Kaip deleguoti didelę užduotį Claude Code naudojant įdėtuosius subagentus

Kas pasikeitė Claude Code v2.1.172 versijoje?#

Jei per pastaruosius kelis mėnesius skaitėte ką nors apie AI agentus Claude Code aplinkoje, tikriausiai susidūrėte su ta pačia fraze. Ji pateikiama oficialioje dokumentacijoje, mano subagentams skirtame vadove ir kiekvieno konkurento analizėje. Ji skamba taip: „subagentas negali paleisti kito subagento“. 2026 m. birželio 11 d. ši eilutė vis dar pateikiama trijose skirtingose code.claude.com/docs/en/sub-agents vietose. Anthropic jos tiesiog dar neatnaujino.

Birželio 10 d. 20:44 UTC Claude Code v2.1.172 pasirodė GitHub Releases. Pagrindinis pakeitimų žurnalo įrašas buvo viena eilutė:

Šiame leidime taip pat ištaisyta klaida, galėjusi pasireikšti tik naudojant įdėjimą: foninis subagentas agentų skydelyje likdavo paryškintas kaip aktyvus, nors jo paleistas įdėtasis subagentas jau būdavo sustabdytas.

Tai retas atvejis, kai oficiali dokumentacija vis dar prieštarauja išleistai versijai. Toliau paaiškinsiu, kuo įdėjimas skiriasi nuo lygiagrečių subagentų, ką reiškia „5 lygiai“ ir kokiais trimis atvejais ši funkcija šiandien iš tiesų naudinga.

Kuo įdėtieji subagentai skiriasi nuo lygiagrečių ir nuosekliųjų?#

Ilgai bandžiau šiuos tris būdus rankiniu būdu, ir aš juos suprantu taip: delegavimas turi tris dimensijas – plotį, ilgį ir gylį. Kiekviena sprendžia skirtingą problemą.

Plotis – lygiagretūs subagentai. Pagrindinis pokalbis paleidžia N nepriklausomų subagentų tame pačiame lygyje. Kiekvienas gauna siaurą užduotį, dirba atskirame izoliuotame lange ir grąžina tik rezultatą. Plotis sprendžia greičio problemą: 5 lygiagrečiai dirbantys subagentai užduotį atliks per tiek laiko, kiek vienam reikėtų tą patį darbą atlikti nuosekliai. Šį modelį aptariau savo vadove apie lygiagrečius subagentus naudojant worktree.

Ilgis – subagentų grandinė. A dirba ir perduoda rezultatą B, B dirba ir perduoda jį C. Kiekvienas mato ankstesnio agento įvestį. Ilgis nustato tvarką: B negali pradėti, kol negauna duomenų iš A. Klasikinis pavyzdys: pirmiausia tyrimo subagentas surenka šaltinius, tada redagavimo subagentas pagal juos parašo straipsnį, o galiausiai faktų tikrinimo subagentas patikrina straipsnį. Tai plokščia seka; pagrindinis pokalbis išlaiko visą pasakojimo giją.

Gylis – įdėtieji subagentai. A paleidžia B, B paleidžia C, C paleidžia D. Kiekvienas antrinis agentas dirba savo pirminio agento viduje, atskirame izoliuotame lange, ir grąžina pirminiam agentui tik rezultatą. Pagrindinis pokalbis nemato nieko, kas vyksta antrinių agentų, anūkų ir proanūkių languose. Būtent tai nauja v2.1.172 versijoje.

Pagrindinis nesusipratimas kyla žmonėms manant, kad 5 lygiai reiškia „vienu metu galima paleisti 5 subagentus“. Taip nėra. Gylis nurodo vertikalų medžio lygį, o ne vienu metu paleistų antrinių agentų skaičių. Kiekviename lygyje gali būti vienas arba šimtas subagentų. 5 lygiai reiškia, kad delegavimo grandinė gali nusileisti 5 žingsniais: pagrindinis pokalbis → anūkas-1 → anūkas-2 → anūkas-3 → anūkas-4 → anūkas-5. Kiekviename lygyje ji gali šakotis.

Versija 2.1.172 panaikino taisyklę, kad subagentas negali paleisti kito subagento.

Jei jums reikia greičio, rinkitės plotį. Jei vykdymo tvarka griežta, rinkitės ilgį. Gylis naudingas vienu konkrečiu atveju: kai vienoje užduotyje yra triukšminga antrinė užduotis (15 žiniatinklio užklausų, žurnalų peržiūra, keliolikos failų skaitymas) ir nenorite, kad šis triukšmas užtvindytų pagrindinį langą.

Ką praktiškai reiškia „5 lygių gylis“?#

Svarbu kalbėti sąžiningai. Pusę dienos praleidau skaitydamas dokumentaciją ir bendruomenės analizes, kad išsiaiškinčiau, jog Anthropic nepateikė tikslaus apibrėžimo. Štai ką reikia žinoti.

Tai riba, o ne nustatymas.

Riba įdiegta serverio pusėje. Atlikus kliento v2.1.172 atvirkštinę analizę, MAX_DEPTH konstantos nerasta. Tai reiškia, kad patikra vykdoma kažkur Anthropic API, o ne jūsų kompiuteryje. Negalite nustatyti --max-depth 7, kad medis būtų gilesnis. Taip pat negalite nustatyti --max-depth 2, kad įvestumėte žemesnę, saugesnę ribą. Vienintelė jūsų turima kontrolė yra Agent(agent_type) leidžiamų agentų sąrašas frontmatter bloke, tačiau jis riboja antrinių agentų tipus, o ne gylį.

Anthropic tiksliai neapibrėžė, ką reiškia „5“. Tai antras svarbus dalykas:

Anthropic tiksliai neapibrėžė „5“. Oficialiuose šaltiniuose nenurodyta, ar depth=5 reiškia penkis lygius žemiau šakninio lygio, ar iš viso penkis agentus, įskaitant šakninį.

Trečiųjų šalių integracijos kol kas tai interpretuoja skirtingai. ruvnet/ruflo projekto ADR-147 daroma prielaida, kad „5 antriniai lygiai žemiau šakninio = 6 agentai grandinėje“. Savo eksperimentuose naudoju tą pačią konvenciją: pagrindinis pokalbis yra 0 lygis, jo tiesioginiai antriniai agentai – 1 lygis ir taip toliau iki 5 lygio. Tačiau viešojoje dokumentacijoje tai nenurodyta.

Riba jau įjungta; jokių jungiklių nereikia. Nereikia nieko aktyvinti. Atnaujinę Claude Code į v2.1.172, galite antrinio agento tools sąraše pridėti Agent, ir jis galės paleisti kitą subagentą. Svarbiausia, kad pirminis agentas tai leistų (tools: Agent(...)).

Kur šiandien vyksta jūsų delegavimas: į plotį, ilgį ar gylį?#

Peržiūrėkite paskutines 5 savo užklausas. Kaip dažnai nutinka taip: pradedate užduotį, Claude ima ieškoti failuose, pateikia 10 žiniatinklio užklausų, į kontekstą įkelia visą žurnalų sieną, o po 20 minučių suprantate, kad langas pilnas. Galutiniam atsakymui lieka menkas tokenų biudžetas, nes tarpiniai išrašai sunaudojo 70 procentų konteksto.

Šiuo atveju jums reikia gylio. Ne lygiagretumo ir ne grandinės – gylio. Pagrindinis pokalbis turėtų deleguoti „tyrimą“ vienam subagentui, kuris iš savo lango paleidžia atskirus antrinius agentus konkrečioms žiniatinklio paieškoms, failų skaitymui ir paieškai kode. Antriniai agentai grąžina tik apibendrintas išvadas. Anūkas pasako pirminiam agentui: „radau, patvirtinta“ arba „neradau, priežastis X“. Pirminis agentas iš to parengia vieną santrauką ir grąžina ją jums. Pagrindinis pokalbis lieka neužgriozdintas.

Iki birželio 9 d. tai mėgdžiojau rankiniu būdu. Atidarydavau antrą Claude Code egzempliorių, nukopijuodavau užklausą „ištirk tai“, ją vykdydavau, o tada ranka perkeldavau rezultatą atgal į pagrindinį langą. Šį sąrankos būdą išsamiai aprašiau vadove apie delegavimą daugeliui AI agentų. v2.1.172 versijoje tai galite tiesiogiai aprašyti orkestratoriaus sistemos užklausoje – Claude pats sukurs medį.

Kokiais 3 atvejais įdėtieji subagentai iš tiesų naudingi?#

1 atvejis. Išsamus tyrimas su faktų tikrinimu

Tarkime, renkate medžiagą straipsniui ar pardavimo pasiūlymui. Pirmiausia reikia iš viešų šaltinių išrinkti 5–10 teiginių, tada kiekvieną patikrinti – rasti pirminį šaltinį, įsitikinti, kad citata tiksli, ir apskaičiuoti tikruosius skaičius.

Iki v2.1.172 turėjote dvi galimybes. Arba viską patikėti vienam subagentui, kuris vargtų su 30 žiniatinklio užklausų ir jomis užpildytų savo kontekstą. Arba padalyti darbą rankiniu būdu: viena užklausa teiginiams išrinkti, o tada pereiti per teiginius ir kiekvienam paleisti atskirą subagentą. Pagrindinis pokalbis prisipildydavo tarpinių sąrašų sienų.

Toliau pateiktame recepte pagrindinis pokalbis deleguoja research-orchestrator (1 lygis). Orkestratorius pats išrenka teiginius, kiekvieną perduoda fact-verifier (2 lygis), o kiekvienas tikrintojas konkrečias paieškas deleguoja web-deep-search (3 lygis). Pagrindinis pokalbis gauna tik patikrintų teiginių masyvą su šaltiniais. Visa kita lieka antrinių agentų languose ir niekada nepatenka į jūsų kontekstą.

2 atvejis. Didelės saugyklos analizė

Jums pateiktas projektas, kurį sudaro 200 failų. Turite suprasti architektūrą, rasti pagrindinius modulius ir įvertinti techninę skolą. Jei ranka paleisite Glob ir keliolika Read iškvietimų, per 10 minučių užpildysite langą.

Gylis tai išsprendžia taip: pagrindinis pokalbis paleidžia „architekto“ subagentą. Architektas viduje paleidžia tris antrinius agentus – vienas apžiūri katalogų struktūrą (paleidžia Glob ir parengia santrauką), antras perskaito 5 svarbius konfigūracijos failus, o trečias ieško pagrindinių šablonų. Kiekvienas grąžina architektui glaustą santrauką. Architektas sudėlioja bendrą vaizdą ir pateikia pagrindiniam pokalbiui galutinę, pusės ekrano ilgio ataskaitą. Gaunate projekto žemėlapį, neužtvindydami konteksto visų failų cat išvesties siena.

3 atvejis. Priklausomybių analizė nuo pradžios iki galo

Keičiate duomenų bazės schemą, API kontraktą arba bendrinamą konfigūracijos failą. Turite suprasti, kur pasireikš pakeitimų poveikis. Ši užduotis greičiausiai išnaudoja kontekstą, nes yra daug priklausomybių ir kiekvieną jų reikia patikrinti šaltinio kode.

Naudodamas gylį pagrindinis pokalbis paleidžia „impact-analyzer“ (1 lygis). Jis kiekvienam paveiktam failui paleidžia po dependency-tracer (2 lygis). Kiekvienas tracer viduje paleidžia consumer-finder (3 lygis), kuris ieško kodų bazėje, kur naudojama ši priklausomybė. Kiekvienas grąžina tik esmę: „suges šios trys vietos“. Pagrindinis pokalbis sudaro lentelę „paveikti failai → poveikis“ nematydamas paieškos rezultatų.

Kaip per 10 minučių nustatyti įdėtuosius subagentus#

1 žingsnis. Įsitikinkite, kad naudojate v2.1.172 arba naujesnę versiją.

claude --version

Jei versija senesnė, atnaujinkite. Pagrindinė šio leidimo funkcija aprašyta viena pakeitimų žurnalo eilute: „Subagentai dabar gali paleisti savo subagentus iki 5 lygių gylio“ (visas tekstas).

2 žingsnis. Sukurkite pirminį agentą, galintį paleisti antrinius agentus.

Failas .claude/agents/research-orchestrator.md:

---
name: research-orchestrator
description: Deleguoja tyrimą ir išsamų faktų tikrinimą
tools: Agent(fact-verifier), Read, WebFetch
model: opus
---

Esi tyrimo orkestratorius. Gavęs temą:
1. Perskaityk pateiktą medžiagą arba gauk pateiktus viešus šaltinių URL.
   Pats išrink iki 5 konkrečių teiginių. Kiekvienam užrašyk teiginio tekstą,
   jo šaltinio URL ar failą ir tikslią jį pagrindžiančią ištrauką.
   Jei šaltinių medžiaga nepateikta, paprašyk jos prieš deleguodamas.
2. Kiekvienam teiginiui iškviesk fact-verifier – jis pats paleidžia
   savo antrinius subagentus paieškai žiniatinklyje ir tikrinimui.
3. Fact-verifier grąžins tau tik galutinius verdiktus –
   nekelk tarpinių išrašų į savo kontekstą.

Galutinė ataskaita – tik masyvas { claim, sources[], confidence }.

tools eilutė suteikia tik fact-verifier antrinio agento tipą. Teiginių išrinkimas yra paties orkestratoriaus pirmas žingsnis, todėl nereikia neapibrėžto claim-extractor failo. Tipų leidžiamų įrašų sąrašas riboja, kokį antrinį agentą galima iškviesti; jis neriboja, kiek kartų tas tipas paleidžiamas. Receptą apribokite daugiausia penkiais išrinktais teiginiais.

3 žingsnis. Sukurkite antrinį agentą, kuris pats gali paleisti anūkus.

Failas .claude/agents/fact-verifier.md:

---
name: fact-verifier
description: Tikrina teiginį naudodamas antrinių agentų paiešką žiniatinklyje
tools: Agent(web-deep-search), Read
model: sonnet
---

Esi faktų tikrintojas. Gavęs teiginį:
1. Suformuluok 2-3 paieškos užklausas.
2. Kiekvienai paleisk web-deep-search – jis pats atliks
   WebSearch ir WebFetch ir grąžins patikrintas ištraukas.
3. Sujunk rezultatus į vieną verdiktą: { claim, sources[], confidence }.

Matote svarbiausią dalį? tools vėl nurodyta Agent(web-deep-search). Tai reiškia, kad faktų tikrintojas (2 lygis mūsų medyje) pats gali paleisti kitą subagentą (3 lygis). Anksčiau ši eilutė neveikė – dokumentacijoje vis dar rašoma:

v2.1.172 versijoje ši eilutė pasenusi. Sintaksė ta pati, tačiau dabar ji veikia bet kuriame medžio gylyje.

4 žingsnis. Sukurkite anūką.

Failas .claude/agents/web-deep-search.md:

---
name: web-deep-search
description: Ieško žiniatinklyje ir grąžina ištraukas
tools: WebSearch, WebFetch
model: haiku
---

Gavai paieškos užklausą. Atlik WebSearch, pasirink 3 tinkamiausius URL, o per WebFetch ištrauk pažodinius teiginio patvirtinimus. Grąžink masyvą { url, snippet, supports_claim: yes|no }.

Anūkas neturi Agent įrašo tools sąraše, todėl žemiau medžiu daugiau nešakojasi.

5 žingsnis. Paleiskite orkestratorių.

claude --agent research-orchestrator

Tada pokalbyje pateikite šaltinio tekstą ar viešus šaltinių URL: „Iš šių šaltinių išrink ir patikrink iki 5 konkrečių teiginių; grąžink teiginius, šaltinius ir pasitikėjimą.“ Su --agent research-orchestrator pati sesija yra orkestratorius; jo tikrintojai ir paieškos agentai prideda du deleguotus lygius žemiau jo. Jei įprasta pagrindinė sesija deleguoja šiam orkestratoriui, po ta pagrindine sesija yra trys deleguoti lygiai.

Kokie 5 netinkami šablonai eikvoja tokenus ir naikina stebimumą?#

Netinkamas šablonas 1. Užduotis telpa viename lange.

Jei vienas subagentas gali atlikti užduotį be triukšmo, nepridėkite lygių: įdėjimas be reikalo didina sąnaudas ir delsą.

Netinkamas šablonas 2. Jums reikia greičio, o ne izoliacijos.

Jei norite greičio, jums reikia lygiagretumo, ne gylio. Vietoj grandinės kurimo paleiskite 5 subagentus greta, tame pačiame lygyje. Gylis skirtas triukšmingam parengiamajam darbui perkelti į antrinį langą, o ne darbui paspartinti.

Netinkamas šablonas 3. Darbas iš esmės nesudėtingas.

„Surask šį failą ir parodyk man“ yra dviejų žingsnių užklausa; jai nereikia trijų lygių hierarchijos. Įdėjimas naudingas, kai užduotyje yra triukšminga antrinė užduotis. Jei triukšmo nėra, nepridėkite subagentų.

Netinkamas šablonas 4. Neaiškios pirmojo lygio užklausos.

Tai pavojingiausias atvejis. Jei pirmojo lygio orkestratoriui pateiksite neaiškią užklausą, neaiškumas dauginsis. Viena neaiški pirmojo lygio užklausa virsta 4 neaiškiomis antrojo lygio užklausomis ir 16 trečiojo lygio užklausų. Pradėję dirbti anūkai net nežinos, ko ieškoti.

Netinkamas šablonas 5. Geometrinis sąnaudų augimas.

Pagrindinis ekonominis argumentas: įdėjimas daugina tokenų sąnaudas, o daugėjimas kaupiasi didėjant gyliui.

Apytikslis skaičiavimas: 3 lygių grandinė, kurioje kiekviename lygyje išsišakoja 3 šakos, reiškia 27 subagentus. Tai bent 27 kartus daugiau tokenų nei paprastai užklausai. Naudojant Claude Pro planą, šis skaičiavimas per kelias valandas išnaudoja dienos limitą. Jei naudojatės Max planu, per dieną išnaudosite savaitės limitą.

Papildomas netinkamas šablonas (mano patirtis): „50 agentų atlieka beprasmį darbą.“

Žiūrėdamas į kitų žmonių projektus dažnai matau: „Turiu 50 dirbančių agentų.“ Paklausiu, ką jie daro. Paaiškėja, kad tie 50 agentų atlieka beprasmį darbą. Jie generuoja nereikalingos išvesties krūvas, daugybę žalių santraukų, pasikartojimų ir žurnalų sienų. Kiekvienas daro kažką „bendrai naudingo“, o rezultatas – paskendęs kontekstas ir mažos įmonės sąskaitą primenanti tokenų sąskaita. 5 lygio gylis šios problemos neišsprendžia – ją pablogina. Jei pirmame lygyje jau neaišku, kas ką daro, 5 lygio gylis reiškia penkis painiavos lygius.

Prieš paleisdami bet kurį subagentą, per pusę minutės atsakykite į 4 klausimus:

• Ką tiksliai jis daro (vienu sakiniu)?
• Kuriuos failus jis liečia?
• Ką jis grąžina pirminiam agentui?
• Kas tai patikrina?

Jei negalite atsakyti per 30 sekundžių, šis subagentas neturėtų egzistuoti. Šią taisyklę atskirai paaiškinau savo vadove apie lygiagrečius subagentus.

Kodėl įdėjimas be konteksto inžinerijos sukelia 5 lygius haliucinacijų?#

Čia žmonės dažnai klausia: „Atnaujinau Claude Code, pridėjau Agent į tools, medis kuriamas, bet galutinis atsakymas vis tiek neteisingas. Kodėl?“

Atsakymas paprastas. Kiekvienas Claude Code subagentas pradeda nuo nulio. Iš oficialios dokumentacijos:

Pirmajame lygyje tai suvaldoma: orkestratorius perduoda savo antriniam agentui trumpą užduoties aprašymą. Trečiajame lygyje anūkas gauna užduoties delegavimo pranešimą iš pirminio agento, kuris ir pats turėjo tik delegavimo pranešimą. Kiekvienas perdavė toliau tik nedidelę dalį informacijos. Penktajame lygyje turite subagentą, kurio lange yra frazė „patikrink teiginį X“ ir daugiau nieko. Jis nežino, kuriame projekte dirba, kokią užduotį sprendžia ar į ką sutelkti dėmesį.

Be CLAUDE.md penktojo lygio anūkas panašus į darbuotoją, pirmą kartą gyvenime atėjusį į biurą ir negavusį jokio įvadinio instruktažo. Jis kažką padarys, nes gavo užduotį, bet tai nebus tai, ko reikia projektui.

Kas dar pasikeitė v2.1.172 versijoje, be įdėjimo?#

Atverkite visą v2.1.172 pakeitimų žurnalą ir pamatysite, kad visas leidimas susijęs su subagentais.

Pataisa 1. Foninis subagentas nebelieka „užstrigęs“ kaip aktyvus agentų skydelyje, kai sustabdomas jo paleistas įdėtasis subagentas. Ši klaida gali pasireikšti tik naudojant įdėjimą.

Pataisa 2. availableModels apribojimai dabar taikomi ir subagentams. Anksčiau, apribojus komandai prieinamus modelius (pavyzdžiui, uždraudus opus siekiant sutaupyti), subagentai galėdavo apeiti taisyklę savo konfigūracijoje ją pakeisdami. v2.1.172 versijoje taisyklė taikoma visur.

Pataisa 3. Dabar promptų istorijos rodyklė aukštyn rodo subagento dabartinio skirtuko promptus, o ne pagrindinio agento. Tai stebimumo patobulinimas.

Pataisa 4. Sumažintas procesoriaus naudojimas veikiant tuščiąja eiga: /goal indikatorius nebeperpiešia terminalo 5 Hz dažniu, kai nieko nevyksta, o dirbant lygiagretiems subagentams naudotojo sąsaja perpiešiama rečiau.

Pabrėšiu, kad visos keturios pataisos susijusios su subagentais. Tai reiškia, kad Anthropic išleido visą įdėjimo infrastruktūros dėklą, o ne tik pridėjo vieną eilutę pakeitimų žurnale. Anthropic viduje įdėjimas buvo naudojamas jau kurį laiką prieš paskelbiant apie jį viešai.

Kontrolinis sąrašas: kada įdėjimas padeda, o kada kenkia#

Įdėjimą naudokite, jei:

• Užduotyje yra antrinė užduotis su daugybe žiniatinklio užklausų, paieškų kode arba failų skaitymo.
• Galite prarasti tos antrinės užduoties rezultatą (jei anūkas atsakys „nieko neradau“, orkestratorius gali tęsti darbą).
• Jums nereikia tarpinių rezultatų pagrindiniame lange.
• Turite CLAUDE.md ir surinktą projekto kontekstą, kuriuo subagentas gali remtis.
• Galite aiškiai nusakyti, ką grąžins kiekvienas lygis (įvestis, išvestis, formatas).
• Turite Max planą arba rezervą ×27 tokenų sąnaudoms.

Įdėjimo nenaudokite, jei:

• Vienas subagentas gali išspręsti užduotį be triukšmo.
• Jums reikia tarpinių rezultatų pagrindiniame lange (tai reiškia, kad jums reikia lygiagretumo).
• Projekte nėra CLAUDE.md arba pateikta tik skurdi verslo konteksto informacija.
• Pirmojo lygio užklausos neaiškios (neaiškumas eksponentiškai plis žemyn medžiu).
• Jums reikia greičio – atliekant panašią užduotį lygiagretumas greitesnis už gylį.
• Turite Pro planą ir dirbate visą dieną – limitą išnaudosite per kelias valandas.

Daugiau medžiagos rasite Ailoot.