 prompt 对 LLM 效果更好, 也可以用中文):

  1. Spawn one subagent per PC measure (A1/A2/A3/A4/B1/B2/C/D); each runs the baseline reghdfe and returns β, t, obs
  2. Delegate: read every paper under 01_文献/A_主流框架（股权+债权）/ and summarize each in one sentence
  3. Use a subagent to construct PC_A2 from raw CSMAR fields and report the resulting field summary