AI agent-Claude Code 入门 ｜ 如何用组建一个 Sub Agent 员工团队 （视频学习总结）

心在飞扬AI
4 阅读10分钟

一、使用Sub Agent组建Claude Code AI员工团队

1.1 Sub Agent介绍与团队构成

背景更新

粉丝反馈原有的/Commands功能已过时，当前应直接使用Sub Agent来组建AI团队。

本期目标

  • 分享如何使用Sub Agent组建小型产品开发团队
  • 分享组建过程中的经验和遇到的问题

Sub Agent定义

Sub Agent是拥有独立系统提示词和上下文窗口的大模型节点，相当于主流程中的独立分身，具备专属角色和任务。其独立上下文窗口不会被其他任务或主对话干扰，这种隔离特性使其能专注于特定领域的工作。

团队角色设置

组建包含三个核心角色的产品开发团队，每个Sub Agent在独立窗口中完成特定工作：

AI 团队职能角色设定
  1. 产品经理：梳理用户需求、拆解功能模块、撰写产品需求文档
  2. 设计师：基于产品需求文档制定设计原则，输出视觉规范方案
  3. 前端开发工程师：根据产品经理提出的需求，开发静态前端页面

主Agent职责

  • 主Agent即用户与Claude Code的聊天窗口，核心职责是协调和调度所有Sub Agent
  • 顶层运行规则编写在Claude.md文档中，规则明确了调用Sub Agent的时机和工作流程

1.2 Sub Agent的优缺点分析

优点

  • 保持主对话的整洁性，避免上下文污染
  • 防止不同任务间互相干扰
  • 独立窗口支持深度任务执行，确保复杂工作的专注度

缺点：成本高昂

  • 每次运行时上下文均为空白，需重新读取信息
  • 初始上下文读取消耗大量tokens（通常1万到5万），文件或上下文增多时消耗上不封顶
  • 使用Claude 4.1 Opus等高级模型时，未正式工作已产生不少费用

后续步骤预告

后续将演示如何配置团队规则和创建Sub Agent团队的具体操作。

1.3 启动Claude Code与配置顶层规则

启动Claude Code

  1. 打开Cursor并启动Claude Code
  2. 关闭默认聊天区域，打开控制台（Terminal）
  3. 在控制台中输入Claude命令启动程序
  4. 未安装用户需参考上期视频的安装教程

创建顶层规则文件

在项目导航栏新建文件，命名为Claude.md（注意拼写准确，不可有误），并将设计好的团队规则粘贴至该文件中。

project/
├── CLAUDE.md                    # 团队协调规则（手动创建）
├── .claude/agents/
│   ├── product_manager.md       # 产品经理Subagent（自动生成）
│   ├── designer.md              # 设计师Subagent（自动生成）
│   ├── frontend_developer.md    # 前端工程师Subagent（自动生成）
│   └── backend_engineer.md      # 后端工程师Subagent（自动生成）
├── PRD.md                       # (运行时生成)
├── DESIGN_SPEC.md               # (运行时生成)
└── ...

规则设计重点

重点一：角色设置

主Agent不扮演专家角色，仅作为团队调度者，负责安排协作流程、各角色出场时机和具体任务，这与传统角色扮演提示词模式完全不同。

重点二：工作流程设定

明确告知主Agent完整工作流走向，从需求分析开始到代码生成结束，具体流程如下：

  1. 主Agent完成初步需求收集和澄清
  2. 唤起产品经理Sub Agent进行需求分析，其在黑箱中处理后将结果反馈给主Agent
  3. 用户确认需求分析结果后，主Agent再次调用产品经理生成PRD.md文档
  4. 主Agent收集设计需求，唤起设计师Sub Agent生成设计策略和规范（黑箱完成）
  5. 用户确认设计策略后，主Agent调起设计师生成最终规范并保存为DESIGN_SPEC.md

整个过程通过主Agent实现与各Sub Agents的协调轮换，所有环节调度均依赖主Agent。

1.4 创建产品经理Sub Agent

创建Agent指令操作

  1. 在对话框输入/Agents指令创建Agent，若当前Agent列表为空，选择create new Agent
  2. 选择Agent生效范围：项目层级（当前项目生效）或全局（Personal），本次演示选择项目层级（project）

创建方式与命名

第二步选择创建方式：manual configuration（适合复杂逻辑，本次选择，generate with Claude适合简单功能）；第三步将Agent命名为product manager。

配置核心信息

  • 系统提示词：填写该角色的工作职责和响应方式
  • 描述（description）：填写Agent的使用时机，Claude Code将根据描述进行语义判断，决定唤起时机

唤起机制技巧

尽管顶层规则已设定流程，但语义判断可能存在偏差，结合主Agent的流程规则判断可大幅提升系统稳定性。

工具、模型与颜色选择

  1. 工具选择：暂时全选所有工具
  2. 底层模型：Pro用户最高可选Sonnet，Max用户可用Opus
  3. 颜色设置：选择专属颜色区分Agent（如产品经理选红色）
  4. 确认信息：汇总所有配置信息，确认无误后回车完成创建

产品经理Agent检查与功能判断模块

创建成功后，需确认核心信息：Description设定为“只在产品需求收集、分析和写PRD时使用”，角色定位为“擅长收集需求并整理成完整、可执行的PRD”。

为提升协作稳定性，采用“三保险结构”的功能判断模块：

  1. 第一层：顶层规则调度整体流程
  2. 第二层：Agent的description协助语义判断
  3. 第三层：功能判断，明确被唤起时应执行的任务，需为需求分析、PRD生成等具体功能写清执行步骤

1.5 创建设计师和前端开发工程师Sub Agent

创建设计师Agent（Designer）

  1. 选择create new Agent，采用手动配置方式
  2. 命名为designer，粘贴对应的系统提示词
  3. Description设定：只在定制UI/UX设计策略和生成规范时使用
  4. 工具全选，模型选Sonnet，颜色选蓝色
  5. 确认配置无误后完成创建

创建前端开发工程师Agent（Frontend Developer）

  1. 命名为frontend Developer，粘贴系统提示词
  2. Description设定：需要生成前端代码或进行技术架构分析时调用
  3. 工具全选，模型选Sonnet，颜色选绿色
  4. 确认配置无误后完成创建

团队配置完成与扩展思路

产品经理、设计师、前端开发工程师三大核心角色已配置完成。完整的产品开发流程还需后端开发、QA联调、部署上线等环节，这些环节均可参照上述流程单独创建对应的Agent，实现团队功能扩展。

1.6 实际运行团队流程演示（需求收集与分析）

测试团队规则运行

回到Cursor，通过打招呼测试团队规则是否正常运行。Claude Code回复后会介绍团队包含的角色，并由主Agent提出4个问题以收集产品需求。

提供并补充需求

  • 初始需求：开发一个用于塑造YouTuber频道品牌感的个人网站，具备发布文章和频道会员内容的功能
  • 补充详细需求：目标用户为对AI感兴趣的年轻人；内容涵盖上下文、提示词工程、教程、观点分享；参考OpenAI官网的设计语言和布局风格；主题采用暗黑模式

调用产品经理进行需求分析与PRD生成

  1. 主Agent完成需求收集后，下一步自动调用product manager
  2. To Do list显示“调用产品经理进行需求分析”，Product Manager（红色标识）被唤起并持续调用Web search获取相关信息
  3. Sub Agent在独立上下文黑箱中处理需求，具体过程不可见，最终输出初步需求分析结果（包含功能、用户、场景、洞察等维度）
  4. 用户确认初步分析无误后，输入/PRD指令，产品经理生成完整PRD需求文档，PRD.md文档将自动在左侧导航栏生成，内容涵盖项目定位、用户画像、功能需求等核心模块

1.7 实际运行团队流程演示（设计规范生成）

收集设计需求与调用设计师Agent

  1. 确认PRD无误后，输入/设计指令进入UI设计阶段，主Agent自动收集设计需求
  2. 将6张OpenAI官网截图作为设计参考拖入对话框，提供直观设计依据
  3. 流程自动调用designer Sub Agent（蓝色标识），设计师调用Web search搜索2025年深色主题趋势和个人网站案例

设计策略与规范生成

设计师输出设计策略（包含方向、特色等内容），用户确认策略后，输入/DRD指令生成完整设计规范文档。设计师Sub Agent完成工作后，DESIGN_SPEC.md文档在左侧导航栏生成，文档约2000多行，结构完整、内容详细。

透明度对比与选择建议

若需要工作过程更透明，Sub Agent并非最佳选择，此时可选用上一期介绍的/Commands功能；Sub Agent更适合执行结构清晰、可放心交付的重复性工作。

1.8 实际运行团队流程演示（代码开发）

进入开发阶段与收集技术需求

确认设计规范无误后，输入/开发指令进入前端开发阶段，主Agent收集技术需求和偏好，本次需求为构思MVP（尽快看到效果的Demo）。

调用前端开发工程师与代码开发

  1. 流程自动调用frontend Developer Sub Agent（绿色标识），该Agent读取PRD和设计规范文档进行需求拆解
  2. 输出MVP实现方式的技术方案，经用户确认功能范围后，输入/指令启动代码编写
  3. 开发计划：按“搭建基础架构→开发公共组件→构建页面”的顺序推进，整个代码编写过程预计耗时半小时以上，且为黑箱操作，用户无需实时守候

注意：无法一次性获得完美产品，代码生成后需根据实际需求对配色、布局等细节进行后续微调。

1.9 最终成果展示与总结

生成的网站成果

半小时内完成开发的Landing Page首页具备以下特点：

  • 头图带有轻微缩放的微动效，呈现呼吸感
  • 主导航栏位于左侧，模仿OpenAI官网布局，登录入口在右上角
  • 内容卡片聚焦AI学习的常见痛点及解决方案，核心知识库采用“一大三小”的卡片结构
  • 包含介绍社区加入方式的Road Map和企业客户咨询服务的简单预约表单
  • 页脚（footer）平铺所有站内导航和联系方式，信息完整

Sub Agent总结与应用场景

Sub Agent的工作方式、优缺点已清晰呈现，作为实用工具，其应用场景广泛，涵盖产品开发、自媒体运营、数据分析等领域，对个人创业者或小团队搭建AI员工团队极具价值，能显著提升工作效率。

搭建高效Sub Agent团队的关键决定因素：科学的团队规则设计和精准的各Sub Agent系统提示词配置。

传送门：www.bilibili.com/video/BV19Y…

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