s04
子智能体
规划与协调Clean Context Per Subtask
151 LOC5 工具Subagent spawn with isolated messages[]
Subagents use independent messages[], keeping the main conversation clean
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"大任务拆小, 每个小任务干净的上下文" -- 子智能体用独立 messages[], 不污染主对话。
问题
智能体工作越久, messages 数组越胖。每次读文件、跑命令的输出都永久留在上下文里。"这个项目用什么测试框架?" 可能要读 5 个文件, 但父智能体只需要一个词: "pytest。"
解决方案
Parent agent Subagent
+------------------+ +------------------+
| messages=[...] | | messages=[] | <-- fresh
| | dispatch | |
| tool: task | ----------> | while tool_use: |
| prompt="..." | | call tools |
| | summary | append results |
| result = "..." | <---------- | return last text |
+------------------+ +------------------+
Parent context stays clean. Subagent context is discarded.
工作原理
- 父智能体有一个
task工具。子智能体拥有除task外的所有基础工具 (禁止递归生成)。
PARENT_TOOLS = CHILD_TOOLS + [
{"name": "task",
"description": "Spawn a subagent with fresh context.",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {"prompt": {"type": "string"}},
"required": ["prompt"],
}},
]
- 子智能体以
messages=[]启动, 运行自己的循环。只有最终文本返回给父智能体。
def run_subagent(prompt: str) -> str:
sub_messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
for _ in range(30): # safety limit
response = client.messages.create(
model=MODEL, system=SUBAGENT_SYSTEM,
messages=sub_messages,
tools=CHILD_TOOLS, max_tokens=8000,
)
sub_messages.append({"role": "assistant",
"content": response.content})
if response.stop_reason != "tool_use":
break
results = []
for block in response.content:
if block.type == "tool_use":
handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
output = handler(**block.input)
results.append({"type": "tool_result",
"tool_use_id": block.id,
"content": str(output)[:50000]})
sub_messages.append({"role": "user", "content": results})
return "".join(
b.text for b in response.content if hasattr(b, "text")
) or "(no summary)"
子智能体可能跑了 30+ 次工具调用, 但整个消息历史直接丢弃。父智能体收到的只是一段摘要文本, 作为普通 tool_result 返回。
相对 s03 的变更
| 组件 | 之前 (s03) | 之后 (s04) |
|---|---|---|
| Tools | 5 | 5 (基础) + task (仅父端) |
| 上下文 | 单一共享 | 父 + 子隔离 |
| Subagent | 无 | run_subagent() 函数 |
| 返回值 | 不适用 | 仅摘要文本 |
试一试
python agents/s04_subagent.py
试试这些 prompt (英文 prompt 对 LLM 效果更好, 也可以用中文):
Use a subtask to find what testing framework this project usesDelegate: read all .py files and summarize what each one doesUse a task to create a new module, then verify it from here
