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title: "子 Agent 机制 - AI 分身术与任务委派"
description: "深入解析 Claude Code 子 Agent 机制:主 Agent 如何通过 AgentTool 委派子任务,子 Agent 的生命周期管理、工具继承和结果回传。"
keywords: ["子 Agent", "Agent 分身", "任务委派", "AgentTool", "多 Agent"]
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{/* 本章目标:解释子 Agent 机制的设计和应用场景 */}
## 为什么需要子 Agent
有些任务太大,一个 AI 实例忙不过来:
- "在 5 个不同的文件中分别找到并修复同类 bug"
- "一边重构后端 API,一边更新前端调用"
- "研究这个库的用法,同时修改我们的代码"
## 分身术的运作方式
Claude Code 中的 Agent 工具让 AI 能够**启动另一个 AI 实例**来处理子任务:
主 Agent 判断任务可以被拆解为独立的子任务
通过 Agent 工具创建一个或多个子 Agent,每个子 Agent 收到一个清晰的子任务描述
多个子 Agent 可以同时工作,互不干扰
子 Agent 完成后,结果返回给主 Agent,主 Agent 汇总并呈现给用户
## 子 Agent 的边界
子 Agent 不是和主 Agent 完全一样的——它有明确的能力边界:
| 特性 | 主 Agent | 子 Agent |
|------|---------|---------|
| 可用工具 | 全部工具 | 受限子集(不能再启动子 Agent 等) |
| 上下文 | 完整的会话历史 | 只有主 Agent 给的任务描述 |
| 权限 | 用户设定 | 继承主 Agent 的权限,或更严格 |
| 状态 | 可修改全局状态 | 隔离的状态空间 |
## 通信方式
主 Agent 和子 Agent 之间通过**消息邮箱**通信:
- 主 Agent 通过 `Agent` 工具启动子 Agent
- 子 Agent 通过 `SendMessage` 工具向主 Agent 报告进度
- 这种松耦合的通信方式让 Agent 可以异步协作
## 适用场景
多个子 Agent 同时搜索不同方向的信息
把大规模修改拆分到多个子 Agent 并行执行
一个子 Agent 在后台运行测试,主 Agent 继续写代码
在 worktree 中启动子 Agent 尝试一个方案,不影响主分支