在使用 claude code 的时候，你有没有遇到过这样的情况？
一个复杂的开发任务需要同时处理前端、后端、数据库和测试，而你希望能并行推进，而不是像传统的一个人干活那样串行完成。
或者你正在调查一个诡异的 bug，需要同时查看日志、代码历史、相关测试…希望能多线程处理，更快定位问题。
现在 Claude Code 的 Agent Teams 功能可以帮你实现这个愿望。
什么是 Agent Teams？
Agent Teams 可以让你协调多个 Claude Code 实例一起工作。
想象一下，你同时开启 4 个 Claude 会话（ABCD），其中一个充当团队负责人（Leader），负责协调工作、分配任务并整合结果。
其他三个成员各自独立工作，拥有各自的上下文窗口，同时还能直接相互沟通。【hepingfly】
Agent Teams 和 Subagent 有什么区别？
| 特性 | Subagents | 代理团队 |
|---|---|---|
| 上下文 | 拥有独立的上下文窗口，结果返回给调用方 | 拥有独立上下文窗口，完全独立 |
| 沟通 | 仅将结果汇报给主代理 | 队友之间直接互发消息 |
| 协调 | 主代理负责管理所有工作 | 共享任务列表，支持自我协调 |
| 最适合 | 只需关注结果的专注型任务 | 需要讨论与协作的复杂工作 |
| token成本 | 较低：结果汇总回主上下文 | 较高：每位队友都是一个独立的 Claude 实例 |
简单来说：Subagent 是打工人向老板汇报，Agent Teams 是平等协作的项目组。
为什么需要 Agent Teams？
传统的单会话或 Subagent 模式，本质上还是串行工作。即使有多个 Subagent，它们也只是把结果汇报给主代理，主代理再统一处理。
而 Agent Teams 的不同之处在于：
- 真正的并行：多个 teammate 同时独立工作，互不阻塞
- 直接协作：队友之间可以直接沟通、讨论、质疑彼此的发现
- 独立上下文：每个 teammate 有自己完整的上下文窗口，不会互相干扰
- 灵活分工：一个改前端，一个改后端，一个写测试，各自负责一个模块
如果你平时的工作任务可以拆解成多个独立模块，那么使用 Agent Teams 就会大大的提高你的效率。
什么时候该用 Agent Teams？
适合的场景：
1）研究与审查
多个 teammate 可以同时调查问题的不同方面，然后分享并互相质疑彼此的发现。【hepingfly】
举例：
调查一个复杂 bug 时，一个 teammate 查日志，另一个查代码历史，第三个查相关测试。
完成后他们互相讨论、挑战对方的结论，更快找到根因。
2）开发新模块或功能
每个 teammate 可以独立负责一个模块，互不干扰。
举例：
开发新功能时，一个 teammate 写前端组件，另一个写后端 API，第三个写数据库层。各自独立工作，避免代码冲突。
3）调试代码
teammate 们并行测试不同的假设，更快收敛到正确答案。
举例：
遇到性能问题时，一个 teammate 假设是数据库查询慢，另一个假设是内存泄漏，第三个假设是网络延迟。各自验证后汇总结果。
4）多端联调协作
跨越前端、后端、测试等多层的改动，每层由不同 teammate 负责。
举例：
添加新 API 时，一个 teammate 改前端调用，一个改后端实现，一个写集成测试，协调完成整个功能。
不适合的场景：
1）顺序任务
必须 A 做完才能做 B，无法并行，浪费了 teams 的优势【hepingfly】
2）同一文件编辑
多个 teammate 改同一个文件会互相冲突
3）依赖关系多
teammate 之间需要频繁等待，协调成本太高
关于成本：
因为每个 teammate 都是独立的 Claude 实例，有自己的上下文窗口，所以 token 消耗会比较大，大约是普通会话的 7 倍。
但换来的是近乎 7 倍的并行处理能力。所以关键是看任务是否真的能并行处理。
怎么样去权衡呢？
如果 teammate 能各自独立干活（比如一个改前端，一个改后端），效率最高。但如果 teammate 之间需要频繁等待对方，优势就消失了，这时候单会话或 Subagents 更划算。【hepingfly】
快速上手
创建你的第一个 Agent Team
第一步：开启 Agent Teams 功能
编辑配置文件 ~/.claude/settings.json，添加以下配置：
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
配置完成后重启 Claude Code 即可使用。
第二步：用自然语言创建团队
开启功能后，你只需要用自然语言告诉 Claude 创建一个 Agent Team，然后描述你的任务和团队结构即可。
示例提示词：
我正在设计一个 CLI 工具，用于帮助开发者在代码库中跟踪 TODO 注释。
创建一个代理团队，从不同角度探索这个问题：
- 一个团队成员负责用户体验设计
- 一个负责技术架构规划
- 一个扮演批评者角色，挑战我们的假设
Claude 会根据你的描述自动：
- 创建团队
- 生成不同的 teammate
- 分配任务
- 协调各成员工作
所有 teammate 会共享一个任务列表，各自分工完成自己的工作，最后综合所有发现。【hepingfly】
第三步：与团队互动
创建完成后，你会看到一个 Leader 终端，上面列出了所有 teammate 以及他们正在做什么。
如何给某个 teammate 发消息？
使用 Shift + 上/下箭头 选择某个 teammate，然后直接给他发消息。
如何下达任务指令？
直接用自然语言告诉 Leader（主负责人） 你想要的内容，它会负责团队协调、任务分配和授权。
高级技巧
1）指定 Teammate 数量
你可以直接告诉 Claude 创建多少个 teammate 来并行处理任务：
创建一个包含 4 名团队成员的团队，以并行方式重构这些模块。
2）指定模型
你还可以为每个 teammate 指定使用的模型。同样用自然语言描述即可：
给每个 teammate 使用 Sonnet 4.5 模型
常见问题
Q1：Agent Teams 会不会很费钱？
是的，token 消耗约为普通会话的 7 倍。但如果任务确实能并行处理，相当于用 7 倍成本换来了近 7 倍效率提升，整体还是值得的。
Q2：如何选择 Teammate 数量？
根据任务的独立模块数量来决定。比如：
- 前后端分离的功能：2-3 个 teammate
- 多端联调（前端 + 后端 + 测试）：3-4 个 teammate
- 复杂调研（不同角度调查）：3-5 个 teammate
一般不建议超过 5 个，因为协调成本会显著增加。【hepingfly】
Q3：如果 Teammate 之间产生冲突怎么办？
避免让多个 teammate 同时编辑同一个文件。最好的做法是让每个 teammate 负责独立的模块或文件。
如果确实需要协作编辑同一区域，建议用单会话或 Subagents 模式。
总结
Agent Teams 是 Claude Code 的一个强大功能，它让 AI 协作从串行汇报升级到了并行协作。
核心原则：
- 适合能并行、互不干扰的任务
- 不适合线性任务或需要频繁协调的任务
- Token 消耗是普通会话的 7 倍，但换来的是近 7 倍的并行效率【hepingfly】
如果你的项目有复杂的多模块开发、需要多角度调研、或者需要并行调试，不妨试试 Agent Teams。
