理解 Subagents 的分工模型

Codex 可以透過 spawning specialized agents in parallel 來執行 subagent workflows，讓它們併發 explore、tackle 或 analyze work。

這篇解釋核心概念和取捨。setup、agent configuration 和 examples 見 Subagents。

Subagents 只適合能獨立拆分、結果能彙總、寫入範圍能隔離的任務。不要為了“看起來並行”把主執行緒下一步馬上需要的阻塞工作交給子 agent。

為什麼 subagent 工作流有幫助

即便有 large context windows，模型仍然有邊界。

如果你把 main conversation，也就是定義 requirements、constraints 和 decisions 的地方，塞滿 noisy intermediate output，例如 exploration notes、test logs、stack traces、command output，session 會隨著時間變得不穩定。

這通常被描述為：

概念	含義
Context pollution	有用資訊被 noisy intermediate output 淹沒。
Context rot	conversation 填滿低相關細節後，performance 下降。

背景說明可看 Chroma 關於 context rot 的文章。

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

讓 main agent 專注 requirements、decisions 和 final outputs。
讓 specialized subagents 並行處理 exploration、tests 或 log analysis。
讓 subagents 返回 summaries，而不是 raw intermediate output。

當工作可以獨立並行時，subagent workflows 也可以節省時間。它們還能把 larger-shaped tasks 拆成 bounded pieces，讓任務更容易處理。

例如，Codex 可以把 multi-million-token document 的分析拆成小問題，再把提煉後的 takeaways 返回給 main thread。

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

parallel write-heavy workflows 要更謹慎，因為多個 agents 同時編輯 code 可能造成 conflicts，並增加 coordination overhead。

核心術語

Codex 在 subagent workflows 中使用幾個相關術語：

術語	含義
Subagent workflow	Codex 執行 parallel agents，並整合它們結果的 workflow。
Subagent	Codex 啟動來處理具體 task 的 delegated agent。
Agent thread	某個 agent 的 CLI thread，可以透過 `/agent` inspect 和 switch。

觸發 subagent 工作流

Codex 不會自動 spawn subagents。只有當你明確要求 subagents 或 parallel agent work 時，它才應該使用 subagents。

實際觸發方式是直接寫清楚，例如：

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

Subagent workflows 會比類似 single-agent runs 消耗更多 tokens，因為每個 subagent 都會做自己的 model 和 tool work。

好的 subagent prompt 應該說明：

如何 divide work。
Codex 是否應該等待所有 agents 完成後再繼續。
需要返回什麼 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。