Каждый, кто активно использует AI-помощников в разработке, рано или поздно сталкивается с одной и той же проблемой — лимиты контекстного окна. Вы общаетесь с агентом, обсуждаете архитектуру фронтенда и бэкенда, ищете баги, и в итоге история чата разрастается до гигантских размеров.
Когда вам нужно выполнить какую-то локальную задачу (например, провести Security Review свежего коммита), весь этот огромный «багаж» из прошлых обсуждений отправляется в каждый новый запрос. Это не только сжигает ваши токены и деньги, но и периодически упирается в лимиты самой модели.
Для решения этой проблемы в Claude Code (и аналогичных современных AI-агентах) существует крутой инструмент — субагенты. Давайте разберем, что это такое, чем они отличаются от обычных навыков (skills) и как они экономят ваши ресурсы.
В чем разница: Скилы (Skills) vs Субагенты (Subagents)
Чтобы понять ценность субагентов, сравним их с обычными командами или навыками:
- Скилы (Команды/Промты): По сути, это сохраненный большой промт, который вызывается через короткую команду (например,
/security-review). Вместо копипаста шаблона вы просто запускаете команду. Минус: при запуске скила вся история вашего текущего чата (весь контекст взаимодействия) летит вместе с ним. Для проверки безопасности кода обсуждение дизайна UI абсолютно не нужно, но контекст всё равно «съедается». - Субагенты: Это изолированные «капсулы», которые запускаются параллельно основному чату. Главный агент передает субагенту только те данные, которые необходимы для его конкретной задачи (например, только файл с изменениями
git diff), и сам промт-инструкцию.
Главный плюс субагентов: они не жрут контекст основного чата. Они отрабатывают в фоне с минимальным количеством токенов и возвращают в главный чат только готовый результат.
Архитектура и параллельный запуск
Помимо жесткой экономии токенов, у субагентов есть еще одно важнейшее преимущество — параллельное выполнение (асинхронность).
Поскольку субагенты работают изолированно, в условном «другом потоке», вы можете запускать несколько задач одновременно. Например, если ваша фича затрагивает разные части приложения, основной агент может параллельно делегировать задачи:
- Субагенту №1: Сделать Security Review для PHP/бэкенда.
- Субагенту №2: Проверить архитектуру и типы на фронтенде.
- Субагенту №3: Проверить соответствие выполненной работы исходному ТЗ (техническому плану).
Все они отработают одновременно и вернут структурированные отчеты в ваше основное рабочее пространство.
Как это устроено под капотом (на примере Claude Code)
В Claude Code субагенты создаются в виде обычных Markdown-файлов (.md) и хранятся в локальной директории проекта: ./.claude/agents/
Внутри такого файла описывается четкая структура:
- Inputs (Входные данные): Что агент должен получить на вход (например,
git diffконкретной папки). - Инструкции (Промт): Конкретный чек-лист, на что обращать внимание (например, для Symfony/PHP проекта: проверить хардкод, валидацию данных, SQL-инъекции).
- Ограничения: Что агенту делать не нужно, чтобы сократить время работы и фокус.
Лайфхак для старта: конвертация скилов
Если вы уже используете Claude Code и у вас настроены свои кастомные скилы (команды), вы можете прямо в чате попросить Claude:
«Проанализируй мои текущие скилы и конвертируй те, которые возможно, в субагентов».
Claude сам создаст нужные файлы в папке .claude/agents/, настроит входящие параметры, и вы сразу начнете экономить ресурсы.
Резюме
Субагенты — это паттерн проектирования AI-систем, к которому сейчас приходят все продвинутые разработчики. Если задачу можно изолировать и вынести в отдельный подпроцесс — её нужно выносить в субагента. Это делает разработку быстрее, чище и значительно дешевле.
А вы уже пробовали разделять AI-задачи на субагентов в своей работе, или пока пользуетесь единым контекстом чата? Поделитесь своими кейсами и идеями в комментариях!
На основе How Subagents Work in Claude Code and Other AI Agents