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Claude Code Agent Teams -- 从配置到快捷键全指南

Claude Code 多智能体团队功能实用指南:激活方式、键盘快捷键、终端兼容性、任务管理机制,以及当前已知的限制与注意事项。

Claude Code Agent Teams 随 Opus 4.6 一同发布。坦率地说,我认为这个功能在现阶段效率并不高, , token 消耗量大,协调开销也实实在在。

但在读了 Tom (@tomcrawshaw01) 的指南之后,我意识到其底层架构本身值得深入理解。在预览阶段就熟悉它,等到正式发布时会有明显优势。

单智能体如今可以组建团队

一个领导智能体(lead agent)负责拆解任务,并将工作分配给多个并行运行的团队成员。

与子智能体(sub-agent)的关键区别在于:团队成员可以直接互相通信。它们不仅仅是将结果汇报给领导智能体,还会共享发现,甚至质疑彼此的工作。

配置只需 30 秒

这个功能目前是实验性的,默认处于关闭状态。只需一行配置即可启用。

settings.jsonenv 块中添加 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS,值设为 "1"。你也可以将其设为 shell 环境变量,但 settings.json 会跨会话持久化,使用起来更方便。

你只需要记住这几个快捷键

团队运行后,你需要在领导智能体和团队成员之间切换以监控进度。需要记忆的内容并不多。

  • Shift+Up / Shift+Down — 在团队成员之间切换(进程内模式,你大部分时间都会用这个)
  • Enter — 查看选中团队成员的会话详情
  • Escape — 中断选中团队成员的当前轮次
  • Ctrl+T — 切换共享任务列表的显示
  • Shift+Tab — 切换 Delegate 模式,该模式将领导智能体锁定为仅协调(不编写代码)
  • 分屏模式 — 点击团队成员面板可直接交互

Delegate 模式很重要。如果不开启它,领导智能体有时会自己开始写代码,而不是将任务委派给团队成员。

终端兼容性参差不齐

分屏模式仅在 tmux 和 iTerm2 中可用。VS Code 集成终端、Windows Terminal 和 Ghostty 官方均不支持。

如果你使用的是 Ghostty,只能使用默认的进程内模式,通过 Shift+Up/Down 在团队成员之间切换。

若想并排查看团队成员的输出,请在 tmux 会话中运行 Claude Code。默认的 teammateMode"auto",检测到 tmux 时会自动切换为分屏模式。

我一直在 iTerm 中运行 tmux new -s {my-project},然后用 claude --teammate-mode tmux 启动。这样可以获得所有团队活动的全屏视图。

任务如何流转

工作围绕任务列表组织。领导智能体创建任务,团队成员负责认领执行。

  • 当领导智能体创建任务列表后,团队成员会自动认领下一个未分配的任务
  • 支持任务间的依赖关系, , 后续任务只有在前置任务完成后才会解锁
  • 你可以通过告知领导智能体,将特定任务分配给特定的团队成员
  • 团队成员的关闭遵循一套协议:领导智能体发送关闭请求,团队成员确认后退出
  • 完整清理:确认所有团队成员已关闭后,指示领导智能体执行清理

一条提到”team”的简单提示词就能自动激活该功能。但如果需要更精确的控制,可以定义团队成员总数、为每个成员分配名称和角色、设定委派范围,并提供一个包含任务间依赖规则的外部文件。

Token 消耗速度超出预期

每个团队成员都是一个独立的 Claude Code 会话。并行运行会迅速推高成本。以下几个做法有所帮助。

  • 为团队成员编写具体的启动提示词。领导智能体的对话历史不会传递过去, , 只有 CLAUDE.md 和 MCP 服务器上下文会自动加载
  • 两个团队成员同时编辑同一个文件会导致覆盖。请在文件级别划分工作
  • 从研究或代码审查入手,而不是直接生成代码。协调复杂度更低
  • 保持任务单元小而具体, , 单个函数或单个测试文件效果最佳

提前了解这些限制可以省去很多挫败感

这是预览版,粗糙之处在所难免。提前知道这些问题可以节省不少调试时间。

  • 使用 /resume/rewind 会终止进程内的团队成员。你需要告知领导智能体重新生成新的成员
  • 任务状态可能存在延迟。如果团队成员完成了工作但未将任务标记为完成,后续任务会持续被阻塞。需要手动检查并让领导智能体更新状态
  • 每个会话仅支持一个团队。团队成员不能创建子团队
  • 创建团队的会话将始终作为领导者。你无法在会话中途更换领导者或提升团队成员

预览版尚显粗糙,成本效率问题也尚无定论。但如果你想了解多智能体工作流的发展方向,最快的方式就是亲自打开这个功能试一试。工具只有上手体验才能做出准确评估。

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