做项目时你有没有遇到这种情况：一开始激情澎湃，全靠“感觉”快速推进，但越做越乱，代码堆成山、文档缺失、上下文东一块西一块，最终变成没人愿意接手的维护地狱？

最近我在体验Krio的时候，深深的感受到了“Spec-driven”（规范驱动）开发理念的强大，真正的产品化开发，更像是一个完整的团队在驱动你的开发，每一次迭代，每一次更新都会根据规范的文档，以及进度把控来执行！

刚好最近Claude Code 也推出了 Sub Agents 功能，其核心理念跟Krio的类似的，让Claude Code不再是一个万能但只能点哪动哪的工具，而是一个可以按需构建、分工明确、协作高效的AI专家团队。

今天苏米就带大家深入解构这套Sub Agents，用Claude Code构建你的 AI 专家团队。

如果你刚开始入手Claude Code，建议你先学习苏米之前分享的Claude Code教程

Claude Code入门篇：Claude Code 新手入门介绍与使用教程

Claude Code进阶篇：Claude Code命令系统，全流程工程实践探索

Claude Code + MCP 实战教程：手把手教你如何在Claude Code里面使用MCP

15个Claude Code进阶技巧，迅速颠覆你的开发效率（附提示词）

解构Sub Agents

首选你要忘掉那个试图无所不知却有时会"抽风"的单一AI助手吧。Sub Agents机制的革命性在于，它让我们可以为Claude Code组建一支各司其职的"AI专家团队"。

专业化分工的威力

在传统的开发模式中，我们往往让一个AI助手处理所有任务——从需求分析到代码实现，从架构设计到Bug修复。这就像让一个人同时担任产品经理、架构师、程序员和测试工程师，结果可想而知。

Sub Agents让我们可以创建专攻特定任务的AI专家：

• 代码审查专家：专注于代码质量、安全性和最佳实践

• 产品需求文档撰写专家：擅长需求分析和文档规范化

• 数据库架构师：专精于数据模型设计和查询优化

• 前端UI专家：专注于用户界面和交互设计

每个Agent都在自己的专业领域内表现出色，不会被其他无关信息干扰。

独立上下文

这是Sub Agents最关键的技术革新。在传统的AI对话中，所有交互都共享同一个上下文空间，就像在一个嘈杂的开放式办公室里工作——每个人的对话都会影响到其他人的思路。

Sub Agents为每个专家提供了独立的"办公室"：

• 隔离的记忆空间：代码审查专家的讨论不会干扰需求分析专家的思路

• 清晰的职责边界：每个Agent只关注自己负责的任务，避免了职责混乱

• 一致的行为模式：相同类型的任务总能得到一致的处理方式

模块化与团队复用

一个精心调教好的"代码审查专家"，就像一个经验丰富的高级工程师，可以被团队里的任何人、在任何项目里复用。这种模块化设计带来了：

• 效率提升：无需重复训练和调教

• 标准统一：整个团队的工作流和代码规范保持一致

• 知识积累：优秀的Agent配置成为团队的宝贵资产

规范驱动工作流

根据亚马逊Kiro IDE"Spec-driven"开发理念的启发，我设计了一套使用Sub Agents的规范驱动工作流。这套流程将开发过程结构化为三个核心角色的协作。

第一步：架构师（Steering Architect）——定义项目蓝图

首先创建一个steering-architect Agent，它扮演项目的总设计师角色。这个Agent的职责是：

• 理解业务需求：与开发者深度沟通，准确把握项目的高阶目标

• 分析现状：评估现有代码库的技术债务和可扩展性

• 制定蓝图：创建项目的核心指导文件

以一个待办事项应用为例，架构师会生成：

• product.md：产品愿景、目标用户、核心价值主张

• tech.md：技术栈选择、架构模式、关键技术决策

• structure.md：项目目录结构、模块划分、文件组织原则

这些文件成为整个项目的"宪法"，为后续开发提供明确的指导原则。

第二步：规划师（Strategic Planner）——拆解具体任务

接下来，strategic-planner Agent登场。它的任务是将宏大的蓝图转化为可执行的具体任务。这个Agent具有出色的分解和规划能力：

• 需求细化：将高层需求分解为具体的功能点

• 设计规划：制定模块化的设计方案

• 任务排序：根据依赖关系和优先级安排开发顺序

规划师会产出：

• requirements.md：详细的功能需求列表，每个需求都有明确的验收标准

• design.md：UI组件设计、API接口规范、数据流设计

• tasks.md：按优先级排序的开发任务清单，这是执行阶段的行动指南

第三步：执行者（Task Executor）——精准实现代码

最后是task-executor Agent，一个纯粹的"实干家"。它的世界很简单：读取任务列表，然后逐一精准完成。

执行者的工作模式是：

• 严格遵循规范：完全按照架构师和规划师的指导执行

• 专注代码实现：创建文件、编写代码、配置依赖、编写测试

• 持续进度跟踪：实时更新任务完成状态，确保进度可控

通过这种"三权分立"的协作模式，我们实现了从模糊想法到功能完整应用的结构化转换。整个过程清晰、可控、可追溯。

技术原理深度解析

Sub Agent的核心组件

每个Sub Agent都包含三个关键要素：

name: code-reviewer
description: 专门审查代码质量和安全性的专家
tools: Read, Grep, Glob, Bash

• 身份标识：明确定义Agent的专业领域和职责范围

• 能力边界：通过工具权限精确控制Agent的能力范围

• 行为约束：通过描述和规则确保行为的一致性和可预测性

上下文隔离机制

Sub Agent的上下文隔离是其最重要的技术特性。每次调用Sub Agent时，系统会：

1. 重新收集上下文：基于当前任务状态构建新的上下文

2. 过滤无关信息：只保留与当前Agent职责相关的信息

3. 确保一致性：每次交互都基于明确的任务边界进行

这种设计有效避免了传统AI助手中常见的"上下文污染"问题。

协作机制设计

Sub Agent之间的协作通过以下方式实现：

• 任务交接：通过标准化的Markdown文件记录任务状态和交接信息

• 并行处理：多个Agent可以同时处理不同类型的任务

• 自动调用：Agent可以根据任务需要自动调用其他专业Agent

性能优化

上下文重建的开销

Sub Agent每次调用都需要重新收集上下文，这带来了一定的性能开销。在实际使用中，需要在以下方面找到平衡：

• 上下文隔离的收益：避免混乱，提高准确性

• 性能开销的代价：增加了响应时间和计算资源消耗

优化策略

• 合理的Agent数量：避免创建过多细粒度的Agent

• 智能的任务分配：根据任务复杂度选择合适的Agent

• 缓存机制利用：充分利用Claude Code的缓存能力

结语

Claude Code 的 Sub Agent 并不仅仅是一个产品功能，它代表着一种新的开发范式。

这种规范驱动的开发模式，让我们从繁琐的代码编写中解放出来，将更多精力投入到架构设计、需求分析、技术决策等更有价值的工作中。我们不再与混乱的上下文斗争，不再为AI助手的"精神分裂"而苦恼，而是拥有了一个分工明确、协作高效的AI开发团队。

技术总是在不断演进，但优秀的工程实践始终遵循着简单、明确、高效的原则。Sub Agent正是这一原则的完美体现。它让我们看到了AI协作的未来：不是追求一个万能的AI，而是构建一个专业化、模块化、可复用的AI团队。

在这个AI与人类深度协作的新时代，我们每个开发者都应该学会如何组建和指挥自己的AI团队。Sub Agent为我们提供了这样的可能性，剩下的就是在实践中不断探索和优化。

让我们告别混乱的开发模式，拥抱这个优雅的AI工程化新时代！