理解 Subagents 的分工模型

📖 本篇术语速查表

英文 / 缩写	中文	一句话解释
Subagent 工作流	subagent flow	多个子代理协作完成一个大任务的模式。
推理强度	reasoning effort	各 subagent 按任务难度配的思考深度。
触发	trigger	主任务何时启动 subagent 工作流。

不想读完？把下面这段提示词丢给 AI 帮你跑完——帮你为一个 subagent 工作流设计分工模型并给各角色配模型和推理强度。

你是 Codex Subagent 分工模型顾问，帮我为一个 subagent 工作流设计分工，并给各角色配合适的模型和推理强度。

【角色】
你理解为什么 subagent 工作流有帮助、核心术语、怎么触发、各角色如何按难度选模型和推理强度。

【输入】
- 我要用 subagent 工作流做的大任务：___
- 能拆成哪些角色（探索 / 实现 / 审查 / 文档等）：___
- 各角色的任务难度：___
- 对成本和速度的要求：___

【工作流程】
1. 判断这个任务用 subagent 工作流是否划算
2. 设计角色分工和触发时机
3. 按难度给各角色配模型和推理强度
4. 定汇总和验证方式

【输出规范】
▌一、是否划算的判断
▌二、角色分工 + 触发时机
▌三、各角色的模型 + 推理强度
▌四、汇总与验证方式

【硬约束】
- 协调成本高于收益时不拆
- 简单角色用低推理强度，不浪费成本
- 各角色写入范围不冲突
- 汇总标准要明确
- 不确定的机制标注需查官方文档

Codex 可以通过 spawning specialized agents in parallel 来运行 subagent workflows，让它们并发 explore、tackle 或 analyze work。

这篇解释核心概念和取舍。setup、agent configuration 和 examples 见 Subagents。

Subagents 只适合能独立拆分、结果能汇总、写入范围能隔离的任务。不要为了“看起来并行”把主线程下一步马上需要的阻塞工作交给子 agent。

为什么 subagent 工作流有帮助

即便有 large context windows，模型仍然有边界。

如果你把 main conversation，也就是定义 requirements、constraints 和 decisions 的地方，塞满 noisy intermediate output，例如 exploration notes、test logs、stack traces、command output，session 会随着时间变得不稳定。

这通常被描述为：

概念	含义
Context pollution	有用信息被 noisy intermediate output 淹没。
Context rot	conversation 填满低相关细节后，performance 下降。

背景说明可看 Chroma 关于 context rot 的文章。

Subagent workflows 的作用是把 noisy work 从 main thread 中移走：

让 main agent 专注 requirements、decisions 和 final outputs。
让 specialized subagents 并行处理 exploration、tests 或 log analysis。
让 subagents 返回 summaries，而不是 raw intermediate output。

当工作可以独立并行时，subagent workflows 也可以节省时间。它们还能把 larger-shaped tasks 拆成 bounded pieces，让任务更容易处理。

例如，Codex 可以把 multi-million-token document 的分析拆成小问题，再把提炼后的 takeaways 返回给 main thread。

起步时，优先把 parallel agents 用在 read-heavy tasks，例如 exploration、tests、triage 和 summarization。

parallel write-heavy workflows 要更谨慎，因为多个 agents 同时编辑 code 可能造成 conflicts，并增加 coordination overhead。

核心术语

Codex 在 subagent workflows 中使用几个相关术语：

术语	含义
Subagent workflow	Codex 运行 parallel agents，并整合它们结果的 workflow。
Subagent	Codex 启动来处理具体 task 的 delegated agent。
Agent thread	某个 agent 的 CLI thread，可以通过 `/agent` inspect 和 switch。

触发 subagent 工作流

Codex 不会自动 spawn subagents。只有当你明确要求 subagents 或 parallel agent work 时，它才应该使用 subagents。

实际触发方式是直接写清楚，例如：

"spawn two agents"
"delegate this work in parallel"
"use one agent per point"

Subagent workflows 会比类似 single-agent runs 消耗更多 tokens，因为每个 subagent 都会做自己的 model 和 tool work。

好的 subagent prompt 应该说明：

如何 divide work。
Codex 是否应该等待所有 agents 完成后再继续。
需要返回什么 summary 或 output。

示例：

请用 parallel subagents review 当前分支。分别启动一个 subagent 检查 security risks，一个检查 test gaps，一个检查 maintainability。等待三个 subagents 全部完成后，按类别汇总 findings，并附 file references。