AI 相關紀錄 v8｜Agent / Subagent：什麼時候真的需要分工？
整理 Agent、Subagent 與 Custom Agent 的用途，說明何時適合分工，以及它們和 Rules、Skills 的差異。
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前面整理過 Skill。
可以先簡單理解：
Skill
↓
告訴 AI「這件事情怎麼做」
而 Agent / Subagent 比較像：
Agent / Subagent
↓
把某一部分工作交給另一個 AI 處理
例如主 Agent 正在處理一個功能，但中途需要：
搜尋大量程式碼
分析測試失敗
檢查某一塊問題
這些工作可以交給 Subagent 處理。
完成後，再把結果交回主 Agent。
不一定要自己建立 Agent
這點我一開始也很容易誤會。
看到 Agent / Subagent 之後，很容易想成：
Code Review
→ 建立 Reviewer Agent
Debug
→ 建立 Debugger Agent
Test
→ 建立 Tester Agent
Documentation
→ 建立 Documentation Agent
但其實不用。
一般開發時，主 Agent 本身就可以處理很多工作。
Claude Code 也已經內建一些 Subagent，例如：
Explore
Plan
General-purpose
它會在適合的情況下協助搜尋程式碼、分析專案或處理較複雜的工作。
所以 Custom Agent 比較像：
真的有固定的特殊分工需求時，再另外建立。
Subagent 有什麼不同？
Subagent 會有自己的 Context。
可以先想成：
主 Agent
↓
目前主要工作
↓ 委派某個任務
Subagent
↓
在自己的 Context 中
搜尋 / 分析 / 執行工作
↓
整理結果
↓
回傳主 Agent
例如主 Agent正在修改功能，但需要調查大量程式碼：
主 Agent
↓
「我要修改這個功能」
Explore Subagent
↓
搜尋相關檔案
了解目前架構
整理重要資訊
↓
回傳摘要
主 Agent
↓
繼續實作
這樣大量搜尋過程就不一定全部塞進主要對話的 Context。
什麼時候才需要 Custom Agent？
我目前會先把它理解成：
當某一類工作需要一個固定角色，而且這個角色會重複使用時，再考慮建立。
例如：
只允許讀取、不允許修改的 Reviewer
或者：
專門分析大量 Log 的 Debugger
又或者：
只能使用特定工具的 Agent
這時 Custom Agent 才開始比較有意義。
如果只是：
幫我修 Bug
通常不需要特別建立：
debugger agent
直接讓目前的 Agent 處理即可。
Claude Code 的 Custom Subagent
如果真的需要自訂 Subagent，Claude Code 的專案 Agent 可以放在：
my-project/
└─ .claude/
└─ agents/
└─ reviewer.md
使用者自己的跨專案 Agent 則可以放在：
~/.claude/
└─ agents/
└─ reviewer.md
可以先記：
.claude/agents/
↓
目前專案使用
~/.claude/agents/
↓
自己的多個專案都可以使用
Claude Code 的 Subagent 可以設定：
工作說明
可以使用哪些 Tools
使用哪個 Model
Permission
其他 Agent 行為
但剛開始其實不用先研究這些細節。
不知道怎麼建立，也可以直接讓 Claude 幫忙
Claude Code 本身有：
/agents
可以管理 Subagents。
如果真的發現某類工作很適合獨立成 Agent，可以直接進入 /agents，再讓 Claude 幫忙產生設定。
例如描述：
我想建立一個只負責檢查程式碼的 Agent。
它可以讀取與搜尋程式，
但不要直接修改檔案。
完成後整理發現的問題交回主 Agent。
再讓 Claude 協助產生即可。
所以不需要先自己研究完整 Agent 檔案格式。
一個簡單的分工概念
假設真的建立一個 Reviewer：
主 Agent
↓
負責功能開發
↓
Reviewer
↓
只負責檢查問題
↓
回傳 Review 結果
↓
主 Agent
↓
決定怎麼修改
這時 Reviewer 的價值在於：
它有一個很明確、固定的工作角色。
而不是單純為了：
多建立一個 AI。
Skill 和 Agent 有什麼不同？
這兩個很容易混在一起。
可以先簡單記：
Skill
↓
一套工作方法
Agent
↓
負責工作的角色
例如：
Security Review Skill
↓
定義 Security Review 要檢查什麼
而：
Security Reviewer Agent
↓
負責執行 Security Review 的角色
兩者也可以搭配。
例如：
Reviewer Agent
↓
使用 Review Skill
↓
執行固定檢查流程
但也不是所有 Skill 都需要搭配 Agent。
很多情況：
主 Agent
+
Skill
就已經足夠。
Rules / Skill / Agent 怎麼分？
可以先這樣整理：
Rules
↓
平常工作必須遵守什麼
Skill
↓
某件事情應該怎麼做
Agent
↓
誰負責去做某一部分工作
例如：
Rule
↓
新增 Dependency 前需要確認
Skill
↓
Release 時有哪些固定步驟
Agent
↓
把某個獨立調查任務交給另一個工作者
我覺得先記住這個差異，就已經很夠用了。
Codex 的 Multi-agent
Codex 也有 Multi-agent 的工作方式，可以讓多個 Agent 平行處理不同任務。
但 Codex 與 Claude Code 的 Agent 結構與管理方式並不完全一樣。
所以不要直接把：
.claude/agents/
套用到 Codex。
這篇先只理解：
主 Agent
↓
將部分工作委派出去
↓
其他 Agent 處理
↓
結果再回到主要工作
這個概念即可。
真的開始使用 Codex 的 Multi-agent 工作流時，再另外研究它目前的設定方式。
什麼時候不用 Agent？
其實大部分簡單工作都不用。
例如：
修改一個 Component
修一個 Bug
補一個 API
更新一份文件
執行測試
通常：
目前的主 Agent
就可以處理。
就算是固定流程，也可以先考慮：
Skill
而不是馬上建立新的 Agent。
可以先這樣判斷：
只是固定流程？
↓
先考慮 Skill
只是一般任務？
↓
主 Agent 直接做
真的需要獨立 Context
或固定角色 / Tool 限制？
↓
再考慮 Agent
不知道需不需要 Agent，也可以問 AI
跟 Rules、Skills 一樣，不一定要自己先判斷。
例如可以問：
請檢查目前的工作流程。
哪些工作主 Agent 直接處理就好？
哪些適合做成 Skill？
有沒有真的值得獨立成 Subagent 的工作？
先提出建議，不要直接建立 Agent。
AI 分析後，也可能得到：
目前完全不需要自訂 Agent
這也是很正常的結果。
最後簡單整理
可以先把前面的功能整理成：
CLAUDE.md / AGENTS.md
↓
專案基本規則
Rules
↓
規則變多後再分類
Commands
↓
快速控制 CLI / Session
Skills
↓
保存重複工作流程
Agent / Subagent
↓
真的有分工需求時
再把部分工作交給另一個 AI
Agent 並不是：
每一種工作
↓
都建立一個 Agent
比較自然的方式反而是：
先讓主 Agent 工作
↓
真的遇到需要分工的情況
↓
再考慮 Subagent
↓
同一種角色一直重複使用
↓
才考慮建立 Custom Agent
對我來說，先知道：
Agent / Subagent 是用來分工，而不是每個專案都必須準備很多 AI 角色。
就已經足夠。