# Anthropic：先别急着拆子 agent


![](https://leafw-blog-pic.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/fold-subagents-single-loop-cover.png)

前几天写过一篇[并行子 agent 的论文解读](https://www.leafw.net/parallel-subagents/)，结论是短任务上开并发普遍掉分，长任务有涨有跌。10 月 22 日，Anthropic 在 Claude 官网发布了一篇文章《Building agents: When to fold subagents into your main agent loop》，作者是 Anthropic 的 Diane Sarkis，讲什么时候该把子 agent 折回主循环，也就是把子 agent 的提示词和能力并进主 agent，变成它的 skill 和工具。

文章开头先肯定了子 agent：它们在验证、并行工作和按模块划分权限上很好用，Anthropic 内部不少 agent 也在用，比如多 agent 研究系统。但 Anthropic 的 Applied AI 团队在企业的 agent 部署里反复看到，把路由、规划器和各领域子 agent 折回主循环之后，效果更好。按文章的说法，在他们比较过的几家企业部署里，带 skill 的单 agent 在质量上常常同时胜过「一个提示词包办一切」和「拆成子 agent」两种设计，每个任务的成本和延迟也往往更低。

全文绕着一个问题：拆出去的每个子 agent，都要拿得出证据说明它为什么需要单独的上下文。

接下来大致按照背景、主张、迁移方法、工具包、启发和局限的顺序拆一遍。

## 背景：拆分从哪来

### 架构照着组织长

文章描述的起点很常见：公司想用一个统一的客户入口串起多个产品，每块能力归一个团队，于是各团队先各做一个 agent，再由中央平台团队在上面搭编排层。形式可以是编排 agent 调度子 agent，也可以是主 agent 把各团队的 agent 当成 MCP 工具来调。MCP 是 Model Context Protocol，一种把外部工具和数据接到模型上的开放协议。

文章认为这样看着简单，复杂度马上就来了，它列了五种问题：

- 上下文管理：每次都要决定 agent 之间传什么，来回传递里细节会丢；
- 子 agent 泛滥：每个团队都交付自己的子 agent，最后可能有几百个功能重叠的子 agent，没有统一标准，也没有明确的负责人；
- 拼凑的系统提示：每个团队往系统提示里加一句，规则互相冲突，语气也不一致，原文管它叫 Frankenprompt；
- 评测各自为政：每个团队只给自己的子任务加评测，整套评测没人维护，管理层看到的是被稀释、过于局部的分数；
- 延迟：多 agent 结构本身会拖慢响应。有一位客户把多 agent 方案和单 agent 循环做了对比，后者运行时间快了大约 2 倍。

文章开头还举了个例子：一家公司面向客户的 agent 里有十来个专家子 agent，品牌语气很难保持一致，多出来的延迟也伤了用户体验。文章把这类拆分归到康威定律上：太多企业给每个团队、每类问题各配一个子 agent，agent 架构就成了组织架构图的翻版。

### 五层结构和一个循环

文章还描述了一种常见的方案演进，下图是原文配的对照图。

![五层结构与单 agent 循环的对照](https://leafw-blog-pic.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/fold-subagents-five-layer-architecture.png)

左边是常见做法：请求先进多 agent 编排器，经过意图分类器和编号 1 到 5 的固定推理流水线，分进三个用户群桶，各走推荐分支，最后汇成答案，标题是「模型外面套了 5 层结构」。右边是他们常推荐的做法：一个清晰的系统提示、一个模型、四五个只负责取数据的轻量工具，外加一道严格的输出护栏，标题是「1 个循环」。文章说，这类方案得到的反馈往往是：大部分结构在替模型做它已不需要代劳的事，右边这套就够覆盖多数场景。

## 文章的主张

### 一个循环加渐进式披露

文章推荐的做法是渐进式披露：通过 skill 渐进地披露上下文，通过工具搜索渐进地披露工具。agent 平时只看到每个 skill 和工具的简短描述，用到时才加载完整内容。skill 是 Anthropic 的一种能力打包方式，一个文件夹里放说明文档和可选脚本，模型先看名字和一两句描述，需要时再读全文；工具搜索是同样的思路用在工具定义上。

文章给了三条理由。

第一，共享上下文的答案更好。对运行较久的 agent，多个任务的上下文最好都留在主上下文窗口里。见过前面每一步结果的 agent 能把它们串起来，比几个子 agent 各交回一份摘要得出的结果更丰富，有损的交接也更少。

第二，渐进式披露能防止上下文膨胀。不用把所有内容一次性塞进很长的系统提示，单个 agent 也能处理各种任务，这就去掉了团队过去拆子 agent 的主要理由。文章给的数字是：Anthropic 把 Claude Code 面向更强模型的系统提示削减了 80% 以上，其中包括渐进式披露 skill 和工具带来的删减。

第三，模型更强了。文章说从 Opus 4.5 开始，模型在单个循环里能处理的东西远超多数团队的预期；近来的模型也越来越会边做边汇报、边检查，harness 里一些部件因此多余。循环越简单，换下一代模型越容易。文章提到，在他们帮客户做过的迁移里，僵硬的多 agent 结构常常就是新模型没法多承担工作的原因。

单循环也有代价：系统提示要精心维护，skill 和工具的描述要在对的时机触发，上下文窗口、记忆和笔记都要专门处理。文章的安排是由一个中央团队负责端到端质量和系统提示，每个新工具、新评测上线前都由它审核，团队要小。

### 单循环长什么样

文章给出的目标形态是：一个模型、一个上下文窗口，跑一个开放式的工具循环，回合数、成本预算和写操作审批这些限制放在 harness 里。每一轮模型发出一批工具调用，harness 并行执行，把原始结果交回同一个模型，由它决定再发一批、问用户一个问题，还是给出答案。模型答完或预算耗尽时循环停止，之后可以再跑一道验证。模型在第一轮把计划写进上下文，随结果不断修改。文章说这是相对编排模式最主要的变化：写计划的和执行计划的是同一个模型，所以能在中途改计划。

原有的部件各有去处。那段按一套规则改写计划的代码可以删掉，每一步由模型自己决定；顺序和领域流程放进 skill；校验、审批关卡这类硬性限制，以及对话中途才用到的东西（比如查记忆），放进工具。代码仍可预先加载便宜又几乎总要用的内容，比如实体解析，也在工具内部处理拼装请求这类机械活。

### 子 agent 留给谁

文章明确说子 agent 仍有用处，在前沿研究里也还在用。它列了三种该用的情况：

1. 单 agent 循环因为上下文膨胀出现了可测量的性能退化；
2. 多个任务需要并行处理，每个任务用一个全新的上下文窗口，做完就丢掉；
3. 单个 agent 难以选对工具，或者系统提示里的指令互相冲突。

确实要走多 agent，文章建议从最简单可行的模式起步，比如生成者加验证者，并且按上下文划分边界：交给每个子 agent 的工作只需要系统其余部分的很少信息，交回一个紧凑的结果。它点名的合适场景是独立的研究路径、接口清晰的独立组件、只看结果的黑盒验证。按问题类型拆分则会变成传话游戏，每交接一次就失真一点。下图是原文给的例子。

![按问题类型拆分与按上下文拆分](https://leafw-blog-pic.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/fold-subagents-split-by-problem-vs-context.png)

上半部分按问题类型拆：agent 1 写功能，交给 agent 2 写测试，再交给 agent 3 审代码，图注说每次交接都丢上下文，写测试的 agent 不知道实现时为什么那样决定。下半部分按上下文拆：一个 agent 既写功能又写测试，因为上下文本来就在它手里；另一个验证者只跑测试、报告结果，用不着实现时的上下文。

这和前面那篇论文能对上。论文里并发带来收益的三种情况是互补分工、并行尝试再挑选、独立验证，和文章列的场景很接近；它的失败分类里有一类「全局上下文」，占全部失败实例的 9.3%，说的就是各自干活的 agent 缺了把工作接起来所需的信息。

至于由子 agent 接管整段对话的完整交接，文章只建议用在它必须直接和用户对话的时候，其余都可以换成主循环里的 skill 加工具。

## 迁移怎么做

迁移路径可以画成下面这张流程图，根据原文和配套工具包整理：从建评测、跑基线开始，经过合并或包成工具，再把子 agent 逐个折进主循环，每折一个比一次评测；变差就先修，修完仍然更差，才退回，把这个子 agent 留作工具调用。

![迁移流程](https://leafw-blog-pic.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/fold-subagents-migration-flow.png)

### 先建评测

第一步是建一套评测，用一组任务给系统打分，判断该不该折某个子 agent。文章见过行之有效的结构是：一套共享的端到端评测归中央团队，各团队再随自己的 skill 附上小评测集。10 个带标准答案的样例就够起步。

打分可以先用评分细则给最终回复打分。还有编排器时，同时跟踪路由准确率，看有没有选对子 agent；折进去之后，改成看 agent 有没有加载对 skill、调对工具。长期目标是任务完成度评测，比较不同架构时这个最重要。内部系统的环境难以重放时，文章提到 Anthropic 内部的一个办法：给重要事件记下时间戳，之后重放，当作有针对性的评测来跑。

### 合并、包成工具、折进去

往单循环演进，就是把子 agent 逐步变成工具和 skill。文章给了三种做法，下图是原文示意。

![三种减少子 agent 的做法](https://leafw-blog-pic.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/fold-subagents-merge-as-tool-fold.png)

左栏是合并：主 agent 下面原来挂着 A、B、C、D 四个子 agent，共享上下文的两两合并成 A+B 和 C+D。文章建议从使用最多的开始合并，对象是三类：一个依赖另一个的输出、读写同一份数据、经常被一起调用。

中栏是把子 agent 当工具调用：主 agent 通过工具调用拿回每个子 agent 的结果，自己继续掌握对话。这样可以给子 agent 定统一的返回格式，由主 agent 拿真实数据核对结论。这一步不用重写子 agent，文章认为适合当第一步，也能在折叠之前拿到基线。但问题还在：每个专家仍有自己的提示词、上下文、负责团队和评测；每次调用交回的仍是有损的摘要；每次调用都是一个嵌套的模型循环，会增加延迟。

右栏是折进 skill 和工具：子 agent 的提示词变成主 agent 的 skill，API 调用变成 MCP 工具。文章的做法是一次折一个，对比有没有这个子 agent 时的评测结果，再决定留哪些。

### 看哪些任务翻转

比较时，文章提醒别只看总分，要看哪些任务翻转了，也就是原来通过的变成失败，或者反过来。Anthropic 在一个示例客服 agent 上试过：把一个子 agent 折进另一个之后，延迟降了，却弄坏了一个原本通过的流程。主 agent 手里有了查订单的工具，就自己回答了，没去问物流专家要送达日期。

所以每次改动前，评测里要有任务覆盖生产中每一条连着跑的 agent 链，以及 agent 绝不能违反的每一条规则；每个任务要跑不止一次，因为上面那个问题在两次运行里只出现了一次。

### 多团队怎么分工

折完之后，各团队的职责从维护 agent 变成维护 skill 和工具，中央小团队继续管系统提示和端到端质量。文章按三种载体分工。

MCP 工具适合执行动作、读实时数据、返回固定格式的结果。文章建议按用户意图给工具分组，别一个 API 对应一个工具，因为系统提示里的工具定义超过 30 到 50 个时，选工具的效果往往变差。要配合工具搜索和延迟加载，必要的前置条件放进工具里检查：比如 Y 需要 X 的输出，就让 Y 的工具自己检查，缺了就返回一条模型能照着做的提示。权限也一样，每个工具检查调用它的用户能看什么、做什么，不允许就返回一句模型读得懂的拒绝，一个循环就能服务权限不同的用户。

skill 承载团队的做事方式，也就是原来写在专家子 agent 提示词里的步骤、规则和判断标准。为防止 skill 泛滥，文章建议每个团队指定直接负责人，保证 skill 写得好、互不重叠、附带评测。文章还提到两个 Claude Code 命令：`/skill-creator` 由官方插件提供，用来写出结构规范的新 skill，也能审计已有 skill，做精简、去重和重组；`/skill-doctor` 用来看库里每个 skill 的成本和实际使用频率，删掉没用的。

知识库放 agent 偶尔才需要的参考资料，比如政策、指标定义、产品规格，可以放在模型自己调用的查询工具后面，或者作为 skill 里的参考文件。文章特别说，避免由代码检索这些内容再贴进提示词。

这条有个外部案例可以对照。Skyvern 是一个开源的浏览器自动化框架，联合创始人兼 CEO Suchintan Singh 在 10 月 1 日的博文里写，他们去掉了由代码先截图、把网页压缩成元素列表再交给模型的预处理，改成让 agent 从最少的上下文出发，自己按需扫描 HTML 和截图。按他们在约 10 万次生产运行上的 A/B 测试，平均运行时间从 593 秒降到 262 秒，模型调用从平均 6.4 次增加到 23 次，每次调用的 token 从 2.9 万降到 1.2 万。

## 工具包里有什么

文章配套的 `anthropics/single-agent-loop-kit`，README 写明是参考实现，不维护、不收贡献。主体是一个 Claude Code skill，外加四个脚本、一个参考循环和一个能跑的示例。

### 六个步骤和四次停顿

把 `skill/` 目录复制到自己 agent 仓库的 `.claude/skills/` 下，在 Claude Code 里让它运行，它按六步走：审计、基线、合并、折叠、作为工具保留、日常维护。

审计给每个 agent 定一个结论：`main`（路由或编排器，将来变成单循环）、`fold`（默认，折成 skill 和工具）、`merge`（和另一个合并）、`as-tool`（保留独立上下文，作为工具调用）、`keep`（必须自己和用户多轮对话，或归外部公司所有）。判断子 agent 配不配独立上下文，步骤文件给了三条标准，满足一条即可。第一条比文章更具体：每次调用要读几万 token 级别的内容才算，几千不算，而且要先问工具能不能少返回一点；另外两条是并行或独立的工作，以及靠 skill 也解决不了的工具过多或指令冲突。它还列了几条不算理由的情况：归另一个团队管、有自己的人设、提示词长、工具多、步骤固定。固定步骤就是工作流，写成代码放进工具。

折叠时，子 agent 的提示词逐行分到五处：流程和领域知识进 skill；硬性限制进工具，由代码强制执行；参考资料进参考文件或查询工具；人设和问候语删掉，语气归主系统提示；为旧模型写的指令，比如大写强调、「一步一步想」，也删掉。

整个过程有四个固定停顿：审计之后、第一次花钱跑评测之前、基线之后、每次改动之后，每次都汇报发现、建议和一个要人回答的问题。评测的 token 由使用方自己出，花钱前要给出估算，README 建议从 10 个任务、每任务两三次开始。基线步骤还要求列一张破坏清单，规则丢失、主 agent 走捷径、选错工具、多出不该有的写操作、多轮对话断线等，适用的每一种都要有能发现它的任务；成本悄悄上涨和路由漂移两类不设任务，靠对比结果里的 token 和路径变化来看。

### 示例：一个虚构的客服台

`examples/support-desk` 是虚构家电零售商 Tamberwick Home 的客服 agent：一个路由加六个子 agent，管订单、物流、退货、账户、设备诊断和理赔。每个子 agent 都设计成有已知的正确结论，答案在 `ANSWER-KEY.md` 里。

路由的系统提示就是典型的拼凑提示：开头大写写着绝不能自己回答、必须转给专家；各团队的规则互相打架，订单团队说先调订单再调物流，物流团队说问送达时间先找物流。退货子 agent 有个叫 Remy 的热情人设，和品牌语气对不上；30 天退货期这类硬性限制只写在提示词里，后端并不检查。

答案表的预设结论是：订单和物流合并后再折叠，200 条合成轨迹里有 96 条调用了物流，每次都紧跟在订单后面；退货和账户折叠；设备诊断作为工具保留，因为它每次调用都读一份 900 行的设备日志，约 3 万输入 token，其他子 agent 只有 1,000 到 3,000；理赔保留完整交接，因为它由保险公司运营，要和客户多轮对话。

`single_loop/` 是做完之后的终态：一个循环、一个退货 skill、八个工具、一个作为工具调用的诊断子 agent、一个转给理赔的交接。工具按用户意图重组，原来订单和物流两步，现在一个 `track_order` 就返回状态、承运商和预计送达。每个写操作都要过审批关卡。

### 两次真实运行

`example-run/` 存了两次真实运行的记录，都是同一位使用者、一个模型（claude-opus-5）、每个任务跑两次。README 说运行后删掉了说明文字里的测量结论，但原始结果和轨迹都在，用 `compare.py` 能直接读出来。

第一次是 10 月 8 日，在 12 个任务上把退货子 agent 折进主循环。完成任务从 11.0/12 到 11.5/12，平均延迟从 27.3 秒降到 19.4 秒，模型调用从 6.3 次降到 4.8 次，输出 token 少了 32%。跨领域的 t11 从两次都失败变成都通过；问订单状态的 t01 却有一次失败。那次失败的轨迹里，主 agent 用刚拿到的查订单工具查到订单已发货，就回复说还没有送达日期，没去调物流子 agent，评测要求的 10 月 3 日没出现。我的理解是，文章里那个客服例子说的就是这一次：延迟降了，t01 坏了，两次里只出现一次；工具包的折叠步骤文件也写到，这个问题是在它自己的示例运行里暴露的。

第二次是 10 月 9 日，在 17 个任务上只把设备诊断子 agent 改成工具调用。完成任务从 16.0/17 到 15.5/17，又是 t01 一次失败，脚本判定「比基线差」。Claude Code 没有直接建议保留或退回，提议给 t01 和 t10 两边各补跑 4 次，共 16 次对话；补跑后两边全部通过，使用者保留了改动。

### 参考循环

`reference_loop/loop.py` 不到 300 行，按文章描述实现单循环。默认预算是最多 25 轮、40 万 token（子 agent 花的也算）、每轮最多 16 个工具调用。读操作并行，写操作在读完后按顺序逐个执行；只要有工具会写数据，就必须传入审批函数，否则直接报错。skill 只把名字和描述列进系统提示，模型用 `load_skill` 加载正文；延迟加载的工具走工具搜索。验证器只给一次修改机会，被否决两次的答案不返回给用户。

## 启发

结合文章和工具包，落到日常搭 agent 上，可以整理成几条：

1. 新系统先从一个循环开始。工具包 README 建议，还没有子 agent 就从一个循环起步，测试表明需要时再加工具和 skill。
2. 拆子 agent 之前，先对照那三种情况。提示词长、工具多都不算理由，分别交给 skill 按需加载和工具搜索；归别的团队管也不算，所有权可以转到 skill 和它的评测上。
3. 硬性限制写进工具。退货期限、不许读出地址这类规则留在提示词里，折叠时最容易丢；放进工具由代码检查，再写单元测试证明它会拒绝。
4. 评测按结果打分。工具包要求看系统里发生了什么变化、用户被告知了什么，路径检查在架构一变时就失效。
5. 每个任务至少跑两次，盯住翻转的任务。示例里只看总分（11.0 到 11.5），会以为改动全是好处。

代价落在不同人身上：子 agent 多，延迟和交接丢掉的信息落在用户身上；折回单循环，守纪律的是中央团队，评测的 token 由做迁移的团队出，评测漏掉的链断了，还是用户承担。

## 局限

- 关键数字的证据偏少。约 2 倍的运行时间来自一位客户，「质量常常更好」来自几家企业部署，文章没有给出评测分数、任务类型和样本量。
- 80% 说的是 Claude Code 面向更强模型的系统提示，文章只说其中「包括」渐进式披露带来的删减，没拆出占多少。
- 工具包的两次真实运行都是同一位使用者、一个模型、每任务两次，第二次靠补跑才定下结论。README 列出的没在真实模型上跑过的部分有：合并和维护两步、`single_loop/` 终态、t18 和 t19 两个任务、从零建评测的流程，以及示例以外的任何系统；第二次运行后 skill 的措辞也改过，还没有人按新措辞跑过。
- 文章和工具包有出入。文章说包成工具适合当第一步；工具包的工作清单是先合并、再折叠、最后工具化，折叠失败的也改成工具化。文章建议折叠后检查有没有加载对 skill、调对工具，工具包则只按结果打分，路径变化单独列出来人工看。
- 文章的例子主要是企业里面向客户的 agent，对前沿研究只说子 agent 还在用，没有展开。长任务上该不该拆，文章没有回答；前面那篇论文测到的结果是有涨有跌。

## 写在最后

和前面那篇论文放在一起看，说的是同一件事。论文里最多的三种失败是子 agent 开太多耗光预算、过早被终止、交付物被覆盖，都和主 agent 怎么派活、怎么收尾有关。Anthropic 这篇文章给的办法，是先用评测确认某个子 agent 确实需要单独的上下文，拿不出证据的就并回主循环，由 skill 和工具接手它原来的工作。搭 agent 时可以先从一个循环起步，等评测测出退化，再考虑往外拆。

## 参考资料

- https://claude.com/resources/articles/building-agents-when-to-fold-subagents-into-your-main-agent-loop
- https://github.com/anthropics/single-agent-loop-kit
- https://www.skyvern.com/blog/deleting-rag-from-our-web-agent-made-it-2-3x-faster/