Cluade opus 4.6 推出Agent Teams，实现Agent任务规划处理，调用subAgent 进行执行，实现SubAgent之间的通信。我常用OpenCode 主打开源工具持续跟进最新的实现方式。
一、对比分析：优势与局限
1.1 Agent Teams 的优势
| 维度 | 优势 |
|---|---|
| 内置协作 | 内置 write/broadcast 通信机制，开箱即用 |
| 生命周期管理 | 内置 spawnTeam/discoverTeams/cleanup，完整的生命周期 |
| 优雅关闭 | 内置 requestShutdown/approveShutdown，确保任务完整性 |
| 简单易用 | 无需手动管理 session，自动处理上下文 |
| 深度集成 | 与 Claude Code 深度集成，无缝协作 |
1.2 OpenCode 的优势
| 维度 | 优势 |
|---|---|
| 高度灵活 | 可自定义通信方式，不受固定协议限制 |
| 丰富的工具 | LSP、AST Grep、MCP 等强大的工具层 |
| 技能生态 | 可复用的 Skills，便于共享最佳实践 |
| 规则系统 | Rules 层提供强大的全局约束能力 |
| 成本优化 | 支持国产模型，成本仅为 Claude 的 2-20% |
| 本地部署 | 支持本地部署，数据隐私有保障 |
1.3 适用场景
使用 Agent Teams 的场景
✅ 推荐：
- 快速原型开发
- 不需要定制化的协作逻辑
- 预算充足，追求极致体验
- 使用 Claude 生态系统
❌ 不推荐：
- 需要自定义通信协议
- 成本敏感的场景
- 需要本地部署
- 与其他 AI 模型集成
二、最佳实践
2.1 通用最佳实践
1. 明确任务边界
不好的做法：
- 任务描述过于模糊："帮我实现用户系统"
- 缺少具体要求和验收标准
好的做法：
- 详细描述需求：
- 实现用户认证功能（注册、登录、JWT、密码重置、登出）
- 技术栈：TypeScript + Express
- 验收标准：
- 单元测试覆盖率 >80%
- 通过 ESLint 检查
- 不使用 any 类型
- 这样可以让 Agents 更准确地理解任务要求
2. 合理拆分任务
不好的做法：
- 任务太大："实现整个用户系统"
- 涉及文件过多：
src/* - 单个 Worker 难以完成
好的做法：
- 将大任务拆分为多个小任务：
- 任务 1：实现用户注册 API
- 任务 2：实现用户登录 API
- 任务 3：实现 JWT 中间件
- 每个任务涉及的文件数量合理
- 每个 Worker 可以在 30-60 分钟内完成
3. 设置合理的审批阈值
根据项目复杂度调整阈值：
| 项目复杂度 | 审批阈值 | 说明 |
|---|---|---|
| simple | 7 | 简单项目，7 分及以上即可通过 |
| medium | 8 | 中等复杂度，8 分及以上通过 |
| complex | 9 | 复杂项目，需要 9 分及以上 |
这样可以根据项目实际情况调整审查标准，避免过于严格或过于宽松。
4. 周期性清理上下文
清理流程：
- 设置最大 session 期限（如 1 小时）
- 定期检查所有 Workers 的 session 年龄
- 如果 session 超过最大期限：
- 调用 background_cancel 取消后台任务
- 从 Workers 列表中删除
- 记录清理日志
- 这样可以避免上下文无限累积，节省资源
2.2 OpenCode 特定实践
1. 充分利用 Tools 层
不好的做法：
- 让 AI 自己找文件："请自己找相关的文件"
- AI 可能找到不相关或过时的文件
好的做法：
- 使用 Tools 层精确获取上下文：
- 使用 LSP 获取文件中的符号定义
- 使用 AST Grep 查找依赖关系
- 构建精确的上下文信息
- 这样可以减少 AI 的搜索时间，提高准确性
2. 合理选择 Category
根据任务类型选择合适的 Category：
| 任务类型 | Category | 说明 |
|---|---|---|
| 修复拼写错误 | quick | 简单任务，快速执行 |
| 添加注释 | quick | 简单任务，快速执行 |
| 架构设计 | ultrabrain | 复杂逻辑，需要深度推理 |
| 调试复杂问题 | ultrabrain | 复杂逻辑，需要深度推理 |
| UI 组件开发 | visual-engineering | 前端/UI 相关 |
| 动画实现 | visual-engineering | 前端/UI 相关 |
| 编写文档 | writing | 文档撰写 |
| API 文档 | writing | 文档撰写 |
合理选择 Category 可以优化性能和成本。
3. 合理选择 Skills
根据任务需求选择合适的 Skills：
| 任务类型 | 推荐的 Skills | 说明 |
|---|---|---|
| 后端开发 | code-philosophy, git-master | 代码风格 + Git 操作 |
| 前端开发 | frontend-ui-ux, playwright | UI/UX + 浏览器测试 |
| 代码审查 | code-review | 代码审查流程 |
| Git 操作 | git-master | Git 操作 |
| 文档编写 | writing | 文档撰写 |
使用合适的 Skills 可以提高任务完成质量。
4. 利用 Rules 层强制约束
Rules 层配置示例：
| 配置项 | 值 | 说明 |
|---|---|---|
| enforce | true | 强制执行规则 |
| naming.variables | camelCase | 变量使用小驼峰 |
| naming.functions | camelCase | 函数使用小驼峰 |
| formatting.indent | 2 | 缩进 2 个空格 |
| formatting.quotes | double | 使用双引号 |
| forbidden_patterns | console.log, any type | 禁止的模式 |
作用：
- 即使 AI 生成不符合风格的代码，也会被 Rules 层自动拒绝或提示修改
- 确保所有生成的代码符合项目标准
- 提高代码质量的一致性
2.3 性能优化
1. 并行优化
好的做法：
- 同时启动所有 Workers：
- 使用 Promise.all 并行创建所有后台任务
- 所有 Workers 同时开始执行
- 总执行时间取决于最慢的那个 Worker
不好的做法：
- 串行启动 Workers：
- 使用 for 循环逐个创建 Worker
- 每个 Worker 启动后才启动下一个
- 总启动时间 = 所有 Worker 启动时间之和
性能对比：
- 并行启动：N 个 Worker，总启动时间 ≈ max(各 Worker 启动时间）
- 串行启动：N 个 Worker，总启动时间 = sum(各 Worker 启动时间）
2. 成本优化
使用更经济的模型：
| 模型 | 成本（输入/输出） | max_tokens |
|---|---|---|
| qwen3-coder-next | 0.07/0.30/M | 4000 |
| glm-4.7 | 0.60/2.20/M | 8000 |
成本对比（相对于 Claude Opus 4.6）：
- Claude Opus 4.6: 5/25/M（基准）
- GLM-4.7: 12% 成本
- Qwen3-Coder: 1.2% 成本
优化策略：
- 简单任务使用更便宜的模型（qwen3-coder）
- 复杂任务使用最强的模型（glm-4.7）
- 根据 task complexity 动态选择模型
3. 上下文优化
主要受限于与调用模型，比如DeepSeek v3.2 只支持128k的上下文，GLM-4.7 上下文窗口支持 200K，太多内容丢失，太少关键信息不足。
优化原则：
- 只传递必要的上下文
- 限制文件数量（如最多 15 个）
- 限制符号数量（如最多 20 个）
- 使用 AST Grep 只获取需要的符号
上下文构建流程：
- 只读取任务相关的文件
- 使用 LSP 获取精确的符号定义
- 过滤和精简上下文信息
- 构建精简的上下文对象
优势：
- 减少 token 使用量，降低成本
- 提高响应速度
- 减少噪音，提高准确性
三、总结
3.1 核心要点
-
Claude Agent Teams 是 Anthropic 内置的多智能体协作系统，提供了完整的生命周期管理、协调机制和优雅关闭流程。
-
OpenCode 四层架构（Agents + Skills + Tools + Rules）通过灵活的组合实现了类似甚至更强大的多智能体协作能力。
-
实现核心：在 OpenCode 中实现 Claude Agent Teams 的关键在于：
- 使用
delegate_task的 background 模式实现并行执行 - 使用
session_id维护上下文连续性 - 使用 Skills 层封装可复用流程
- 使用 Rules 层定义全局约束
- 使用 Tools 层获取精确的代码上下文
- 使用
-
选择建议：
- 如果追求开箱即用、简单易用 → Claude Agent Teams
- 如果需要高度定制、成本优化、本地部署 → OpenCode
3.2 展望
随着 AI 技术的发展，多智能体协作系统将变得更加成熟和易用：
- 更智能的协调机制：自动识别任务依赖、动态调整资源分配
- 更强的可观测性：实时监控 agent 行为、性能分析和调试支持
- 更丰富的工具生态：更多的 MCP 服务器、更多的 Skills
- 更低的使用成本：更高效的推理、更好的成本优化
7.3 给开发者的建议
- 从小任务开始：先从简单的功能或 bug 修复开始，逐步增加复杂性
- 建立你的 Skills：定义项目特定的技能和最佳实践
- 设置合理的规则：使用 Rules 层强制代码风格和约束
- 保持人工监督：始终审查 Agent 生成的代码，不要完全信任
- 持续学习和优化：关注技术发展，优化你的 agent 团队配置
参考来源
- Anthropic：《Introducing Claude Opus 4.6》
- Anthropic：《Claude Code 2.1 Release Notes》
- OpenCode 文档：https://opencode.dev/docs
- Cursor Blog：《Scaling long-running autonomous coding》
- TechCrunch：《Anthropic launches Claude Opus 4.6 with 1M token context》
- Medium：《Implementing Multi-Agent Systems with OpenCode》
- GitHub：https://github.com/anthropics/claude-code