Anthropic官方教程:如何7步构建你的Claude Agent战队

你写代码，然后审查代码，接着测试代码，再编写 PR，最后更新文档。每一项任务，接踵而至，日复一日。

其实有一种方法可以让你同时运行这 5 项任务。当你专注于下一个功能开发时，让不同的 Agent 分别处理其中的每一项任务。

以下是具体配置的 7 个步骤

Step 1: 理解 3 个层级

在构建团队之前，你需要了解现有的功能。Claude Code 交付了三种 Agent 能力，每种能力解决不同的问题：

Level 1: Subagents
→ 在你当前的 session 中运行
→ 向你汇报结果
→ 彼此之间无法通信
→ 最适合：可重复的任务（审查、测试、文档）
→ 形象比喻：你给他们发送任务简报的承包商

Level 2: Agent View
→ 显示所有 session 的全屏 dashboard
→ 可以派发、窥探（peek）并接入（attach）任何 Agent
→ 即使关闭终端，session 依然存在
→ 最适合：3-10 个独立的任务

→ 形象比喻：一个带有在线工人的任务看板

Level 3: Agent Teams
→ 由一个主导 Agent 协调团队成员
→ 团队成员之间可以相互通信
→ 共享任务列表，实现真正的协作
→ 最适合：跨文件的相互依赖任务
→ 形象比喻：一个真正的工程团队

大多数人从未超越 Level 1。今天，我们将直奔 Level 3。

Step 2: 启用 Agent Teams

Agent Teams 目前是实验性功能（experimental）。请先启用它：

export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

将此行添加到你的 ~/.zshrc（Mac）或 ~/.bashrc（Linux）中，以便它始终处于开启状态。

Step 3: 编写你的第一个团队 Prompt

与常规 prompting 的核心区别在于：描述完整的项目，并让主导 Agent 对其进行拆解。

主导 Agent 会将任务拆解、分配角色并派生团队成员。每个成员都在自己的 context window 中工作。你会看到输出信息，显示哪些 Agent 正在活跃以及各自正在处理什么。

Step 4: 路由 Model 以节省成本

并行运行 5 个 Opus Agent 会让 token 的消耗速度加快 5 倍。请智能地对你的团队进行路由：

主导 Agent 运行在你当前使用的任何 model 上（处理复杂工作时使用 Opus）。

所有团队成员将自动使用 Sonnet，成本仅为原来的 1/5。针对专注型任务，在保证相同质量的同时，大幅降低开销。

Step 5: 使用 Agent View 管理一切
团队运行起来后，切换到 dashboard：

重试

全屏视图将显示每一个 session：

在这里你可以：

向团队派发（Dispatch）新任务

在不中断程序的情况下，窥探（Peek）任何 Agent 的进度

当某个 Agent 需要输入时，接入（Attach）该 Agent

合上电脑，Agent 仍会继续工作（session 在终端关闭后依然存在）

Step 6: 建立决策框架

并非每个任务都需要一个团队。在简单任务上使用 Agent 会浪费 token。

以下是什么时候该使用什么：

单次 prompt，单文件修复
→ 常规 Claude Code session。无需 Agent。

3 个独立的任务，无依赖关系
→ Agent View。同时派发这 3 个任务，完成后检查结果。

可重复的工作流（审查、测试、文档）
→ 带有 YAML 配置的 Subagents。每次都能保持一致。

具有依赖关系的多文件功能开发
→ Agent Teams。主导 Agent 进行协调，团队成员相互协作。

通宵清理积压任务（backlog）
→ 带有 --max-budget-usd 上限的 Headless 模式。

错误的编排（orchestration）模式既浪费时间又浪费 token。独立的任务不需要 Agent Teams 的协调，而有依赖关系的任务也不应该在隔离的 Agent View session 中运行。

Step 7: 添加 Guardrails（防护栏）

多个 Agent 并行运行意味着多件事情可能会同时出错。

请将其锁定：

并且一定要为团队 session 设置预算上限：

5 个 Agent，每个预算 3 美元 = 整个团队上限 15 美元。这样没有任何一个 Agent 会因为失控而超支。

完整配置

环境变量

团队 Prompt 模板

settings.json 文件中的安全约束机制

改变前后的对比

同样的工具。同样的订阅。

区别只在于一个环境变量，和一句“派生独立的 Agent”的 prompt。