如何有效使用 Claude Code 子Agents

身為一個在程式界摸爬滾打十幾年的老兵，我見過太多開發工具來來去去。有些工具像流星一樣閃亮但短暫，有些則像恆星般持續發光。Claude Code 的子 Agents 功能，毫無疑問屬於後者 — 它不只是一個工具，更像是把整個開發團隊裝進了你的 IDE 裡。

Claude Code 子 Agents 實際運作畫面

什麼是子 Agents？別急，讓老司機來解釋

想像一下，你正在開發一個複雜的金融交易系統。你需要一個資深的後端工程師來設計 API，一個前端專家來處理使用者介面，一個資料科學家來分析交易模式，還需要一個 Code Reviewer 來確保程式碼品質。

以前，你需要真的雇用這些人（而且還要忍受他們的各種小脾氣）。現在？Claude Code 的子 Agents 讓你擁有一整支虛擬團隊，而且他們從不抱怨加班，也不會因為咖啡機壞了而罷工。

子 Agents 本質上是專門化的 AI 助手，每個都有自己的專業領域和獨立的上下文窗口。它們就像是你團隊中的專家顧問，隨時準備為特定任務提供專業建議。

子 Agents 的核心架構：工程師視角

作為一個技術人員，我們來深入了解子 Agents 的技術架構：

1. 獨立上下文窗口（Separate Context Windows）

這是子 Agents 最聰明的設計。每個 Agent 都有自己的記憶空間，這意味著：

主要 Claude Code 實例
├── financial-data-engineer (專注於數據處理)
├── python-backtest-engineer (專精回測系統)
├── trading-strategy-developer (策略開發專家)
└── backtest-report-visualizer (報告視覺化專家)

每個 Agent 都能保持專注，不會被其他任務的資訊干擾。這就像是給每個專家一間獨立的辦公室，而不是讓所有人在同一個吵鬧的開放空間工作。

2. 客製化系統提示（Customized System Prompts）

每個子 Agent 都有自己的「人格」和專業知識。舉例來說：

// financial-data-engineer 的系統提示可能包含：
- 精通 pandas, numpy, quantlib
- 專注於金融數據清理和預處理
- 了解期貨、股票、選擇權等金融商品
- 熟悉風險管理和合規要求

3. 工具存取控制（Specific Tool Access）

這是我最欣賞的功能之一。你可以限制每個 Agent 能使用的工具，確保它們專注於自己的領域：

# trading-strategy-developer 可能只能存取：
- 策略框架相關的檔案
- 回測引擎
- 技術指標計算工具
- 但不能存取生產環境配置

實戰案例：從菜鳥到專家的 Agent 運用

新手階段：單一 Agent 解決簡單問題

剛開始使用時，你可能會這樣用：

> 請幫我寫一個計算移動平均線的函數

# Claude Code 會自動分配給 trading-strategy-developer

這階段就像是請一個萬能工人來修房子 — 能解決問題，但不一定是最優解。

進階階段：多 Agent 協作

當你熟悉後，你會開始這樣操作：

> financial-data-engineer: 請設計一個高效的數據管道來處理即時期貨數據
> trading-strategy-developer: 基於上述數據結構，實作動量交易策略
> python-backtest-engineer: 建立回測框架來驗證策略效果
> backtest-report-visualizer: 生成詳細的績效報告和圖表

這就像是指揮一個專業樂團 — 每個樂手都知道自己的部分，最終演奏出和諧的交響曲。

專家階段：自動委派與鏈式協作

最高級的用法是讓 Agents 自動協作：

> 我需要實作一個完整的量化交易系統，包含數據獲取、策略開發、回測和報告功能

# Claude Code 會自動：
# 1. 委派 financial-data-engineer 設計數據架構
# 2. 讓 trading-strategy-developer 開發策略
# 3. 請 python-backtest-engineer 建立測試框架
# 4. 最後由 backtest-report-visualizer 生成報告

子 Agents 的隱藏技巧：老鳥才知道的秘密

1. 上下文保存術

子 Agents 最大的優勢是保存主要上下文。當你在處理複雜專案時，可以：

# 主要會話：專案整體討論
> 我們來討論整個交易系統的架構...

# 切換到子 Agent：處理特定問題
> @python-backtest-engineer 這個回測引擎有性能問題

# 回到主要會話：繼續整體討論
> 好的，回測問題解決了，我們繼續討論部署策略...

這樣你永遠不會「迷失在細節中」。

2. 專業術語最佳化

每個 Agent 都熟悉自己領域的行話：

# trading-strategy-developer 會這樣回應：
"我建議使用 RSI 超賣反彈策略，結合 MACD 信號確認。
記得設定適當的 stop-loss 和 take-profit 水準。"

# 而不是：
"我建議使用一些技術指標來做交易決策。"

3. 錯誤處理專家

當出現問題時，不同的 Agent 會從不同角度分析：

# 程式出錯時：
> python-backtest-engineer: "這是記憶體洩漏問題，建議使用 memory profiler 分析"
> financial-data-engineer: "數據格式可能有問題，檢查 DataFrame 的 dtypes"
> trading-strategy-developer: "策略邏輯有 bug，這個條件永遠不會被觸發"

最佳實踐：避免常見的坑

1. 不要過度細分

新手常犯的錯誤是建立太多專門的 Agents：

# 錯誤示範：
├── csv-reader-agent
├── excel-reader-agent  
├── json-parser-agent
├── xml-processor-agent
└── yaml-handler-agent

# 正確做法：
└── data-processing-agent (處理所有格式)

記住：專精不等於過度分工。

2. 明確定義邊界

每個 Agent 都應該有清晰的責任範圍：

# 好的定義：
financial_data_engineer = {
    "責任": "數據獲取、清理、預處理",
    "不負責": "策略開發、視覺化、系統部署"
}

# 模糊的定義：
general_helper = {
    "責任": "幫助用戶解決各種問題",  # 太模糊！
}

3. 版本控制你的 Agents

就像管理程式碼一樣，你的 Agent 配置也需要版本控制：

agents/
├── v1.0/
│   ├── financial-data-engineer.md
│   └── trading-strategy-developer.md
├── v1.1/
│   ├── financial-data-engineer.md  # 新增了 crypto 支援
│   └── trading-strategy-developer.md
└── current/  # 軟連結到最新版本

性能調優：讓你的 Agents 跑得更快

1. 智慧快取

合理使用 Agent 的記憶功能：

# 好的做法：讓 Agent 記住常用的配置
"記住我們公司的數據格式標準是 ISO 8601 時間戳 + UTC 時區"

# 避免：讓 Agent 記住太多細節
"記住昨天午餐我吃了什麼..."  # 無關緊要！

2. 批次處理

當有多個相關任務時，一次性委派：

# 效率低：
> 請檢查 module1.py
> 請檢查 module2.py  
> 請檢查 module3.py

# 高效率：
> 請檢查整個 modules/ 目錄下的所有 Python 檔案

3. 結果重用

善用 Agent 之間的協作成果：

# financial-data-engineer 處理完數據後：
> @trading-strategy-developer 使用上面處理好的數據格式來開發策略

# 而不是重新描述數據結構

進階技巧：打造你的 Agent 生態系統

1. Agent 鏈（Agent Chaining）

建立工作流程鏈：

原始需求 → financial-data-engineer → trading-strategy-developer 
         → python-backtest-engineer → backtest-report-visualizer → 最終結果

2. 條件分支

根據情況選擇不同的 Agent：

if task_type == "機器學習":
    delegate_to("python-ml-strategy-optimizer")
elif task_type == "傳統量化":
    delegate_to("trading-strategy-developer")
else:
    delegate_to("general-purpose-agent")

3. 錯誤恢復機制

當一個 Agent 遇到問題時，自動切換：

# 如果 specialized-agent 失敗
> 讓 general-purpose-agent 嘗試解決相同問題

未來展望：Agent 進化論

Claude Code 的子 Agents 功能還在快速發展。基於我的觀察，未來可能會有：

更智慧的自動委派 - AI 將更準確地判斷哪個 Agent 最適合處理特定任務
Agent 間的直接溝通 - 不需要人工中介，Agents 可以直接協作
學習型 Agents - 根據你的工作習慣自動調整行為
專案模板 - 預設的 Agent 組合，適用於特定類型的專案

結論：擁抱 AI 協作的新時代

作為一個經驗豐富的工程師，我可以負責任地說：Claude Code 的子 Agents 不是要取代我們，而是要放大我們的能力。它們就像是給我們每個人配備了一個專業團隊，讓我們能夠同時處理多個複雜任務，而不會迷失在細節中。

記住，工具的價值在於如何使用它。子 Agents 給了我們前所未有的靈活性，但真正的魔法發生在你開始把它們當作真正的團隊成員來對待的時候。

給它們明確的任務，尊重它們的專業，善用它們的能力 — 你會發現，原來一個人也可以是一個軍團。

最後，用我們程式設計師最愛的話來結尾：「Talk is cheap, show me the agents!」現在就去試試吧，讓你的 Claude Code 子 Agents 為你工作！

想了解更多 Claude Code 的使用技巧嗎？查看官方文檔或關注我們的後續文章。記住：最好的工具，永遠是那個你真正會用的工具。