深度解析 Claude Code 子代理：如何用并发 Agent 破解大模型“上下文诅咒”

在大模型辅助编程的日常中，我们常遇到一个隐形的瓶颈：随着对话深入，AI 似乎变得越来越“笨”。

这并非错觉，而是大语言模型（LLM）固有的上下文窗口（Context Window）机制导致的必然结果。当所有的代码检索、思考过程和无关细节都堆积在同一个主对话线程中时，模型的注意力被稀释，响应速度变慢，幻觉（Hallucination）概率增加。

最近，Claude Code 在其 CLI 工具中引入的 Sub-agents（子代理） 机制，为这一问题提供了一个极其优雅的解法。这不仅仅是一个新功能，更是一种从“单体交互”向“集群协作”转变的开发范式。本文将深入拆解这一机制，探讨它如何通过并发执行与上下文隔离，重新定义 AI 辅助编程的效率极限。

一、 上下文困境：单线程开发的“边际效应递减”

在使用 Claude Code 等 AI 编程工具时，传统的交互模式是线性的。用户在一个主线程（Main Thread）中不断下达指令，AI 在同一个窗口内进行文件检索、代码阅读、逻辑推理和修改。

这种模式存在一个致命缺陷：上下文污染与膨胀。

根据实际测试，当你要求 AI “找出项目中所有涉及身份验证的文件”时，它会扫描整个代码库。在主线程中完成这一步，上下文窗口的占用率可能迅速从初始状态攀升至 9% 甚至更高。紧接着，如果你要求它“审查这些文件的安全性”，它会将所有相关文件的详细内容读入上下文，导致占用率飙升至 30%,。

核心痛点在于：

• 注意力分散：当上下文填充了大量检索过程中的中间数据（Intermediate Data），模型在处理后续复杂指令（如代码重构）时，准确度会显著下降，即