Как я использую Agent Teams в Claude Code

Как я использую Agent Teams в Claude Code

@ai_longreads

Функция Agent Teams позволяет нескольким ИИ-агентам работать в команде с общим списком задач и обменом сообщениями. Автор делится своим опытом использования этой возможности для планирования и выполнения задач.

Это AI-перевод статьи, сделанный каналом Про AI: Лучшие Статьи и Исследования.

Как я использую Agent Teams в Claude Code

How I Use Claude Agent Teams Автор: oikon48 Оригинальный текст:

Обзор

Функция Agent Teams была выпущена в Claude Code версии 2.1.32 (CHANGELOG).

Сама идея оркестрации ИИ-агентов не нова. Примерно в июне 2025 года инженеры экспериментировали с запуском нескольких экземпляров Claude Code и отправкой инструкций между панелями Tmux. Некоторое время это была весьма горячая тема.

На тот момент оркестрация агентов привлекала внимание в определённых кругах, но так и не получила широкого распространения из-за сложности настройки окружения и ограничений моделей искусственного интеллекта.

Теперь, когда Claude Code официально выпустил Agent Teams, а возможности моделей за последние шесть месяцев значительно выросли, оркестрация агентов снова оказалась в центре внимания.

Я экспериментировал с Agent Teams около двух недель и выработал рабочий процесс, который хорошо мне подходит. Всё, чем я делюсь ниже, основано на моём личном опыте, так что воспринимайте это скорее как ориентир, а не исчерпывающее руководство.

Обзор Claude Agent Teams

Claude Agent Teams -- это функция, в которой лидер команды назначает задачи, участники работают в независимых контекстных окнах, а агенты могут обмениваться сообщениями между собой.

Включить её можно, задав переменную окружения.

При запуске:

CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 claude

В файле ~/.claude/settings.json:

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

Подробные инструкции по настройке смотрите в официальной документации.

Вот параметры, которые я обычно использую при запуске. Некоторые из них необязательны -- просто для справки.

cd <working-directory> && \
env \
CLAUDECODE=1 \
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1 \
<claude-binary> \
--agent-id <name>@<team> \
--agent-name <name> \
--team-name <team> \
--agent-color <color> \
--parent-session-id <uuid> \
--agent-type <type> \
--permission-mode <mode> \
--max-turns <number> \
--model <model>

Agent Teams vs Subagents

В Claude Code уже есть функция Subagents. Поскольку Subagents тоже позволяют нескольким ИИ-агентам работать параллельно с независимыми контекстами, их часто сравнивают с Agent Teams.

Ключевые отличия Agent Teams от Subagents:

  • Общий список задач
  • Межагентная коммуникация
  • Поток информации от участников к основному агенту

Рассмотрим каждый пункт подробнее.

Общий список задач

В Claude Agent Teams участники команды используют общий список задач.

Система задач Claude Code была переработана в январе 2026 года, что сделало прогресс и зависимости задач гораздо нагляднее. С помощью CLAUDE_CODE_TASK_LIST_ID можно использовать один и тот же список задач в нескольких экземплярах Claude Code. Это заложило основу для того, что впоследствии стало Agent Teams.

Хотя Subagents технически тоже могут работать с общими задачами, Agent Teams гораздо эффективнее использует систему задач внутри инфраструктуры Claude Code.

Фактический список задач хранится в ~/.claude/tasks/{team-name}/. Вот пример формата:

{
  "id": "1",
  "subject": "Create login handler with JWT token generation",
  "description": "**What**: ...\n**Where**: ...\n**How**: ...\n**Why**: ...\n**Verify**: ...",
  "activeForm": "Creating login handler",
  "status": "pending",
  "blocks": ["3"],
  "blockedBy": []
}

Система задач предоставляет четыре инструмента, а значит, можно добавить дополнительный контроль через PreToolUse Hooks:

  • TaskCreate: создаёт новую задачу в списке
  • TaskGet: получает полные данные по конкретной задаче
  • TaskList: выводит все задачи с текущими статусами
  • TaskUpdate: обновляет статус, зависимости, описание задачи или удаляет её

Межагентная коммуникация

Важное отличие от Subagents -- Agent Teams поддерживает двунаправленную коммуникацию между агентами.

Под капотом, когда агент вызывает sendMessage, сообщение записывается в ~/.claude/teams/{team-name}/inboxes/{name}.json. Другие агенты отслеживают эти входящие, и когда появляется новое сообщение, они его забирают -- так устанавливается межагентная коммуникация.

Вот схема обмена сообщениями:

[
  {
    "from": "team-lead",
    "text": "Task 1.4 (Auth integration) is complete. Here's a summary:...",
    "summary": "Task 1.4 auth integration complete, committed",
    "timestamp": "2026-02-14T06:37:35.599Z",
    "read": true
  }
]

Межагентная коммуникация позволяет основному агенту и участникам обмениваться сообщениями даже во время выполнения задач. Именно поэтому Agent Teams считается эффективным инструментом для задач, связанных с обсуждением.

Поток информации от участников

Благодаря общей системе задач и обмену сообщениями через входящие, Agent Teams больше не требует, чтобы основной агент получал всю информацию напрямую от участников. Основной агент и участники общаются по мере необходимости через список задач и входящие сообщения.

В Subagents, после делегирования задачи, основной агент мог видеть только финальный результат по завершении. Подробности того, что делал Subagent, оставались скрытыми. С другой стороны, это означает, что Subagents хорошо подходят для задач с чёткими критериями завершения.

Практическое применение Agent Teams

Agent Teams сделал оркестрацию агентов значительно доступнее.

В настоящее время я использую эту функцию двумя основными способами.

1. Планирование и обсуждение

Сильная сторона Agent Teams -- «общие задачи» и «межагентная коммуникация». В отличие от Subagents, участники команды остаются в режиме ожидания после запуска, пока основной агент явно не завершит их работу.

Это делает Agent Teams особенно эффективным для обсуждения открытых вопросов с помощью ИИ-агентов.

Вот шаблон промпта, который я часто использую (для примера):

«Используй Agent Teams с N участниками, чтобы обсудить [тему] за 3 раунда. Пусть участники общаются друг с другом внутри каждого раунда. Включи участника, который будет давать критическую обратную связь с позиции Red Teaming.»

Лично мне хорошо работают три аспекта:

  • Многораундовые обсуждения
  • Обсуждения между участниками внутри раунда
  • Red Teaming

Многораундовые обсуждения, в частности, было сложно реализовать с помощью Subagents.

Я использую Agent Teams для такого рода планирования и открытых дискуссий.

2. Выполнение задач

Agent Teams также эффективно используется для выполнения задач.

Теперь, когда система задач поддерживает декомпозицию и управление зависимостями, Agent Teams с общими задачами справляется как с последовательным, так и с параллельным выполнением лучше, чем Subagents.

Мой личный совет -- тщательно продумывать гранулярность задач и зависимости на этапе планирования. Когда у вас есть чёткий список задач, можно просто попросить Claude Code распределить задачи между участниками Agent Teams и координировать их по мере необходимости. Обычно он выполняет всё точно.

Есть несколько способов создать эффективные списки задач:

  • Настроить Hooks для событий, связанных с задачами
  • Заранее определить задачи с помощью инструментов Spec Driven Development (разработка на основе спецификаций)
  • Заранее подготовить спецификации, аналогичные требованиям Ralph-loop

Это дело вкуса, но в итоге можно динамически запускать участников для конкретных задач или даже организовать взаимную проверку работы участниками. Как и Subagents, Agent Teams не расходует контекстное окно (context window) основного агента, поэтому делегирование участникам оправдано, когда задачи чётко определены.

Хотя если использовать это слишком активно, лимит быстро закончится.

Заключение

Лично для меня Agent Teams -- это увлекательная функция.

В этом году не только Claude Code, но и другие инструменты, скорее всего, выпустят функции мультиагентной оркестрации. Рекомендую попробовать хотя бы раз.

Подпишитесь на канал и каждый день читайте лучшие материалы про AI переведенные на русский!

Нашли интересную статью для перевода? Пришлите нашему боту: @ailongreadsbot

Report content on this page

Report Page

Please submit your DMCA takedown request to dmca@telegram.org