Claude Code Subagent 是什麼?AI 分身派工教學
先講重點
短答給趕時間的人:subagent(子代理,白話「分身」)是 Claude Code 把一件事外包給另一個獨立 AI 對話去做的機制 — 分身翻它的檔案、查它的資料,做完只把結論帶回主對話。最大好處是不佔主對話的記憶:它翻了 50 個檔案,你只收到 10 行摘要。觸發一句話就夠:「開一個 subagent 幫我掃這個資料夾」。要記住的一件事:分身是全新對話,不知道你們剛剛聊過什麼 — 派工要把脈絡講齊。
我第一次被 subagent 救到是掃專案:要 AI 盤點電腦裡幾十個資料夾。如果在主對話直接做,翻出來的檔案內容全堆進對話裡,正事還沒開始 context(對話記憶)就滿了。改成派分身去掃:它翻它的,我的主對話繼續做正事,幾分鐘後只收回一份盤點清單。這篇講 subagent 是什麼、什麼時候該派、派工單怎麼寫才不會拿回垃圾 — 例子都是我自己每天在用的。
Subagent 是什麼?跟主對話的關係
白話版:主對話是你面前的助理,subagent 是助理臨時叫來的另一個幫手。幫手拿到一張全新的白紙(自己獨立的 context),照你的派工單做事,做完把結論交回來就解散。重點在「白紙」兩個字:兩邊的記憶不互通 — 分身沒聽過你們前面聊的任何內容,主對話也看不到分身的工作過程,只收得到結論。
為什麼這樣設計反而是優點:對話記憶是稀缺資源(滿了就開始恍神,細節見 context 那篇)。「過程很吵、結論很短」的事最適合外包 — 翻幾十個檔案的過程留在分身那邊自然銷毀,主對話只進那 10 行有用的結論,記憶乾乾淨淨。
一句話判斷:過程不需要盯、只要結論的事 → 派分身。過程你要一步步看著改的事 → 主對話自己做。
什麼時候該派?3 種最划算的場景
| 場景 | 為什麼適合外包 | 我的真實用法 |
|---|---|---|
| 大量翻找 | 翻幾十個檔案只為一個答案,過程最佔記憶 | 掃整台電腦的專案資料夾做盤點 |
| 平行做事 | 幾件獨立的事同時跑,不用排隊 | 分身在掃資料,主對話同時改網站 |
| 獨立審查 | 白紙視角,不被主對話的既有假設帶著走 | 程式寫完,派一個沒參與的分身來挑毛病 |
反例也講清楚:三兩句能解決的小事別派。分身有開場成本 — 它要重新讀檔案、重新建立對專案的理解,簡單問題派工反而繞遠路。跟現實一樣:交辦一件事給新同事的成本,有時候比自己動手還高。
派工單怎麼寫?(拿回垃圾的原因 9 成在這)
分身唯一知道的,就是你派工那段話。派工單三要素:背景(這是什麼專案、在做什麼)、任務(要它做什麼,越具體越好)、回報格式(要什麼樣的結論)。缺一個,拿回來的東西就要重做一次。
壞派工:「幫我查一下那個問題」
(分身:哪個問題?什麼專案?查到要給你什麼?)
好派工:「掃 C:\projects\my-site 這個資料夾,
這是我的部落格網站專案(背景)。
對每個子資料夾回報:名稱、用途一句話、
用到什麼工具(任務+回報格式)。
排除 node_modules(邊界)。」我踩過的原型坑就是壞派工那句:「幫我查一下那個問題」— 分身根本不知道「那個」是哪個,回來的答案完全不能用。後來我把每張派工單都當作寫給「第一天上班的新同事」:他很聰明,但他不知道你腦袋裡的任何前情提要。
另一個用錢學到的教訓:分身也燒額度。我曾經一口氣派 30 個分身跑批次任務,跑到一半撞到週使用上限,25 個死在半路 — 額度是全家共用一個池,分身派愈多燒愈快(那次事故的完整記錄在額度那篇)。大批次派工前,先看一眼額度狀況。
進階:把常用分身寫成「職位」+ 四件套收尾
每次派工都重寫一次背景很煩?Claude Code 支援把常用分身定義成檔案:專案的 .claude/agents/ 資料夾裡,一個 .md 檔就是一個職位(它的職責、能用的工具)。寫好之後一句「叫程式審查員來看這段」就能召喚。概念跟 skills 一脈相承:skills 是把 SOP 寫成檔案,agents 是把「職位」寫成檔案。不想手寫就叫 AI 自己建:「幫我在 .claude/agents 建一個程式審查員角色」。
生態四件套到這裡收齊:MCP 給工具、skills 給 SOP、hooks 給紀律、subagent 給人手。四樣都到位,Claude Code 就從「一個很會做事的助理」變成「一個小團隊」— 你的角色也跟著變:從下指令的人,變成寫派工單、驗收結果的人。這個轉變比任何單一功能都值錢。
Subagent(子代理)是 Claude Code 的分身機制:把一件事外包給獨立的 AI 對話,做完只帶結論回主對話,過程不佔主對話記憶。三種最划算的場景:大量翻找(翻 50 個檔案只收 10 行摘要)、平行做事(幾件事同時跑)、獨立審查(白紙視角挑毛病);三兩句的小事直接做更快。派工單三要素:背景、任務、回報格式 — 分身是全新對話,不知道你們聊過什麼,派工單要當「給第一天上班新同事的交辦單」寫。注意分身也燒額度(共用一池,我實撞過 30 分身半路死 25 個)。常用分身可寫成 .claude/agents/ 的職位檔,一句話召喚。MCP + skills + hooks + subagent 四件套齊,Claude Code 就是你的小團隊。
名詞解釋
- subagent（子代理）
- AI 派出去的分身：主對話把一件事外包給另一個獨立的 AI 執行，做完只回報結果，不佔用主對話的記憶空間。
- context（上下文視窗）
- AI 一次能「記在腦中」的內容上限，包含你說的話、它讀的檔案跟對話紀錄。塞滿了就會忘掉前面的事，這就是長對話後 AI 開始恍神的原因。
- token（字元計費單位）
- AI 讀寫文字的計量單位，一個中文字約 1-2 個 token。訂閱方案的用量限制、API 的計費都是按 token 算，所以「講重點、少貼無關內容」直接等於省錢。
- skill（技能包）
- Claude Code 的知識外掛：一個資料夾放一份說明書（SKILL.md），教 AI 特定領域的做事方法。對到相關任務時 AI 會自己翻出來照著做。
- hook（掛鉤）
- 在工具的固定時機（開始對話、寫完檔案、結束回合）自動執行你指定動作的機制。像是幫 AI 設「進門要換鞋」的家規，設一次每次都自動生效。
- MCP server（工具伺服器）
- 照 MCP 標準做好的工具接口，一個 server 提供一組能力（查資料庫、發訊息、控制瀏覽器）。裝上它，AI 就多一套能直接使用的工具。
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隨喜斗內
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▸ 常見問題
Claude Code 的 subagent 是什麼?
subagent(子代理)是 Claude Code 的分身機制:主對話把一件事外包給另一個獨立的 AI 對話去做,做完只把結論帶回來。最大好處是記憶隔離 — 分身翻大量檔案的過程留在它那邊,主對話只收到短摘要,不會因為一次大搜尋把對話記憶塞滿。一句「開一個 subagent 幫我掃這個資料夾」就能觸發。
Subagent 跟直接在主對話做事差在哪?
差在記憶。主對話直接做,翻過的每個檔案內容都堆進對話記憶,正事還沒做記憶先滿;派分身做,過程在分身的獨立記憶裡自然銷毀,主對話只進結論。判斷口訣:過程不需要盯、只要結論 → 派分身;過程要一步步看著改 → 主對話自己做。三兩句的小事直接做更快,分身有開場成本。
Subagent 會共用我的額度嗎?
會,而且這是最容易忽略的坑:每個分身都是一個完整的 AI 對話,額度從同一個池扣。我實際撞過:一口氣派 30 個分身跑批次任務,半路撞到週使用上限,25 個死在半途。大批次派工前先確認額度狀況,或把批次拆小分批跑。
怎麼讓 Claude Code 開 subagent?派工要注意什麼?
口語觸發就行:「開一個 subagent 幫我做 X」。關鍵在派工單品質 — 分身是全新對話,不知道你們前面聊過什麼,要寫齊三要素:背景(什麼專案)、任務(做什麼,愈具體愈好)、回報格式(要什麼結論)。常用的分身可以進一步寫成 .claude/agents/ 資料夾裡的職位檔,之後一句話召喚,不用每次重寫背景。
看完這篇之前先確認:
- 常叫 AI 翻大量資料,主對話越聊越亂的人
- 聽過 subagent / agents 資料夾但不知道差在哪
- 想讓幾件事同時進行,不想排隊等一件做完
- 還不熟 Claude Code 基本操作 (先把基本對話用順)
- 任務都是三兩句能解決的小事 (直接問更快)
- 想找全自動不用動腦的包辦 (派工單還是要你寫清楚)
- 以為分身知道你剛講過什麼 — 它是全新對話,派工單要自帶脈絡
- 什麼都派 — 簡單問題直接做更快,派工有開場成本
- 忘記分身也燒額度 — 每個分身都是完整對話,額度共用一池