AI agent jak vytvořit: subagenti Claude Code krok za krokem

Co je subagent v Claude Code a proč to není „jen další Skill“?#

Dokumentace Claude Code jej definuje takto:

Řečeno tak, aby tomu rozuměl podnikatel: představte si realitní kancelář. Má ředitele, marketéra, právníka a obchodní manažery. Jeden zaměstnanec, který střídá všechny tyto role, netvoří tým; je to přetížený člověk. Tým vzniká tehdy, když má každý vlastní kontext a oblast odpovědnosti, zatímco ředitel pouze zadává úkoly a spojuje výsledky.

Subagenti v Claude Code fungují stejně. Hlavní chat je ředitel. Subagent je specialista s úzce vymezeným úkolem, vlastním kontextem a sadou nástrojů. Když úkol odpovídá popisu specialisty, ředitel mu jej deleguje – a nezabředne do podrobností.

5 cílů, pro které Anthropic vytvořil subagenty

Dokumentace Anthropic uvádí přesně pět důvodů, proč si vytvořit vlastního subagenta:

Pro neprogramátora je nejpraktičtější položkou tohoto seznamu řízení nákladů. Náročný výzkumný úkol můžete svěřit levnému modelu Haiku a hlavní konverzaci vést dál na Sonnetu nebo Opusu. Úspora tokenů je přímo úměrná.

Ověřte podporu vnořování nainstalované verze

Šablony průvodce používají jednu hlavní relaci delegující přímo pracovníkům. Starší tvrzení „podagenti nemohou spouštět další podagenty“ neberte jako nadčasové pravidlo: vnořování závisí na verzi a povolených nástrojích. Samostatný průvodce vnořením probírá recept pro konkrétní verzi. Před hlubší orchestrací ověřte podporu své instalace.

Jak se subagent Claude Code liší od skill, slash příkazu a hooku?#

Předchozí průvodce o Skills vysvětluje, že Skills a příkazy lomítkem v Claude Code se v podstatě sloučily do jednoho formátu. Subagent je ale jiný typ entity – není to jen „větší Skill“.

Souhrnná tabulka čtyř mechanismů:

Dobře se to dá vyjádřit takto: Skills jsou recepty, subagenti jsou specializovaní kolegové.

V praxi to funguje takto: Skills se aktivují automaticky, když jejich popis odpovídá úkolu, zatímco subagenti se vyvolávají výslovně – buď hlavní chat rozhodne o delegování, nebo jednoho zavoláte jménem.

Rozhodovací strom: „Který mám zvolit?“

Když si říkáte „Potřebuji, aby Claude udělal X“, projděte si tyto čtyři otázky:

1. Jde o znalost, která má být vždy dostupná? Například „lokalizujeme do jazyka, který uživatel upřednostňuje“ nebo „nepoužíváme dlouhé pomlčky“. Uveďte to v CLAUDE.md.
2. Jde o metodiku, kterou teď provádíte ručně a která se spouští na základě události? Například „každé pondělí píšu obchodní zprávu“. Vytvořte Skill.
3. Jde o úkol, který spotřebuje kontext hlavního chatu, nebo jej lze spustit souběžně? Například „hloubkový výzkum napříč 30 zdroji“ nebo „bezpečnostní audit, zatímco píšu novou funkci“. Vytvořte subagenta.
4. Potřebujete automatickou reakci na událost v Claude Code? Například „spusť linter po každé úpravě Edit“. Napište hook.

90 % úkolů podnikatele spadá do prvních dvou kategorií. Subagenti jsou nástroj další úrovně pro přechod od práce „na jednom úkolu“ k orchestraci.

Kde subagenti sídlí a který má přednost?#

Hierarchie subagentů má pět úrovní seřazených od nejvyšší po nejnižší prioritu:

Logika priorit je stejná jako u Skills a CLAUDE.md: organizace přebíjí CLI, CLI přebíjí projekt, projekt přebíjí osobní nastavení a osobní nastavení přebíjí plugin.

Co vědět o načítání

Subagenti se načítají při spuštění relace Claude Code. Pokud soubor agenta upravíte ručně na disku, změny se projeví až po restartování relace. Úpravy provedené přes interaktivní rozhraní /agents platí okamžitě.

Pro každý rozsah platí jeden subagent a jeden soubor. Pokud .claude/agents/ obsahuje code-reviewer.md a vedle něj další soubor code-reviewer.md (například ze staré zálohy), Claude Code jeden z nich tiše ignoruje. Žádné upozornění se nezobrazí.

Subagenti pluginů jsou zvláštní případ. Platí pro ně bezpečnostní omezení: nepodporují pole hooks, mcpServers a permissionMode. Brání to tomu, aby instalace pluginu třetí strany získala oprávnění spouštět na vašem počítači libovolný kód.

Jak je strukturován soubor subagenta: frontmatter a tělo#

Minimální příklad z oficiální dokumentace – pouze 9 řádků:

---
name: code-reviewer
description: Kontroluje kvalitu kódu a osvědčené postupy
tools: Read, Glob, Grep
model: sonnet
---

Jsi recenzent kódu. Po vyvolání analyzuj kód a poskytni
konkrétní a využitelnou zpětnou vazbu ke kvalitě, bezpečnosti a osvědčeným postupům.

To stačí. Když uživatel v hlavním chatu řekne „zkontroluj moje PR“, Claude spojí „recenzent / kód / kvalita“ s popisem a úkol deleguje subagentovi. Subagent si přečte diff, připraví komentáře a vrátí hlavnímu chatu shrnutí. Hlavní chat nezahltí protokoly a průběžná analýza.

Úplné schéma frontmatteru

Pole model: haiku představuje právě onu „kontrolu nákladů“ z výčtu pěti cílů. Pokud máte výzkumného agenta, který čte 50 stran dokumentace, spusťte jej na Haiku a ušetřete 5–7krát oproti Opusu.

Pole isolation: worktree řeší důležitý problém: subagent provádí potenciálně nebezpečné změny (refaktorování, migraci), ale nechcete, aby zasáhl do vaší pracovní kopie. Nastavte isolation: worktree a Claude Code vytvoří dočasnou git kopii projektu; subagent v ní pracuje a vrátí diff ke kontrole.

Tělo souboru je systémový prompt

Za frontmatterem následuje běžný Markdown – jde o systémový prompt subagenta. Není potřeba žádná zvláštní struktura, ale tento vzor se osvědčil:

1. Kdo jsi – jedna věta: „jsi recenzent kódu“, „jsi bezpečnostní auditor“, „jsi správce dokumentace“.
2. Kdy jsi vyvolán a co uděláš nejdřív – první 2–3 kroky po přijetí úkolu.
3. Kontrolní seznam kontrol nebo kroků – 5–10 bodů, kterými se subagent řídí.
4. Co vrátíš – formát závěrečné zprávy. To je zásadní: pokud formát neurčíte, subagent vytvoří „esej“ místo strukturovaného shrnutí.
5. Co NEDĚLÁŠ – výslovná omezení. Bez této části subagent začne improvizovat.

Tělo souboru udržujte v rozsahu 200–500 řádků. Pokud je delší, přesuňte rozsáhlé odkazy do samostatných sousedních souborů a odkažte na ně v promptu.

Jak napsat popis, aby Claude vašeho subagenta určitě vyvolal#

Častým problémem je nastavení subagenta pro kontrolu kódu, jenže Claude vše udělá sám a agenta nepoužije. Obvykle je důvod jediný: popis je napsaný jako „Pomocník pro kontrolu kódu“. Claude nerozumí, kdy jej má spustit.

Vzorec účinného popisu (3 části)

Část 1 – co dělá. Jedna věta o výsledku, ne o procesu. Ne „analyzuje kód“, ale „hledá v kódu zranitelnosti a vrací seznam se závažností a nápravou“.

Část 2 – kdy ho spustit. 3–5 frází v uvozovkách, tak jak o to uživatelé skutečně žádají. Nehádejte – podívejte se do historie chatu a na skutečné formulace.

Část 3 – kdy ho NESPouštět. 1–2 fráze o podobných úkolech, na které by tento subagent neměl reagovat. Bez této části spolu budou dva podobní agenti neustále soupeřit.

Kouzelná fráze „Use Proactively“

Oficiální dokumentace Anthropic uvádí přímé doporučení:

Jinými slovy, pokud popis neobsahuje jasné signály, Claude ve výchozím nastavení nemá sklon subagenta vyvolat. Přidejte „use proactively“ nebo „use immediately after writing code“ a aktivace výrazně vzroste.

Takto vypadá dobrý popis

description: |
  Specialista na odbornou kontrolu kódu. Proaktivně kontroluje kvalitu,
  bezpečnost a udržovatelnost kódu. Použij ihned po napsání nebo
  úpravě kódu. Vrací seřazený seznam problémů se závažností
  a doporučeními k nápravě.
  Nevyvolávej ho kvůli změnám dokumentace, úpravám README ani přepisům
  zpráv ke commitům – těm se věnuje doc-maintainer.

Co zde funguje:

• Slovesa „kontroluje“ + „vrací“ určují konkrétní výsledek, nikoli proces.
• „Proaktivně“ a „ihned poté“ jsou výslovné spouštěče.
• „Nevyvolávej kvůli…“ předchází konfliktu s podobným subagentem.
• Angličtina v popisu je běžná. Claude v ní lépe rozpoznává souvislosti.

5 hotových rolí subagentů, které zprovozníte za 10 minut#

Každá níže uvedená role je jediný soubor .claude/agents/<name>.md. Po vytvoření souboru restartujte Claude Code, otevřete /agents a zkontrolujte, zda se nový agent zobrazuje v seznamu. Pak jej můžete vyvolat pomocí @agent-name.

1. code-reviewer – kontrola kódu po každé změně

Jde o oficiální příklad z dokumentace Anthropic upravený pro pracovní postup:

---
name: code-reviewer
description: |
  Specialista na odbornou kontrolu kódu. Proaktivně kontroluje kvalitu,
  bezpečnost a udržovatelnost kódu. Použij ihned po napsání nebo
  úpravě kódu.
tools: Read, Grep, Glob
model: inherit
color: blue
---

Jsi zkušený recenzent kódu, který dbá na vysokou úroveň kvality kódu.

Po vyvolání:
1. Přečti diff a seznam změněných souborů dodaný hlavní relací; chybí-li, vyžádej je.
2. Pomocí Read, Grep a Glob prohlédni relevantní soubory.
3. Vrať nálezy bez změn souborů a bez shellových příkazů.

Kontrolní seznam:
- Kód je srozumitelný a čitelný
- Funkce a proměnné mají výstižné názvy
- Žádný duplicitní kód
- Správné zpracování chyb
- Žádné odhalené tajné údaje ani API klíče
- Je implementována validace vstupů
- Testovací pokrytí je dostatečné
- Jsou zohledněny výkonnostní aspekty

Zpětnou vazbu uspořádej podle priority:
- Kritické problémy (musí se opravit před sloučením)
- Varování (mělo by se opravit)
- Návrhy (zvaž zlepšení)

Formát: u každého problému uveď soubor:řádek + 1 větu vysvětlující problém + konkrétní opravu.

Klíčové je tools: Read, Grep, Glob: recenzent má čtení a hledání bez Bash, Write či Edit. Diff připraví a předá hlavní relace. Samotná instrukce spouštět jen git diff plně přidělený Bash neomezí.

2. security-auditor – hledání zranitelností a úniků

Tato role používá opus pro hlubší uvažování a stejné omezení na Read, Grep a Glob. Trvalá paměť je z šablony pouze pro čtení vynechána, protože zapnutí paměti agenta přidává i možnost zápisu do ní:

---
name: security-auditor
description: |
  Specialista na bezpečnostní audit. Použij proaktivně k hledání
  zranitelností OWASP Top 10, odhalených tajných údajů, rizik injekce a chyb v autentizaci.
  Spusť před každým nasazením nebo sloučením do main.
tools: Read, Grep, Glob
model: opus
color: red
---

Jsi bezpečnostní auditor. Hledej zneužitelné zranitelnosti, ne stylistické problémy.

Kontrolní seznam:
- SQL / NoSQL injection
- XSS (uložené, reflektované, založené na DOM)
- Rizika CSRF / SSRF
- Pevně zakódované tajné údaje (API klíče, tokeny, hesla)
- Chybná autentizace / správa relací
- Nezabezpečená deserializace
- Chybějící validace vstupů
- Path traversal
- Otevřená přesměrování
- Nezabezpečené přímé odkazy na objekty (IDOR)

U každého nálezu uveď:
- Závažnost: Critical / High / Medium / Low
- Soubor:řádek
- Scénář útoku v 1–2 větách
- Doporučení k opravě s ukázkou kódu

Vynechej šum z linteru a stylistické připomínky. Uváděj pouze zneužitelné problémy.

Nástroje jsou pouze pro čtení a model: opus je určen pro komplexní kontroly, například řetězce zranitelností.

3. research-agent – hloubkový výzkum napříč 8+ zdroji

Tento vzor popisuje přímo Anthropic v článku o systému pro multiagentní výzkum. Klíčem je výslovný formát výstupu a zákaz vypisovat surové výsledky:

---
name: research-agent
description: |
  Specialista na hloubkový webový výzkum. Použij proaktivně ke zjišťování faktů,
  konkurenční analýze, shromažďování externí dokumentace a porovnávání
  přístupů napříč více zdroji.
tools: WebFetch, WebSearch, Read, Write
model: sonnet
maxTurns: 30
color: purple
---

Jsi výzkumný analytik. Cíl: syntetické shrnutí, ne surové výpisy z vyhledávání.

Postup:
1. Rozděl otázku na 3–5 dílčích dotazů
2. Pro každý dílčí dotaz použij WebSearch a načti 3–5 nejlepších zdrojů
3. Ověř tvrzení v alespoň 2 nezávislých zdrojích
4. Odmítej obsah SEO farem a agregátorů; upřednostňuj primární zdroje
5. Konkrétní tvrzení cituj doslovně a uveď URL
6. Vrať: TL;DR (3 odrážky) + Zjištění + Zdroje (minimálně 8 domén)

Antivzory:
- Necituj fakt pouze z jednoho zdroje
- Nepřevyprávěj citace tak, jako by byly doslovné
- Nevracej nadřazenému chatu surové výpisy výsledků vyhledávání
- Neuváděj vycpávkový úvod ani závěr ("Doufám, že to pomůže")

maxTurns: 30 chrání před nekonečným opakováním výzkumu. Anthropic toto číslo uvádí ve svém multiagentním systému:

Devadesát procent se vztahuje na výzkumné benchmarkové úlohy. V praxi je přínos u obchodních úkolů menší, ale řádově podobný.

4. doc-maintainer – udržování souladu dokumentace s kódem

Tato role používá model: haiku – typický příklad „řízení nákladů“. Dokumentace nevyžaduje Opus; Haiku ji zvládne za třetinu ceny:

---
name: doc-maintainer
description: |
  Specialista na synchronizaci dokumentace. Po sloučení funkcí aktualizuje
  README, dokumentaci API a CHANGELOG. Čte nedávné commity, zjišťuje
  nezdokumentované změny a proaktivně aktualizuje dokumentaci.
tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash
model: haiku
memory: project
color: green
---

Udržuješ dokumentaci v souladu s kódem.

Po vyvolání:
1. Spusť `git log --since="last release"` a prohlédni si nedávné změny
2. Přečti README.md, docs/, CHANGELOG.md
3. Najdi mezery: nové funkce bez dokumentace, odstraněná API, která jsou stále zdokumentovaná, nesoulad verzí

Výstup:
- Aktualizované soubory (použij Edit, ne Write – zachovej stávající strukturu)
- Záznam do CHANGELOG.md ve formátu Keep-A-Changelog
- Seznam provedených změn (skutečný souhrn diffu, ne parafráze)

Pravidla stylu:
- Činný rod, přítomný čas
- Příklady kódu musí jít zkopírovat a vložit
- Žádný marketingový jazyk („výkonný“, „robustní“, „plynulý“)
- Žádná vycpávka („Tento průvodce vám pomůže...“)

5. refactor-agent – bezpečné refaktorování přes worktree

Tato role používá isolation: worktree – subagent pracuje v oddělené kopii repozitáře a sloučíte ji pouze v případě, že je v pořádku:

---
name: refactor-agent
description: |
  Specialista na bezpečný refaktoring. Použij pro přejmenování, extrakci a vkládání kódu,
  které by neměly zasahovat do pracovní kopie, dokud nebudou zkontrolovány. Běží v
  dočasném git worktree.
tools: Read, Edit, Write, Bash, Grep, Glob
model: sonnet
isolation: worktree
permissionMode: acceptEdits
color: yellow
---

Refaktoruješ kód, aniž bys měnil jeho chování.

Přísná pravidla:
1. Testy musí projít PŘED refaktoringem i PO něm.
   Pokud testy před refaktoringem selžou, ZASTAV SE a informuj.
2. Jeden atomický refaktoring na commit (extrakce, přejmenování, vložení).
3. Nikdy neměň veřejná API bez výslovného pokynu.
4. Testy upravuj pouze tehdy, pokud přímo testují refaktorovanou implementaci.

Postup:
- Spusť testovací sadu → výchozí stav
- Proveď atomický refaktoring
- Spusť testovací sadu → ověření
- Vytvoř commit s konvenční zprávou: refactor(scope): what

Vrať: shrnutí změn + cestu k worktree, aby uživatel mohl provést diff a sloučení.

S touto rolí odpadá nejbolestivější problém refaktorování – „něco jsem rozbil a nevím, jak to vrátit“: původní kopie zůstane nedotčená a subagent pracuje v izolovaném worktree.

Chcete nejen kopírovat hotové subagenty, ale sestavit kombinaci, díky které bude Claude stabilním nástrojem? Subagenti jsou součástí vašeho klonu AI: způsob, jak Claude dát specializovaný tým pracující podle vaší logiky. Tři pilíře metodiky jsou: klon AI (Skills + Subagents) + Druhá hlava + Context Engineering. Tato kombinace mění Claude z asistenta, který hádá, na nástroj uvažující podle vaší logiky.

Spuštění 5 subagentů souběžně: orchestrátor + pracovníci#

Paralelní orchestrace je uspořádání „dirigent + orchestr“. Dirigent drží plán, nepíše noty a kontroluje, co hudebníci hrají. Když někdo zahraje špatnou notu, dirigent ho požádá, aby ji zahrál znovu, místo aby dokončil práci za něj.

Pro podnikatele je bližší přirovnání marketingová agentura připravující strategii pro nového klienta. Jeden analytik zpracuje SWOT, další provede analýzu konkurence, třetí vytvoří profil publika, seniorní analytik vyřadí hypotézy, které neodpovídají rozpočtu, a projektový manažer sestaví závěrečnou prezentaci. V Claude Code tento proces začíná jednou větou – a kritik je součástí procesu od začátku, místo aby se objevil až dodatečně.

Minimální orchestrující prompt

V hlavním chatu stačí jedna věta:

Spusť souběžně pět subagentů: tři research-agents pro různé zdroje
(dokumentace Anthropic, repozitáře GitHub, autoři o AI), jednoho critic-agent,
který odfiltruje slabé závěry, a jednoho summary-agent pro závěrečný dokument.

Kontext: Píšu průvodce o X. Cílový rozsah: 2,000 slov se zdroji.
Než začnou, každý si přečte CLAUDE.md.

Claude pak deleguje práci pěti agentům. Každý pracuje ve vlastním kontextu: výzkumní agenti používají své zdroje, kritik filtruje a agent pro shrnutí vše sestavuje. Do hlavního chatu se vracejí pouze závěrečná shrnutí.

Kdy se paralelismus vyplatí

Ne vždy. Paralelní spouštění dává smysl pouze tehdy, když:

1. Úkoly jsou nezávislé. Pokud research-agent #2 čeká na výsledek research-agent #1, paralelismus se nekoná – fakticky budou pracovat postupně.
2. Úkoly trvají dlouho. Paralelizovat „odstranění koncových mezer“ nemá smysl; režie spuštění subagentů pohltí veškerý přínos.
3. Máte dostatečné limity. Více o tom v samostatné části níže – souběžní subagenti rychle spotřebovávají tokeny.

Multi-Agent v2 od Anthropic: další krok

V květnu 2026 Anthropic vydal Multi-Agent Orchestration v2 se třemi důležitými rozdíly oproti klasickému přístupu spouštění souběžných subagentů. Více v následující části.

Co je nového v Multi-Agent v2: orchestrace, výsledky, snění#

Multi-Agent Orchestration: sdílený souborový systém + průběžné kontroly

Anthropic tuto funkci popisuje takto:

Klíčovým rozdílem oproti klasickým subagentům je sdílený souborový systém. Dříve každý subagent pracoval v naprosté izolaci a předávání informací probíhalo pouze prostřednictvím vráceného shrnutí. Nyní mohou specialisté zapisovat do sdílené složky a vedoucí agent může číst výsledky průběžně, ne až na konci. Tím se řeší problém „všichni celý den pracovali, ale nakonec se ukázalo, že dva lidé zvolili neslučitelné přístupy“.

Druhým prvkem jsou průběžné kontroly v rámci pracovního postupu. Vedoucí agent se může zastavit a kteréhokoli specialisty se zeptat „jak to jde“, potom upravit celkový plán. To se blíží tomu, jak pracuje skutečný vedoucí týmu.

Outcomes: hodnoticí kritéria místo pokynů krok za krokem

S funkcí Outcomes sepíšete kritéria úspěchu a agent najde způsob, jak je splnit. Samostatný hodnoticí agent výsledek kontroluje ve vlastním kontextu, aby jej „nekontaminovalo“ uvažování hlavního agenta.

Deset procent u náročných úkolů je významný přínos. Zvlášť když úkol zní „sestav dlouhý článek, který splňuje tato kvalitativní kritéria“, místo „postupuj podle kroků 1–7“.

Dreaming: agenti získávají zkušenosti mezi relacemi

Tohle je po stránce konceptu nejnovější funkce. Agent prochází předchozí relace, hledá vzorce úspěchů a chyb a aktualizuje úložiště paměti. Můžete nastavit ruční kontrolu před použitím změn, nebo mu dovolit upravovat paměť samostatně.

Anthropic uvádí, že Harvey (společnost působící v oblasti právních technologií) zaznamenala po zavedení funkce Dreaming přibližně šestinásobný nárůst úspěšnosti úkolů právního psaní. Funkce už běží v produkci, nejde jen o ukázku.

Co to znamená pro podnikatele, kteří neprogramují

Multi-Agent Orchestration je v současnosti dostupná prostřednictvím Claude Agent SDK, nikoli přímo v Claude Code CLI. Směr vývoje je ale jasný: orchestrace se posouvá od „ručně spustíte N subagentů“ k „popíšete úkol a vedoucí agent rozhodne, komu ho delegovat a jak“. Pokud se subagenty teprve začínáte, zatím se o v2 nestarejte. Naučte se klasický vzor „1 hlavní chat + 3–5 subagentů s různými rolemi“ a za 3–6 měsíců můžete přirozeně přejít na Managed Agents.

7 chyb, které subagentům podrazí nohy#

Chyba 1. Popisy „Pomocník pro X“ nespouštějí agenta

Příznak: napíšete subagenta, zkontrolujete strukturu, všechno je platné, ale Claude jej na uživatelské požadavky nevyvolává. Důvod je téměř vždy stejný: popis je abstraktní, například „Pomocník pro kontrolu kódu“. Řešení: napište přímo do popisu 3–5 skutečných uživatelských frází v uvozovkách a přidejte „use proactively“ / „use immediately after“.

Chyba 2. Vytvoření subagenta tam, kde je potřeba Skill

Subagent stojí více než Skill – vytváří vlastní kontext, načítá vlastní systémový prompt a spotřebuje více tokenů. Pokud je úkol krátký, nespotřebuje kontext hlavního chatu a lze jej dokončit na jeden průchod, má jít o Skill, nikoli o subagenta. Příklad antivzoru: subagent format-validator, který kontroluje schéma JSON proti 20 pravidlům. To má být Skill: jeden model, bez potřeby izolace a bez načítání dalšího kontextu.

Chyba 3. Spouštění „60 souběžných agentů“ hned od začátku

Tohle je nejrozšířenější iluze. Vidíte tweet „mám 1,500 agentů, kteří pracují“ a pomyslíte si „měl bych to dělat taky“. V praxi 60 agentů vyčerpá limity tarifu Pro za hodinu, vyprodukuje hromadu protichůdných výsledků a na konci dne nemáte hotové nic.

Jeden praktikující na Medium to vyjadřuje takto:

Řešení: začněte s jedním subagentem na jeden úkol. Až to zvládnete, přidejte druhého s jinou rolí. Jakmile zvládnete orchestraci dvou, přejděte k týmu 3–5. Přechod od „Claude Code jsem nainstaloval včera“ k „dnes spustím 20 souběžně“ zaručeně rozbije kód a vyčerpá limity.

Chyba 4. Udělení všech nástrojů každému agentovi

Pokud má váš recenzent kódu přístup k Bash, Write a WebFetch, jde o obrovskou bezpečnostní a nákladovou díru. Recenzent by neměl mít oprávnění zapisovat soubory, natož přístup k internetu.

Řešení: přísně omezte tools. Recenzent kódu dostane pouze Read, Grep, Glob. Bezpečnostní auditor dostane stejné čtecí a vyhledávací nástroje i diff od hlavní relace. Bash uděluje shell; automaticky neomezuje agenta jen na git diff. Výzkumný agent dostane WebFetch, WebSearch, Read, Write. Nedávejte subagentovi více oprávnění, než potřebuje pro konkrétní úkol.

Chyba 5. Subagent vypisuje surové výsledky do hlavního kontextu

Pokud výzkumný agent vrátí hlavnímu chatu „tady je všech 30 stránek, které jsem našel; poraď si“, ztratili jste hlavní výhodu subagentů: oddělení šumu. Řešení: výslovně určete formát výstupu v systémovém promptu subagenta. „Vrať POUZE: TL;DR se 3 odrážkami + seznam 5 zdrojů. ŽÁDNÉ výpisy kódu, ŽÁDNÉ surové výsledky vyhledávání.“ Formát má být přísný – subagent nesmí mít volnost „přetvořit jej na esej“.

Chyba 6. Vágní zadání: nejasné požadavky na delegování

Subagent nevidí historii hlavní konverzace. Začíná s čistým kontextem + CLAUDE.md + tím, co jste mu výslovně napsali. Když napíšete „oprav autentizaci“, subagent si začne vymýšlet. Raději napište: „Oprav smyčku přesměrování OAuth, kdy se po úspěšném přihlášení uživatel místo na /dashboard přesměruje na /login. Soubor: src/lib/auth.ts.“

Jasné pravidlo: při delegování dejte subagentovi tolik kontextu, kolik byste poskytli novému dodavateli, který právě nastoupil do projektu.

Chyba 7. Agenti založení na rolích místo úkolů

Lákavý vzor je: „vytvořme frontend-developera, backend-developera a qa-engineera a nechme je pracovat jako tým“. Nefunguje to. Každá „role“ ztrácí kontext celého projektu a agenti se nedokážou shodnout na podrobnostech, protože nevidí jeden druhého.

Řešení: subagent má zpracovávat opakující se úkol s jasným výstupem, nikoli zastávat roli. Ne „frontend-developer“, ale „explore-ui-tree“, „refactor-component“, „audit-accessibility“. Každý subagent zaměřený na úkol odvede konkrétní práci a vrátí konkrétní výsledek.

Kolik stojí souběžní subagenti a kdy se vyplatí?#

Tarif Pro se při spuštění 5 souběžných subagentů na složitých úkolech vyčerpá za hodinu. Max 5x ($100) je realistické minimum pro pravidelnou souběžnou práci. U týmů a tarifu Enterprise se otázka peněz řeší už na úrovni rozpočtu na nástroje.

Další informace o úspoře tokenů v Claude Code najdete v samostatném průvodci limity. Pro subagenty platí základní pravidlo: vyplatí se u úkolu vyžadujícího alespoň 10 minut soustředěné práce. Pokud úkol trvá kratší dobu, subagenta nevytvářejte; vyřešte jej v hlavním chatu nebo pomocí Skill.

Jak začlenit subagenty do svého klonu AI a Druhé hlavy?#

Než vytvoříte prvního specialistu, měl by váš projekt obsahovat tři věci, o které se subagent opírá:

1. Správný CLAUDE.md. Subagent si CLAUDE.md přečte před zahájením – je to jeho „pracovní smlouva“. Bez něj subagent nezná kontext projektu, jeho omezení ani tón komunikace. Začne si věci vymýšlet.

2. Základní Skills. Skill je zabalená metodika. Subagent načítá pouze Skills, které potřebuje, ne všechno najednou. Bez Skills opakuje pokaždé stejnou práci od začátku.

3. Druhá hlava: znalostní struktura. Složka business/ (nebo její obdoba ve vašem oboru) je knihovna, kterou všichni subagenti využívají. Bez ní podává subagent průměrnou odpověď ChatGPT, která se neliší od odpovědi kohokoli jiného.

Obrácené pořadí znamená humbuk bez výsledků. „Mám 60 souběžných subagentů“ s prázdnou složkou business/ znamená 60 průměrných relací ChatGPT se stejným přístupem.

Úplná kombinace – klon AI + Druhá hlava + Context Engineering – představuje tři pilíře, díky nimž je Claude konzistentní. Subagenti jsou součástí klonu AI: způsob, jak Claude dát specializovaný tým pracující podle vaší logiky.

Nejrychlejší začátek je zkopírovat code-reviewer z prvního příkladu výše do .claude/agents/code-reviewer.md, restartovat Claude Code a při příštím commitu vyvolat @agent-code-reviewer. Za 5 minut zjistíte, zda potřebujete subagenty, nebo zda stačí hlavní chat.