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- 11 sessions from basic agent loop to autonomous teams - Python MVP implementations for each session - Mental-model-first docs in en/zh/ja - Interactive web platform with step-through visualizations - Incremental architecture: each session adds one mechanism
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# s04: Subagents
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> サブエージェントは新しいメッセージリストで実行され、親とファイルシステムを共有し、要約のみを返す -- 親のコンテキストをクリーンに保つ。
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## 問題
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エージェントが作業するにつれ、メッセージ配列は膨張する。すべてのツール呼び出し、ファイル読み取り、bash出力が蓄積されていく。20-30回のツール呼び出しの後、コンテキストウィンドウは無関係な履歴で溢れる。ちょっとした質問に答えるために500行のファイルを読むと、永久に500行がコンテキストに追加される。
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これは探索的タスクで特に深刻だ。「このプロジェクトはどのテストフレームワークを使っているか」という質問には5つのファイルを読む必要があるかもしれないが、親エージェントには5つのファイルの内容すべては不要だ -- 「pytest with conftest.py configuration」という回答だけが必要なのだ。
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解決策はプロセスの分離だ: `messages=[]`で子エージェントを生成する。子は探索し、ファイルを読み、コマンドを実行する。終了時には最終的なテキストレスポンスだけが親に返される。子のメッセージ履歴全体は破棄される。
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## 解決策
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```
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Parent agent Subagent
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+------------------+ +------------------+
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| messages=[...] | | messages=[] | <-- fresh
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| | dispatch | |
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| tool: task | ---------->| while tool_use: |
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| prompt="..." | | call tools |
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| | summary | append results |
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| result = "..." | <--------- | return last text |
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+------------------+ +------------------+
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Parent context stays clean.
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Subagent context is discarded.
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```
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## 仕組み
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1. 親エージェントにサブエージェント生成をトリガーする`task`ツールが追加される。子は`task`を除くすべての基本ツールを取得する(再帰的な生成は不可)。
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```python
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PARENT_TOOLS = CHILD_TOOLS + [
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{"name": "task",
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"description": "Spawn a subagent with fresh context.",
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"input_schema": {
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"type": "object",
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"properties": {
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"prompt": {"type": "string"},
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"description": {"type": "string"},
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},
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"required": ["prompt"],
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}},
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]
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```
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2. サブエージェントは委譲されたプロンプトのみを含む新しいメッセージリストで開始する。ファイルシステムは共有される。
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```python
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def run_subagent(prompt: str) -> str:
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sub_messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
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for _ in range(30): # safety limit
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SUBAGENT_SYSTEM,
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messages=sub_messages,
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tools=CHILD_TOOLS, max_tokens=8000,
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)
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sub_messages.append({
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"role": "assistant", "content": response.content
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})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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break
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# execute tools, append results...
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```
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3. 最終テキストのみが親に返される。子の30回以上のツール呼び出し履歴は破棄される。
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```python
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return "".join(
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b.text for b in response.content if hasattr(b, "text")
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) or "(no summary)"
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```
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4. 親はこの要約を通常のtool_resultとして受け取る。
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```python
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if block.name == "task":
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output = run_subagent(block.input["prompt"])
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results.append({
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"type": "tool_result",
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"tool_use_id": block.id,
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"content": str(output),
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})
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```
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## 主要コード
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サブエージェント関数(`agents/s04_subagent.py` 110-128行目):
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```python
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def run_subagent(prompt: str) -> str:
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sub_messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
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|
for _ in range(30):
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response = client.messages.create(
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model=MODEL, system=SUBAGENT_SYSTEM,
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|
messages=sub_messages,
|
|
tools=CHILD_TOOLS, max_tokens=8000,
|
|
)
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|
sub_messages.append({"role": "assistant",
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|
"content": response.content})
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if response.stop_reason != "tool_use":
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|
break
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results = []
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for block in response.content:
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if block.type == "tool_use":
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handler = TOOL_HANDLERS.get(block.name)
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output = handler(**block.input)
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results.append({"type": "tool_result",
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"tool_use_id": block.id,
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"content": str(output)[:50000]})
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sub_messages.append({"role": "user", "content": results})
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return "".join(
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|
b.text for b in response.content if hasattr(b, "text")
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) or "(no summary)"
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```
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## s03からの変更点
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| Component | Before (s03) | After (s04) |
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|----------------|------------------|---------------------------|
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| Tools | 5 | 5 (base) + task (parent) |
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| Context | Single shared | Parent + child isolation |
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| Subagent | None | `run_subagent()` function |
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| Return value | N/A | Summary text only |
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| Todo system | TodoManager | Removed (not needed here) |
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## 設計原理
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プロセス分離はコンテキスト分離を無料で提供する。新しい`messages[]`は、サブエージェントが親の会話履歴に混乱させられないことを意味する。トレードオフは通信オーバーヘッドだ -- 結果は親に圧縮して返す必要があり、詳細が失われる。これはOSのプロセス分離と同じトレードオフだ: シリアライゼーションコストと引き換えに安全性とクリーンさを得る。サブエージェントの深さ制限(再帰的なスポーンは不可)は無制限のリソース消費を防ぎ、最大反復回数は暴走した子プロセスの終了を保証する。
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## 試してみる
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```sh
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cd learn-claude-code
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python agents/s04_subagent.py
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```
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試せるプロンプト例:
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1. `Use a subtask to find what testing framework this project uses`
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2. `Delegate: read all .py files and summarize what each one does`
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3. `Use a task to create a new module, then verify it from here`
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