Суб-агенты — Специализированные работники — Презентация

Продолжительность: ~10 минут Цель: Студенты понимают суб-агентов как делегированных ИИ-работников с собственными промптами, инструментами и моделями – и почему декомпозиция лучше одной перегруженной сессии.

Слайд 1: Менеджер и команда

Позвольте дать вам аналогию.

Вы – инженерный менеджер. Claude Code – ваша правая рука – старший инженер, который умеет понемногу всего. Но даже лучший старший инженер не берётся за каждую задачу лично. Он делегирует.

“Эй, может кто-нибудь из команды безопасности глянет этот PR?” “Может дежурный SRE проверит эти манифесты перед выкаткой?” “Может кто-то сделает быстрый спайк, чтобы понять, сработает ли эта архитектура?”

Суб-агенты – это те самые специалисты. Они запускаются внутри вашей сессии Claude Code, порождаемые Claude, когда ему нужна сфокусированная экспертиза. Каждый получает:

• Свой системный промпт – что он знает и как думает
• Свой доступ к инструментам – что может и чего не может делать
• Своё контекстное окно – свежий, сфокусированный контекст для задачи
• Свою модель – подходящий “мозг” для работы

Когда суб-агент заканчивает, он отчитывается основной сессии Claude о своих находках. Claude синтезирует результаты и продолжает ваш разговор. Контроль остаётся у вас – менеджер, который делегирует, ревьюит и принимает решения.

Слайд 2: Встроенные агенты – Explore и Plan

Claude Code поставляется с двумя встроенными агентами, которых вы, вероятно, уже видели в действии:

Explore – Исследователь только для чтения.

Когда вы задаёте Claude широкий вопрос вроде “как работает аутентификация в этом приложении?” или “каков поток данных от API до UI?”, Claude часто делегирует агенту Explore за кулисами. Этот агент может читать файлы, искать по коду и обходить кодовую базу, но не может ничего изменять. Он – разведчик, отправленный вперёд для сбора информации и отчёта.

You: "How does the scoring algorithm work?"

Claude: [delegates to Explore agent]
  Explore: [reads 8 files, traces the data flow, returns a summary]
Claude: "Here's how scoring works..."

Plan – Проектировщик архитектуры.

Когда вы просите Claude спланировать что-то сложное – “спроектируй слой кэширования для лидерборда” или “спланируй миграцию с REST на GraphQL” – он может делегировать агенту Plan. Этот агент продумывает проблему, рассматривает компромиссы и составляет структурированный план. Тоже только для чтения – он планирует, но не реализует.

Вы пользовались ими, не зная об этом. Каждый раз, когда Claude берёт паузу “подумать” перед большим ответом, велика вероятность, что он делегировал одному из этих агентов внутренне.

Слайд 3: Кастомные агенты – Ваши специалисты

Настоящая сила – в создании собственных. Кастомные агенты живут в .claude/agents/:

.claude/
  agents/
    security-reviewer.md     <- Checks code for OWASP top 10
    k8s-validator.md         <- Validates K8s manifests
    quick-search.md          <- Fast Haiku-powered codebase search

Вот как выглядит определение агента:

---
name: security-reviewer
description: Reviews code for OWASP top 10 vulnerabilities and security best practices
model: sonnet
allowed-tools:
  - Read
  - Grep
  - Glob
---

You are a senior application security engineer conducting a security review.

Focus on the OWASP Top 10:
1. Injection (SQL, NoSQL, command, LDAP)
2. Broken Authentication
3. Sensitive Data Exposure
...

Front matter – это место, где происходит магия:

• model: Какую модель Claude использовать. haiku для быстрых/дешёвых задач, sonnet для баланса, opus для сложных рассуждений. Если не указано, используется та же модель, что и в родительской сессии.
• allowed-tools: Ограничения инструментов, как у навыков. Ревьюер безопасности не должен запускать bash-команды.
• description: Помогает Claude (и вам) понять, когда использовать этого агента.

Тело – это системный промпт – инструкции, определяющие экспертизу и поведение агента.

Слайд 4: Навыки vs. Агенты – В чём разница?

Студенты всегда спрашивают, поэтому давайте разберёмся:

Думайте так: навык – это карточка с рецептом. Агент – это су-шеф.

Навык говорит “вот как ревьюить K8s-манифесты”. Claude следует инструкциям в своей текущей сессии, со всем контекстом вашего разговора.

Агент говорит “ты эксперт по K8s, вот твои инструменты, иди проверь эти манифесты”. Он получает собственное рабочее пространство, полностью сосредоточен на задаче и докладывает результат.

Когда что использовать? Если задача простая и выигрывает от текущего контекста разговора, используйте навык. Если задача сложная, выигрывает от свежего контекста или требует других инструментов/модели, используйте агента.

Слайд 5: Изоляция через Worktree – Безопасная параллельная работа

Вот сценарий: вы просите Claude поэкспериментировать с новым подходом к компоненту лидерборда. Вы хотите, чтобы он действовал смело – перестроил код, переместил файлы, изменил модель данных. Но вы не хотите, чтобы эти экспериментальные изменения попали в вашу рабочую директорию. Вы сейчас заняты другим.

Изоляция через worktree решает это:

---
name: experimenter
description: Tries new approaches in an isolated worktree
isolation: worktree
---

Когда установлен isolation: worktree, суб-агент:

1. Создаёт новый git worktree (отдельный чекаут того же репо)
2. Создаёт новую ветку для своей работы
3. Вносит все изменения в этом worktree, не в вашей рабочей директории
4. Докладывает имя ветки и сводку изменений
5. Worktree очищается после завершения

Ваша рабочая директория остаётся в точности как была. Экспериментальные изменения агента живут на отдельной ветке, которую вы можете проверить, смержить или отбросить.

Это невероятно мощно для:

• Экспериментальных реализаций – “попробуй двумя разными способами и дай сравнить”
• Рискованных рефакторингов – “реструктуризируй модуль авторизации, не трогая мою текущую работу”
• Параллельных задач – “исправь этот баг на ветке, пока я продолжаю работать здесь”

Слайд 6: Выбор модели – Правильный мозг для задачи

Не каждая задача требует самую мощную модель. Суб-агенты позволяют подбирать модель к задаче:

# Quick codebase search -- fast and cheap
---
model: haiku
allowed-tools: [Read, Grep, Glob]
---

# Security review -- needs careful reasoning
---
model: sonnet
allowed-tools: [Read, Grep, Glob]
---

# Architecture planning -- complex trade-offs
---
model: opus
allowed-tools: [Read, Grep, Glob]
---

Haiku – Быстрый, дешёвый, хорош для рутинных задач. Поиск по коду, форматирование вывода, простой анализ. Работает за секунды, стоит доли цента.

Sonnet – Сбалансированный. Хорош для большинства задач ревью и анализа. Золотая середина для ревью кода, проверок безопасности и валидации.

Opus – Глубокие рассуждения. Архитектурные решения, сложная отладка, нюансированный анализ компромиссов. Медленнее и дороже, но видит то, что другие модели пропускают.

Совет по стоимости: Если у вас суб-агент, который запускается часто (например, на каждом PR), сделайте его Haiku. Оставьте Opus для задач, где дополнительная глубина рассуждений действительно имеет значение. Ваш кошелёк скажет спасибо.

Ключевые выводы