当前位置: 首页 > news >正文

图解 Claude Code 子智能体 Sub-agent

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1935869095309447970

Claude Code 的 sub-agent 解决了 AI 的两大难题:

  • 长大上下文管理
  • 正确的工具选择

使其成为最优秀的 AI 编程助手!

接下来,让我们了解如何在 Claude Code 中构建和使用 sub-agent:

什么是 sub-agent?

Sub-agent 就像是 IDE (集成开发环境) 中的一个专业的团队成员。

每一个 sub-agent:

  • 拥有特定的目标
  • 使用独立的上下文窗口
  • 可以被限定使用特定的工具
  • 遵循自定义的系统提示词 (system prompt)

它能独立工作并返回专注的结果。

动图封面

快速入门:

  1. 打开 sub-agent 的用户界面 (UI):/agents
  2. 创建一个新的智能体并选择其作用范围
  3. 定义您的智能体
  4. 保存以备后用

演示如下:

现在,让我们构建一个 sub-agent 团队,看看它们的实际应用。

我们将要构建 4 个智能体:

  1. 代码审查员
  2. 调试器
  3. 数据科学家
  4. 网络研究员

接下来,我们将逐一详细介绍每一个智能体。

动图封面

以下是创建一个 sub-agent 的蓝图。

每个 sub-agent 都有其自己的:

  • 上下文窗口
  • 系统提示词
  • 工具和任务

只需将它们添加到 .claude/agents/my_agent.md 文件中。如下图所示:

1、代码审查员(Code reviewer)

这个 sub-agent 会审查您的代码的质量、安全性和可维护性。

它还可以使用 Ziliz 的开源 Claude Index MCP 在整个代码库上进行语义搜索。如图所示:

2、调试器 (Debugger)

这个 sub-agent 会追踪堆栈错误 (stack errors)、诊断问题、应用最小化的修复,并确认问题已解决。如图所示:

3、数据科学家 (Data Scientist)

这个 sub-agent 会编写 SQL、运行 BigQuery、在任何数据集中发现模式并分析趋势。如图所示:

4、网络研究员 (Web researcher)

这个 sub-agent 会连接到 @Firecrawl 的 MCP 服务器,以从网络上抓取、总结和提取实时信息。如图所示:

最后,完成之后,我们要求我们的系统为热门的 GitHub 仓库创建一个排行榜。

它一气呵成地创建了一个实时排行榜!

在这个过程中自动处理了:

  • 网页抓取逻辑
  • 编写排名代码
  • 创建排行榜

如图所示:

总结一下,使用 Sub-Agent 的最佳实践:

  • 从 Claude 生成的智能体开始,然后进行自定义
  • 让每个智能体专注于单一任务
  • 使用带有示例的详细系统提示词
  • 为安全起见,限制工具的访问权限
  • 为实现更好的路由,编写精确且面向操作的描述

动图封面

如果您觉得这篇文章有帮助,请一键三连并转发。

http://www.dtcms.com/a/317657.html

相关文章:

  • [ java GUI ] 图形用户界面
  • 【软考系统架构设计师备考笔记4】 - 英语语法一篇通
  • ctfshow_vip题目限免-----SVN漏洞,git泄露
  • Git Cherry-Pick 指南
  • Leetcode——菜鸟笔记1
  • Git 分支管理:从新开发分支迁移为主分支的完整指南
  • 鸿蒙app 开发中 全局弹窗类的封装 基于PromptAction
  • C#之基础语法
  • 机器学习之朴素贝叶斯
  • Suno API V5模型 php源码 —— 使用灵感模式进行出创作
  • 基于PHP的论坛社交网站系统开发与设计
  • 排序算法详解
  • 媒体资产管理系统和OCR文字识别的结合
  • Ethereum: L1 与 L2 的安全纽带, Rollups 技术下的协作与区别全解析
  • 解决启动docker报错Cannot connect to the Docker daemon问题
  • 阿里 Qwen-Image:开源 20B 模型引领图像生成新纪元,中文渲染超越 GPT-4o!
  • 数据结构与算法的认识
  • 手动开发一个TCP服务器调试工具(二):无界面 TCP 通信服最小实现
  • ETF期权分仓的风险如何管理?
  • 基于Hadoop的股票大数据分析可视化及多模型的股票预测研究与实现
  • 四十、【高级特性篇】接口用例数据驱动:引入随机变量与动态数据生成
  • 生成式模型 ?判别式模型?用【猫狗分类器】帮助理解!
  • 【网络安全】入侵检测系统 Suricata 概述 | IDS
  • 2025年大语言模型与多模态生成工具全景指南(V2.0)
  • PyCharm vs. VSCode 到底哪个更好用
  • 5个数据库 存储系统精选 | C/C++ 项目深度解析
  • 支持向量机(SVM)算法依赖的数学知识详解
  • 深度模拟用户行为:用Playwright爬取B站弹幕与评论数据
  • 使用Java爬取xxx律师协会网站上公开的律所信息并导出到Excel
  • 服务器——“查询不到显卡驱动,且输入nvidia-smi报错”的解决办法