Claude Code Agent Teams指南

版本前提:Claude Code 2.1.32-2.1.33: 引入 Agent Teams(预览版)、Claude Opus 4.6 支持及持久化记忆

启用配置

为了启用 Agent Teams 功能,请按照以下 JSON 配置进行设置:

复制代码
{
    "env": {
        "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
    },
    "teammateMode": "tmux",
    "model": "opus",
    "agentSettings": {
        "teammateModel": "sonnet"
    }
}

重要提示 :当选择 tmux 作为队友模式时,如果遇到现有窗口显示异常的情况,请确保完成或关闭当前会话后再重新启动 tmux。

状态检查与管理命令
  • 激活 Agent Teams:

    export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

  • 初始化并行任务:

    claude "创建一个由三名成员组成的团队来审查此PR"

  • 查阅团队详情:

    cat ~/.claude/teams/{team-name}/config.json

  • 列出所有相关任务:

    ls ~/.claude/tasks/{team-name}/

  • 清除指定团队资源:

    rm -rf ~/.claude/teams/{team-name} ~/.claude/tasks/{team-name}

iTerm2 对 Split Panes 模式的支持

设置步骤
  1. settings.json 文件中将 teammateMode 设置为 tmux。该设置将自动检测是否使用了 tmux 或 iTerm2。

    {
    "teammateMode": "tmux"
    }

  2. 确认 settings.json 中的完整配置如下所示:

    {
    "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
    },
    "teammateMode": "tmux"
    }

  3. 安装 tmux 并在 iTerm2 内开启控制模式:

    • 使用 Homebrew 安装 tmux:

      brew install tmux

    • 开启 tmux 控制台模式:

      tmux -CC

  1. 额外针对 iTerm2 的要求包括:
    • 安装 it2 CLI 工具:
      • 参考 GitHub 页面获取手动安装指南。
      • 或者通过运行下面的命令进行安装:

      uv tool install it2

    • 启动 iTerm2 的 Python API 支持:
      • 打开 iTerm2 应用程序。
      • 从菜单栏选择 iTerm2 -> Install Shell Integration...
      • 进入 iTerm2 -> Preferences -> General -> Magic,勾选 Enable Python API 选项。
  1. 在新打开的终端窗口里启动 Claude:

    claude

  2. 示例任务分配给 Claude 以展示多视角协作能力:

    • 创建一个多角色团队,分别负责架构评审、开发评审以及测试评审,并特别关注项目中的 CPU 和内存消耗问题。
    • 任务文件示例:@code-review-team.md
      以上步骤详细说明了如何在 Claude Code 4.6 版本中利用 Agent Teams 功能来处理复杂的工作流程。

单次会话强制模式:

复制代码
claude --teammate-mode in-process

显示模式选项:

  • "in-process" - 所有 teammates 在主终端运行,用 Shift+Down 切换
  • "tmux" - 每个 teammate 独立 pane(支持 tmux 或 iTerm2)
  • "auto"(默认)- 在 tmux 会话中自动使用 Split Panes,否则用 In-Process

iterm2原生支持分屏(会cpu卡死)

复制代码
claude --teammate-mode tmux

请用 team 模式完成一个只读任务:

  1. 创建 3 个 agent(架构、后端、前端)并行工作;

  2. 不修改任何代码、不运行写操作;

  3. 分别汇报:项目结构、主要 API 路由位置、主要页面组件位置;

  4. 最后给出一份合并总结,并说明每个 agent 的分工与产出。

为了测试iTerm2的Agent功能,我们直接使用了Claude进行验证,但未观察到自动分屏的现象。

官方文档: Orchestrate teams of Claude Code sessions - Claude Code Docs

相关推荐
aqi007 小时前
15天学会AI应用开发(十七)使用LangGraph实现会话记忆功能
人工智能·python·大模型·ai编程·ai应用
kyriewen9 小时前
我扒了 GPT-5.6 的全部编程跑分——有一项 OpenAI 没敢放出来
前端·gpt·ai编程
wangruofeng10 小时前
11 万 Star 的生成式 AI 入门课,Microsoft 做对了什么
github·aigc·ai编程
甲维斯10 小时前
差距太大了!GPT5.6Sol 正面战 Fable5,啥也不是!
人工智能·ai编程
ServBay12 小时前
你还在手写 Prompt?聪明的人早就用上了循环工程,AI 的自动驾驶时代来了
ai编程·claude·mcp
子昕12 小时前
GPT-5.6上线,ChatGPT和Codex正式合并:新版完整实测
ai编程
程序员老刘14 小时前
Opencode从Tauri切回Electron,桌面端技术选型别被体积陷阱带偏了
electron·ai编程
七牛开发者14 小时前
专访 DeepChat 作者们:聊聊本地优先、MCP 与 Agent Memory
agent·ai编程·mcp
谭光志14 小时前
AI 是怎么操作浏览器的——browser use 实现原理
前端·javascript·ai编程