一个 AI 不够？让主 AI 当监工，派一群子 AI 并行干活。
开篇：一个 AI 的瓶颈
你有没有遇到过这种情况：给 AI 一个大任务，它一步一步慢慢做，你等了半小时，才做完一半？
这不是 AI 不够聪明，而是单线程工作的固有局限。
想象一下：你要优化 4 个网站的 SEO。
单 AI 方案：一个个优化，每个 30 分钟，总共需要 2 小时。
多 Agent 方案：主 AI 分析任务、拆成 4 个子任务，同时启动 4 个子 Agent 各负责一个网站，30 分钟后 4 个网站同时完成，主 AI 汇总结果。
效率提升 4 倍。
这就是 Sub-agent（子代理）的核心价值：并行处理、分工协作、效率倍增。
Sub-agent 核心概念
架构图
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 主 Agent（你正在对话的） │
│ │
│ "优化这 4 个网站的 SEO" │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ 任务分解 │ │
│ │ - 网站 A │ │
│ │ - 网站 B │ │
│ │ - 网站 C │ │
│ │ - 网站 D │ │
│ └────────┬────────┘ │
│ │ │
│ ┌───────────────┼───────────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐ │
│ │Agent │ │Agent │ │Agent │ │Agent │ │
│ │ A │ │ B │ │ C │ │ D │ │
│ └──┬───┘ └──┬───┘ └──┬───┘ └──┬───┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ 执行 执行 执行 执行 │
│ 任务A 任务B 任务C 任务D │
│ │ │ │ │ │
│ └─────────────┴─────────────┴─────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────┐ │
│ │ 结果汇总 │ │
│ │ "4 个网站已完成 │ │
│ │ 共优化 23 处" │ │
│ └─────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
关键特性
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 独立 Session | 每个子 Agent 有自己的上下文，互不干扰 |
| 并行执行 | 多个子 Agent 同时运行，加速任务完成 |
| 非阻塞启动 | sessions_spawn 立即返回，主 Agent 不用等待 |
| 自动汇报 | 完成后自动通知主 Agent 所在的聊天渠道 |
| 灵活配置 | 可为不同任务选择不同模型、不同超时时间 |
重要限制（必读）
⚠️ 子 Agent 不能再派生子 Agent。官方默认
maxSpawnDepth: 1，即子 Agent 无法调用sessions_spawn。这是安全设计，防止无限嵌套。⚠️ 每个 Agent 最多同时 5 个子 Agent（
maxChildrenPerAgent: 5）。超过这个数量的请求会被排队等待。⚠️ 子 Agent 的 announce 是尽力而为。如果 Gateway 重启，待发送的“任务完成通知”可能丢失。
使用场景
场景 1：编码任务（最常用）
任务：开发一个新功能，需要同时修改前端、后端、数据库。
分工：
- 子 Agent 1（Claude Code）：写后端 API
- 子 Agent 2（Claude Code）：写前端组件
- 子 Agent 3：更新数据库 schema
- 主 Agent：审核代码、协调接口
场景 2：多语言翻译
任务：把一篇英文博客翻译成 5 种语言。
分工：
- 子 Agent 1：翻译成中文
- 子 Agent 2：翻译成日文
- 子 Agent 3：翻译成韩文
- 子 Agent 4：翻译成法文
- 子 Agent 5：翻译成西班牙文
优势：5 种语言同时翻译，总时间 = 翻译 1 种语言的时间
场景 3：数据采集
任务：采集 5 个网站的信息（注意：不超过 5 个并发限制）。
分工：
- 子 Agent 1-5：各负责 1 个网站
- 每个子 Agent 独立采集、解析、保存
- 主 Agent 汇总成统一格式
场景 4：报告生成
任务：生成本周工作总结报告。
分工：
- 子 Agent 1：整理本周完成的代码提交
- 子 Agent 2：整理本周的会议记录
- 子 Agent 3：整理本周解决的问题
- 主 Agent：综合三份材料，生成最终报告
sessions_spawn：启动子 Agent
基本语法
{
"name": "sessions_spawn",
"arguments": {
"description": "写后端登录 API",
"prompt": "详细的任务说明...",
"model": "claude-3-5-sonnet",
"runTimeoutSeconds": 600,
"announce": "✓ 登录 API 完成"
}
}
💡 非阻塞执行：
sessions_spawn调用后立即返回{ status: "accepted", runId, childSessionKey }，主 Agent 不会等待子 Agent 完成。子 Agent 在后台独立运行，完成后通过announce通知主 Agent 所在的聊天渠道。
关键参数
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| description | 任务简短描述（用于日志） | “写登录 API” |
| prompt | 给子 Agent 的详细指令 | 完整任务说明 |
| model | 使用什么模型 | "claude-3-5-sonnet" |
| runTimeoutSeconds | 超时时间（秒） | 600（10 分钟） |
| announce | 完成后的通知消息 | “✓ 任务完成” |
模型选择建议
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 编码任务 | Claude 3.5 Sonnet | 代码能力强，能迭代 |
| 文案写作 | Gemini 1.5 Pro | 便宜，写作好 |
| 搜索总结 | Gemini 2.0 Flash | 最便宜，够用 |
| 复杂推理 | Claude Opus | 最强能力，关键任务 |
Claude Code：最强 Coding Sub-agent
什么是 Claude Code?
Claude Code 是 Anthropic 官方推出的 AI 编程助手，可以作为 OpenClaw 的子 Agent 使用。它和普通子 Agent 的核心区别在于迭代能力：
普通子 Agent 遇到报错：
子 Agent：npm install 报错！
（不会自己解决，超时后失败）
Claude Code 遇到报错：
Claude Code：npm install 报权限错误
Claude Code：检查 npm 配置，发现全局目录权限问题
Claude Code：修复 npm 权限，重新安装
Claude Code：安装成功，继续下一步
Claude Code 能做到：
-
看到报错，自己尝试解决
-
跑测试，看到失败自己修
-
安装依赖、配置环境
-
提交代码到 git
安装 Claude Code
# 安装
npm install -g @anthropic/claude-code
# 配置使用 Bedrock（推荐，稳定）
export CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1
export AWS_REGION=us-east-1
# 验证
claude --version
在 OpenClaw 中调用 Claude Code
{
"name": "sessions_spawn",
"arguments": {
"description": "用 Claude Code 写登录功能",
"prompt": "启动 Claude Code，执行以下任务：
1. 在 ~/workspace/auth/ 创建新项目
2. 初始化 npm 项目
3. 安装 express、jsonwebtoken、bcrypt
4. 创建用户登录 API（POST /api/login）
5. 写 3 个测试用例并运行，确保通过
完成后报告：
- 写了哪些文件
- 测试是否通过
- 如何使用这个 API",
"model": "claude-3-5-sonnet",
"runTimeoutSeconds": 900,
"announce": "✓ 登录功能开发完成（详见 ~/workspace/auth/REPORT.md）"
}
}
血泪经验：Sub-agent 避坑指南