Claude subagents: Wann ein Agent reicht und wann mehrere sinnvoll sind
Anthropic hat praktische Hinweise veröffentlicht, wann sich die Arbeit auf mehrere Claude subagents aufteilen lässt. Die Empfehlung: mit einem Haupt-Agenten plus Skills starten und weitere Agents nur gezielt ergänzen.
Wenn Sie mit Claude entwickeln, haben Sie sich wahrscheinlich gefragt, ob Sie die Arbeit auf Claude-Subagents aufteilen oder alles in einem einzigen Agenten belassen sollten. Anthropic hat kürzlich eine Anleitung genau zu dieser Frage veröffentlicht, und die kurze Antwort lautet: Beginnen Sie mit einem Hauptagenten plus Skills und fügen Sie Subagents nur hinzu, wenn es einen klaren Grund dafür gibt. Hier ist, was die Quellen sagen und wie Sie das umsetzen können.
In Building agents: When to fold subagents into your main agent loop schreibt das Applied-AI-Team von Anthropic, dass in mehreren Enterprise-Deployments "ein einzelner Agent mit Skills in Bezug auf Qualität häufig sowohl das Design mit einem einzigen Prompt für alles als auch das Subagent-Design übertroffen hat, oft bei geringeren Kosten und geringerer Latenz pro Aufgabe."
Die Anleitung macht deutlich, dass Subagents weiterhin ihren Platz haben. Verwenden Sie sie in folgenden Fällen:
Die offizielle Claude-Code-Dokumentation zu Subagents sagt, dass jeder Subagent in seinem eigenen Kontextfenster mit eigenem Systemprompt, eigenem Toolzugriff und eigenen Berechtigungen läuft und eine Zusammenfassung an die Hauptkonversation zurückgibt. Dort wird auch darauf hingewiesen, dass Subagents ihre eigenen Anfragen senden, welche auf dieselben Nutzungslimits angerechnet werden.
Die Dokumentation empfiehlt, in der Hauptkonversation zu bleiben, wenn die Aufgabe einen Hin und Her erfordert, wenn Phasen wie Planung, Entwicklung und Test viel Kontext teilen, bei schnellen Änderungen und wenn Latenz eine Rolle spielt. Subagents passen, wenn die Aufgabe umfangreiche Ausgaben erzeugt, die Sie in Ihrem Hauptkontext nicht brauchen, wenn Sie Werkzeuge einschränken möchten oder wenn die Arbeit in sich abgeschlossen ist und eine Zusammenfassung zurückgeben kann.
Laut der Dokumentation sind Subagents Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter. Projektspezifische kommen in.claude/agents/ (oder ~/.claude/agents/ für alle Ihre Projekte). Nur name und description sind erforderlich. Hier ist ein schreibgeschützter Recherche-Helfer, genau die Art von in sich geschlossener Aufgabe, die die Anleitung unterstützt:
--- name: log-researcher description: "Liest lange Logdateien und Testausgaben und berichtet dann nur über die Fehler und wahrscheinlichen Ursachen. Verwenden, wenn die Ausgabe groß ist." tools: Read, Grep, Glob model: haiku --- Du bist ein Log-Analyst. Finde Fehler, gruppiere sie nach Ursache und gib eine kurze Zusammenfassung mit Dateipfaden und Zeilennummern zurück. Bearbeite keine Dateien. Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Alles andere, wie Ihr normales Codieren, Schreiben oder die Schritte Ihres Kundenworkflows, kann im Hauptagenten bleiben, wobei wiederholbare Abläufe in Skills ausgelagert werden.
Anthropics eigener Rat lautet, zu messen: Bauen Sie einen kleinen Eval auf (auch mit nur 10 guten Beispielen), fügen Sie jeweils einen Subagenten hinzu und behalten Sie ihn nur als Subagenten, wenn die zusammengeführte Version schlechter abschneidet.
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Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
If you build with Claude, you have probably wondered whether to split work across claude subagents or keep everything in one agent. Anthropic recently published guidance on exactly this question, and the short answer is: start with one main agent plus skills, and add subagents only when you have a clear reason. Here is what the sources say and how to apply it.
In Building agents: When to fold subagents into your main agent loop, Anthropic's Applied AI team writes that across several enterprise deployments, "a single agent with skills frequently outperformed both the one-prompt-for-everything design and the subagent design on quality, and often at a lower cost and latency per task."
The guide is clear that subagents still have a place. Use them when:
The official Claude Code subagents docs say each subagent runs in its own context window with its own system prompt, tool access and permissions, and returns a summary to the main conversation. They also note that subagents send their own requests, which count toward the same usage limits.
The docs recommend staying in the main conversation when the task needs back-and-forth, when phases like planning, building and testing share a lot of context, for quick changes, and when latency matters. Subagents fit when the task produces verbose output you don't need in your main context, when you want to restrict tools, or when the work is self-contained and can return a summary.
Per the docs, subagents are Markdown files with YAML frontmatter. Put project ones in.claude/agents/ (or ~/.claude/agents/ for all your projects). Only name and description are required. Here is a read-only research helper, the kind of self-contained job the guidance supports:
--- name: log-researcher description: " Reads long log files and test output, then reports only the errors and likely causes. Use when output is large." tools: Read, Grep, Glob model: haiku --- You are a log analyst. Find errors, group them by cause, and return a short summary with file paths and line numbers. Do not edit any files. Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode Everything else, such as your normal coding, writing or customer workflow steps, can stay in the main agent, with repeatable procedures moved into skills.
Anthropic's own advice is to measure: build a small eval (even 10 good examples), fold in one subagent at a time, and keep it as a subagent only if the folded version scores worse.
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