--- name: sub-agent-guide description: 子智能体使用指南。创建子智能体之前必须阅读此技能。子智能体仅用于并行处理独立的“非代码编写”任务(如项目初步探索、网络搜索与信息收集、程序测试执行)。关键限制:子智能体之间无法通信,看不到主对话历史。严格禁止将子智能体用于项目代码编写、代码修改、重构或实现功能。 --- # 子智能体使用指南 ## 核心原则 **一个子智能体 = 一个完整的独立任务** 子智能体拥有完整工具能力,但与主智能体和其他子智能体完全隔离。它们看不到你的对话历史,无法互相通信,只能通过文件系统共享信息。 **硬性限制:子智能体严格禁止用于项目代码编写/修改。** ## 何时使用 **适合(推荐):** - **项目初期探索**:快速梳理目录结构、模块职责、运行方式,形成初步认知 - **占用大量上下文的网络搜索和信息收集**:竞品调研、资料汇总、文档整理、新闻/资料比对 - **程序测试与验证**:执行测试命令、收集日志、汇总失败用例与错误模式 - **并行独立的文档/分析任务**:生成说明文档、运行报告、排查清单 **不适合:** - 任务之间需要频繁协调(子智能体无法互相通信) - 简单快速的任务(创建子智能体有开销) - 需要你参与决策的任务(子智能体是自主运行的) - 任何项目代码编写、代码修改、代码重构、功能实现任务(必须由主智能体处理) - 任何会直接改动项目源码的开发工作 ## 任务描述的艺术 子智能体看不到你的对话历史,task 参数是它收到的唯一指令。 **关键要素:** 1. **明确的目标** - 要做什么,产出什么 2. **清晰的范围** - 操作哪些文件/目录 3. **具体的交付物** - 生成什么文件,放在哪里 4. **完成标准** - 什么算完成 **好的示例:** ``` # 信息搜集任务 分析项目的前后端认证与鉴权实现: 1. 查找所有与认证相关的代码文件(login, auth, jwt, session 等关键词) 2. 分析前端如何存储和传递认证信息 3. 分析后端如何验证和管理用户权限 4. 整理成一份技术文档(auth_analysis.md),包含流程图和代码位置 # 网络调研任务 搜索并整理英伟达2025年的财报信息: 1. 搜索英伟达2025年Q1-Q4财报 2. 提取关键财务数据(营收、利润、增长率) 3. 分析主要业务板块表现 4. 生成结构化报告(nvidia_2025_report.md) # 系统信息收集 收集当前计算机的硬件和系统信息: 1. CPU 架构、型号、核心数 2. GPU 型号、显存、驱动版本 3. 内存大小、系统版本 4. 保存为 system_info.md ``` **避免:** - ❌ "帮我分析一下认证代码" - 太模糊 - ❌ "如果发现问题请告诉我" - 子智能体无法与你交互 - ❌ "先做 A,然后等我确认再做 B" - 子智能体是一次性执行的 ## 交付目录设计 `deliverables_dir` 必须是**不存在的新目录**,子智能体会把所有成果放在这里。 **命名建议:** ``` sub_agent_results/task_description/ # 清晰描述任务 sub_agent_results/module_a_docs/ # 按模块组织 sub_agent_results/test_auth_report/ # 按测试/报告组织 ``` **避免:** - ❌ 使用已存在的目录(会报错) - ❌ 使用绝对路径(必须是相对于项目根目录的相对路径) - ❌ 使用通用名称如 "output" "result"(多个子智能体会冲突) ## 执行模式:阻塞 vs 后台 子智能体有两种执行模式,通过 `run_in_background` 参数控制: ### 阻塞模式(run_in_background=false,默认) **行为:** - 创建子智能体后,你会**停止输出**,等待它完成 - 完成后结果直接在工具返回中给出,继续你的工作 - 不会有额外的系统通知消息 **何时使用:** - ✅ 快速任务(预计 < 1 分钟) - ✅ 需要立即使用结果的任务 - ✅ 单个子智能体,没有其他并行工作 **示例:** ```python # 快速信息搜集,立即需要结果 create_sub_agent( agent_id=1, summary="搜索 Python 3.12 新特性", task="搜索并整理 Python 3.12 的主要新特性,生成 python312.md", deliverables_dir="research/python312", run_in_background=false, # 阻塞等待 timeout_seconds=300 ) # 工具返回后,你可以立即读取 research/python312/python312.md ``` ### 后台模式(run_in_background=true) **行为:** - 创建子智能体后,工具**立即返回**,你可以继续做其他事情 - 子智能体在后台运行,完成后系统会**自动插入一条 user 消息**通知你 - 你会在对话中看到类似:"这是一句系统自动发送的user消息,用于通知你子智能体已经运行完成..." **完成通知机制说明:** - 后台子智能体完成的通知是系统自动插入的 user/system 消息,不依赖手动调用 `wait_sub_agent` 或其它轮询接口。 - 你只需在收到通知后直接查看交付目录即可,系统会把所有必需信息一并带上。 **何时使用:** - ✅ 耗时任务(预计 > 1 分钟) - ✅ 多个并行任务 - ✅ 你有其他工作可以先做(回答用户问题、处理其他任务) **后台模式下你应该做什么:** **情况 A:运行子智能体期间需要做别的事情** ```python # 创建多个后台任务 create_sub_agent(agent_id=1, task="...", run_in_background=true, ...) create_sub_agent(agent_id=2, task="...", run_in_background=true, ...) # 立即告诉用户并继续其他工作 "我已经启动了2个子智能体在后台并行工作,预计需要10-15分钟。在等待期间,我可以先帮你处理其他事情。" # 然后你可以: # - 回答用户的其他问题 # - 处理其他任务 # - 阅读代码、分析问题 # - 运行其他工具 # 子智能体完成时会自动插入一条 system 消息通知你 ``` **情况 B:运行子智能体期间不需要做别的事情** ```python create_sub_agent(agent_id=1, task="大规模日志分析", run_in_background=true, timeout_seconds=1800) # 告诉用户预计时间 "我已启动子智能体进行日志分析,这个任务比较耗时,预计需要20-30分钟。系统会在完成后自动通知我,届时我会立即处理结果并回复你。" # 然后停止工作和输出,等待系统通知 # 子智能体运行完成后,系统会自动发送一条 user 消息通知你 ``` **重要提示:** - 系统会自动处理通知,你只需要在收到通知消息后处理结果即可 - 如果你正在执行工具调用,系统会延迟通知,避免打断你的工作流 - 通知类型取决于你是否继续工作:继续工作时收到 system 消息,停止输出时收到 user 消息 - 后台完成由上述系统通知负责,不要再依赖 `wait_sub_agent` 或类似的手动等待流,系统会在能插入消息时自动通知你。 ### 模式选择决策树 ``` 任务预计耗时 < 1 分钟? ├─ 是 → 使用阻塞模式(run_in_background=false) └─ 否 → 有多个并行任务? ├─ 是 → 使用后台模式(run_in_background=true) └─ 否 → 有其他工作可以先做? ├─ 是 → 使用后台模式 └─ 否 → 使用阻塞模式 ``` ## 并行执行模式 创建多个子智能体时,确保它们的任务**完全独立**: ```python # ✅ 好的并行:各自独立,使用后台模式 create_sub_agent(agent_id=1, task="生成模块 A 的文档", deliverables_dir="docs/module_a", run_in_background=true, ...) create_sub_agent(agent_id=2, task="生成模块 B 的文档", deliverables_dir="docs/module_b", run_in_background=true, ...) # 告诉用户:"已启动2个子智能体并行生成文档,预计10分钟完成。系统会在完成后自动通知我。" # 然后你可以继续做其他事情,或者停止输出等待通知 # ✅ 好的并行:信息搜集 create_sub_agent(agent_id=1, task="搜索并整理 Claude 最新模型信息", deliverables_dir="research/claude", run_in_background=true, ...) create_sub_agent(agent_id=2, task="搜索并整理 ChatGPT 最新模型信息", deliverables_dir="research/chatgpt", run_in_background=true, ...) # 等系统自动通知两个都完成后,你再对比整合 # ✅ 好的并行:系统调研 create_sub_agent(agent_id=1, task="分析前端认证实现", deliverables_dir="analysis/frontend_auth", run_in_background=true, ...) create_sub_agent(agent_id=2, task="分析后端鉴权实现", deliverables_dir="analysis/backend_auth", run_in_background=true, ...) # 系统会在每个完成时发送通知,你可以逐个处理或等全部完成 ``` ```python # ❌ 不好的并行:需要协作 create_sub_agent(agent_id=1, task="收集日志", ...) create_sub_agent(agent_id=2, task="基于子智能体1的日志结论生成报告", ...) # 依赖子智能体1的结果 # 子智能体2不知道子智能体1什么时候完成,无法协调 ``` ## 常见陷阱 ### 1. 期望子智能体协作 ❌ **错误:** ```python create_sub_agent(agent_id=1, task="收集 A 类日志并通知子智能体2") create_sub_agent(agent_id=2, task="等待子智能体1完成,然后汇总 B 类报告") ``` 子智能体之间无法通信。如果任务有依赖,应该: - 方案1:顺序执行(等第一个完成后再创建第二个) - 方案2:让一个子智能体完成整个流程 ### 2. 忘记子智能体看不到对话历史 ❌ **错误:** ```python # 你在对话中说:"我们要排查认证流程问题" create_sub_agent(task="按照我们讨论的方案排查认证流程") ``` ✅ **正确:** ```python create_sub_agent(task=""" 排查 src/auth/ 目录认证流程: - 梳理认证相关入口、调用链和关键配置 - 运行现有测试并记录失败项 - 生成诊断报告(auth_diagnosis.md) - 不允许修改任何项目源码 """) ``` ### 3. 超时时间设置不当 子智能体超时后会被强制终止,已完成的工作可能丢失。 **经验值:** - 文档生成:600-900 秒 - 信息搜集/网络调研:900-1800 秒 - 大规模分析:1800-3600 秒 宁可设置得长一些,也不要让子智能体因超时而前功尽弃。 ### 4. agent_id 重复使用 同一对话中,每个 agent_id 只能使用一次。如果子智能体失败需要重试,必须使用新的 agent_id。 ```python create_sub_agent(agent_id=1, ...) # 失败了 # ❌ create_sub_agent(agent_id=1, ...) # 会报错 # ✅ create_sub_agent(agent_id=2, ...) # 使用新的 ID ``` ## 检查结果 ### 阻塞模式下 工具返回中直接包含结果: ```python result = create_sub_agent(agent_id=1, run_in_background=false, ...) if result["success"]: # 读取交付目录中的文件 deliverables = result["deliverables_dir"] # 处理生成的文件... else: # 检查失败原因 if result["status"] == "timeout": # 考虑增加 timeout_seconds 重试 else: # 查看 result["message"] 了解失败原因 ``` ### 后台模式下 等待系统自动插入的通知消息: **如果你继续工作**,会收到 system 消息: ``` ✅ 子智能体1 任务摘要:搜索 Python 3.12 新特性 已完成。 调用了15次 阅读了8次文件 编辑了2次文件 搜索了3次内容 查看了5个网页 运行了2个指令 运行了245秒 已搜索并整理 Python 3.12 的主要新特性... 交付目录:research/python312 ``` **如果你停止输出**,会收到 user 消息: ``` 这是一句系统自动发送的user消息,用于通知你子智能体已经运行完成 子智能体1 (搜索 Python 3.12 新特性) 已完成任务。 已搜索并整理 Python 3.12 的主要新特性... 运行了245秒 交付目录:research/python312 ``` 收到通知后,读取交付目录中的文件并处理结果。 ## thinking_mode 选择 - `fast`:常规任务(文档生成、信息搜集、数据分析) - `thinking`:需要深度推理的任务(架构设计、复杂算法分析、安全审计) 大多数情况下使用 `fast` 即可。 ## 总结 子智能体的本质是**并行执行完全独立的任务**。 **关键要点:** 1. **执行模式选择**:快速任务用阻塞模式,耗时任务或并行任务用后台模式 2. **后台模式下**:创建后继续工作或停止输出,系统会自动通知完成 3. **任务独立性**:子智能体之间无法通信,确保任务完全独立 4. **任务描述**:子智能体看不到对话历史,task 参数必须包含所有信息 如果你发现自己在设计子智能体之间的协作流程,那可能不应该使用子智能体,而应该自己顺序执行这些步骤。