声明：本文为学习笔记与工程化延伸，核心脉络来自阿里云开发者技术号发布的《AI coding 智能体设计》，在此基础上按"可落地教程"的方式重组，并补充 SubAgent 的分工模板与验收清单；如有出入，以原文与官方文档为准。原文链接见文末参考。
当你把一个稍微复杂的任务交给单个智能体，常见结果是：
- 上下文越堆越大，越聊越乱
- 既要写代码又要写文档还要跑命令，注意力被打散
- 早期结论被后续材料覆盖，导致反复推翻
解决思路之一就是《AI coding 智能体设计》里提到的 SubAgent（子智能体） ：
用多个小智能体分工协作，并通过上下文隔离降低互相污染。
这篇给你一套可直接落地的 SubAgent 设计方法。
01｜SubAgent 不是"更多智能"，而是"更少干扰"
SubAgent 的核心收益来自两点：
- 上下文隔离：每个子智能体只看到与自己任务相关的材料
- 接口清晰：通过输入/输出契约协作，而不是靠"共享聊天记录"
你可以把它理解成团队协作的工程化版本：
- 主智能体（Coordinator）：拆分任务、分配子任务、汇总结果、做最终决策
- 子智能体（Workers）：在隔离上下文里完成一个单一职责输出
02｜什么时候该上 SubAgent？一个简单判断法
满足任意两条，就建议上 SubAgent：
- 任务包含 3 种以上不同类型动作（读代码 + 跑命令 + 写测试 + 写文档）
- 涉及 2 个以上模块（例如 auth + api + db）
- 需要 多轮探测（查资料/搜代码/跑多次命令）
- 需要 输出多份交付物（代码变更 + 测试 + 说明文档 + 变更清单）
如果只是改一个小函数，SubAgent 反而会增加协调成本。
03｜最推荐的拓扑：1 个协调者 + 3 个工人
这是我在工程里最常用、最稳的一套分工：
- Worker A：取证分析 （只读）
- 输入：@路径范围、关注点
- 输出：事实清单 + 证据索引（文件路径/函数/关键逻辑）
- Worker B：方案设计 （只读）
- 输入：事实清单 + 硬规则（不改 API/改动最小）
- 输出：最小修改方案 + 风险点 + 验证步骤
- Worker C：测试与回滚 （只读或受控写）
- 输入：修改方案
- 输出：测试点/用例 + 回滚策略 + CI 验证清单
Coordinator 最后做两件事：
- 决策：选方案、合并冲突、确定最终改动范围
- 交付：输出最终补丁/任务清单/发布说明
04｜子智能体"输入/输出契约"模板（可直接复制）
Worker 输入模板
text
【角色】你是 <WorkerName>，只负责 <SingleResponsibility>。
【硬规则】1) 不改 public API 2) 改动最小 3) 必须给验证步骤
【材料范围】@pathA @pathB（只允许引用这些材料）
【关注点】<list>
【输出格式】必须按以下结构输出：
1) 结论（<=6行）
2) 证据（路径+函数/类+关键逻辑）
3) 风险（P0/P1/P2）
4) 下一步建议（<=3条）Coordinator 汇总模板
text
请汇总 Worker A/B/C 的输出：
1) 事实（带证据索引）
2) 最小修改方案（明确改哪些文件、改什么）
3) 测试与验证步骤
4) 风险与回滚
输出：一份可执行 tasks 清单（可勾选）+ 最终结论关键点：让子智能体输出可拼装，而不是输出散文。
05｜上下文隔离怎么做才"真隔离"？
最常见的"假隔离"是：你嘴上说隔离，但把所有材料都给了每个子智能体。
真正隔离要做到：
- 每个 Worker 的材料范围是 最小集合（1～3 个文件或一个小目录）
- Worker 不允许"脑补未读内容"（要求引用证据）
- 输出必须结构化，便于 Coordinator 拼装
如果你的工具支持"子会话/子线程"，最好让每个 Worker 运行在独立会话中；否则至少要做到"材料范围严格限制"。
06｜常见失败模式与修复清单
失败 1：多个 Worker 重复劳动
- 原因：职责边界不清
- 修复：强化单一职责；在输入里写清楚"不负责什么"
失败 2：输出风格不一致，Coordinator 很难汇总
- 原因：没有统一输出协议
- 修复：强制结构化输出（四段式/五段式）
失败 3：Worker 开始发散，提出超范围建议
- 原因：硬规则不置顶；验收标准不明确
- 修复：输入首段写硬规则；输出必须含验证与回滚
失败 4：上下文仍然爆了
- 原因：材料范围太大
- 修复：回到"先清单后取证 + 摘要层"，每个 Worker 只拿证据
07｜系列导航（收藏用）
- 系列 01：从 Chat 到 Agent：4 个关键零件
- 系列 02：命令系统：从提示词模板到可扩展子命令
- 系列 03：@路径上下文：如何给材料而不喂爆上下文
- 系列 04：MCP 与工具闭环：注册、调用、回填与失败恢复
- 系列 05：上下文治理：清空/压缩/摘要与预算控制
- 系列 06（本文）：SubAgent：上下文隔离与模块化协作
- 系列 07：规约驱动：让交付可复现的 Spec 工作流
- 系列 08：迷你 CLI：从伪代码到最小可运行骨架
参考与致谢
- 阿里云开发者技术号原文：《AI coding 智能体设计》