维护咨询 大模型部署 问题解决 技能定制 大模型训练
想让AI同时做多件事？Subagent（子Agent）系统让你能同时启动多个独立的AI任务，各自处理不同的请求，最后汇总结果。
比如：让一个AI研究竞品，一个AI写文案，一个AI分析数据——三个同时进行，速度提升3倍。
## Subagent是什么
Subagent是Hermes的并行任务机制。正常情况下你跟一个AI对话，但Subagent允许你同时启动多个独立AI进程，各自完成子任务。
核心特点：
– 每个Subagent有独立的对话上下文
– 多个Subagent同时运行，互不干扰
– 主Agent汇总所有Subagent的结果
– 可以指定不同的模型和工具集
—
## 基本用法
启动单个Subagent：
帮我研究一下竞品A的核心功能，输出结构化对比表AI会自动派生一个Subagent去做研究，结果返回后自动汇入主对话。
启动多个Subagent并行：
帮我同时做三件事：
1. 研究竞品A的核心功能
2. 写一篇产品介绍文案
3. 分析我现有的用户数据三个Subagent同时开始工作，完成后结果汇总给主Agent。
—
## 高级用法：指定配置
指定不同的模型：
帮我同时做：
1. 用Claude做深度技术分析（model: claude-3-5-sonnet）
2. 用Haiku做快速总结（model: claude-3-haiku）
3. 用GPT-4o写文案（model: gpt-4o）指定不同的工具集：
帮我同时做：
1. 用搜索引擎调研市场（tools: web_search）
2. 用代码分析项目（tools: read_file, search_files）
3. 用浏览器抓取数据（tools: browser_navigate）指定工作目录：
帮我同时分析两个项目：
1. project-a 的代码质量（workdir: ~/project-a）
2. project-b 的代码质量（workdir: ~/project-b）—
## delegate_task工具详解
Subagent功能的核心是delegate_task工具。它的参数：
goal # 子任务的目标描述
context # 背景信息（项目结构、约束条件等）
model # 可选，指定子Agent用的模型
toolsets # 可选，指定子Agent能用的工具集
max_iterations # 可选，最大迭代次数（默认50）
acp_command # 可选，指定子Agent类型（如claude、copilot）示例：
delegate_task(
goal="分析并优化项目的数据库查询性能，找出最慢的5个查询",
context="项目是Python+Django，数据库是PostgreSQL，ORM使用Django ORM",
toolsets=["terminal", "file"],
max_iterations=30
)—
## 实际应用场景
场景一：竞品调研
帮我调研三个竞品：
1. 竞品A的核心功能、技术架构、定价策略
2. 竞品B的用户评价、优缺点
3. 竞品C的市场占有率和更新频率
最后输出一份对比报告三个Subagent并行调研，速度是串行的3倍。
场景二：多语言内容生成
帮我同时生成同一产品的多语言介绍：
1. 中文版本（面向国内用户）
2. 英文版本（面向海外用户）
3. 日文版本（面向日本市场）
保持风格和核心信息一致场景三：代码审查
帮我同时审查PR的多个维度：
1. 安全性审查（是否有SQL注入、XSS等漏洞）
2. 性能审查（查询效率、缓存策略）
3. 代码规范审查（命名、注释、测试覆盖）
最后汇总成一份审查报告—
## 批量处理模式
Subagent支持批量模式，同时处理最多3个独立任务（可配置）：
# 三个任务同时进行
delegate_task(tasks=[
{
"goal": "任务1：分析A公司的财务数据",
"context": "数据在 ~/data/company-a/"
},
{
"goal": "任务2：分析B公司的财务数据",
"context": "数据在 ~/data/company-b/"
},
{
"goal": "任务3：分析C公司的财务数据",
"context": "数据在 ~/data/company-c/"
}
])所有任务完成后，结果一起返回。
—
## 限制和注意事项
最大并发数：
默认最多同时运行3个Subagent。可以在config.yaml里调整：
delegation:
max_concurrent_children: 5 # 最多5个并发Subagent没有记忆：
Subagent只根据你给的context工作，不会记住之前的对话。如果需要长期记忆，把上下文写在context里。
主Agent等待所有结果：
主Agent会等待所有Subagent完成后才回复用户。如果某个Subagent失败，主Agent会汇报失败情况继续执行。
—
## 常见问题
Q：Subagent和Profiles有什么区别？
A：Subagent是临时性的任务并行，完成后自动结束。Profiles是持久的多个人格配置，长期共存。Subagent适合”这个任务太大，拆开跑”，Profiles适合”我需要不同风格的AI长期在线”。
Q：Subagent费用怎么算？
A：每个Subagent是独立的API调用，费用累加。但因为并行执行，实际等待时间缩短了。整体成本略高，但效率提升明显。
Q：Subagent挂了怎么办？
A：主Agent会汇报失败，并提供已获取的部分结果。你可以重新派发失败的任务。
Q：可以指定不同的API Provider吗？
A：可以。在context里指定不同的provider和model配置。
—
## 相关文章
暂无评论内容