【Claude Code新功能】——**Agent Team**详解：实现Skills的自我进化与协作机制

什么是**Agent Team**？它的核心作用及区别

**Agent Team**是Claude Code最新推出的一项实验性功能，旨在实现多个智能Agent的协作与自我进化。这一功能尚处于测试阶段，默认为禁用状态，但其潜力巨大。它与早期的**SubAgent**不同，后者是各自独立执行任务，彼此缺乏协作，完成任务后便终止。而**Agent Team**则突破了这一局限，支持多Agent之间的相互配合、博弈，甚至是**质疑**与策略优化，使得Skills可以在实际使用中不断动态调整、优化。

具体表现为：多个Agent可以在同一任务中协同工作，互相提出疑问或挑战，并通过持续的自我学习，不断提升表现，从而实现“自我进化”。这种机制为AI能力的长远拓展提供了更多可能性，也是未来智能应用的重要发展方向。

为什么现在推出**Agent Team**？背后有哪些技术和应用需求

推出**Agent Team**的背景主要是为了应对**长程任务调度**的挑战，其核心能力之一是利用**Opus 4.6**的超大上下文窗口（可达1M），实现更复杂、更连续的任务管理。长远来看，此项技术有助于AI解决多轮对话、复杂创作和深度分析等场景中遇到的局限。

此外，通过Agent之间的博弈机制，可在不依赖大量人工调教的情况下，实现Skills的**自我优化**，例如内容生成速度的提升、内容质量的逐步完善等。在实际应用中，这种自我学习和演进能力，无疑会极大提升AI的实用性和智能水平。

基于Agent Team，Skills该如何设计与优化？

早期探索与实践

自2023年11月28日，黄叔就开始布局**Claude Agent Skills**的实践，从最初的独立单轮操作到逐渐融入Agent之间的协作。最开始，他在招聘课程的Skills中，将原本单轮17分钟的运行时间缩短至不到7分钟，效果显著，但未能实现Agent间的真正协作。

持续优化的思路

为实现Skills的持续“自我进化”，他采用了**双Agent互博**的方法，配备不同的模型（比如**Claude Sonnet 4.5**和**Opus 4.6**），让写作类Agent与评分Reviewer Agent相互“打架”。这种方式不仅激发了不同Agent的竞争，也推动了整个Skills的逐步优化。具体操作流程为：

• 配备不同模型的Agent进行任务写作和评估。
• Agent之间相互提出疑问和挑战，激烈博弈。
• 总结打架结果，更新知识库，用于下一轮优化。

最终，通过这种策略，Skills的表现得到了质的飞跃，也为未来大规模、自我调适的Agent团队提供了技术参考。

自我进化的挑战与未来方向

虽然现阶段的结构已能让Skills实现一定的自我学习和优化，但作为设计者，黄叔还不断思考改进的空间。关键在于：如何完善知识库的结构、Agent调度的策略，确保Skills在实际应用中更加智能、稳定，且能持续学习提升。这要求不断借鉴前沿AI研究，调整架构设计，提升**自我进化**的效率和效果。

此外，注重实际体验，将Skills融入到日常工作流中，不断优化与调整，才能真正实现“人机共同成长”。

观察和总结：**Agent Team**架构带来的新挑战

加入**Agent Team**后，架构设计的复杂度明显提高。首先是**Token消耗**的增加**，多Agent相互博弈、调度需要更多的算力和上下文空间**。其次，**Agent之间的策略制定与协调**成为关键，必须设计合理的调度算法，避免资源浪费或冲突激烈。

这些挑战意味着：在国产模型和开源方案中，开发者需要借助**Opus 4.6**等最新模型，调整架构策略，确保在有限资源内实现多Agent协作的最大效果。与此同时，技术的不断维新，也在不断推动此领域的快速发展。

总结与感悟：AI与自我进化的未来

我认为：随着**Agent Team**的不断完善，AI的自我学习能力将迎来质的飞跃。这不仅是技术的突破，更关系到人类对“智能”的理解——不再是单纯的工具，而是能自我调节、不断优化的“伙伴”。未来，AI能否真正实现自主进化，将取决于我们对架构的不断优化和实践中的探索。只有在不断试错和优化中，才能接近那种“共生共进”的理想状态。勇敢尝试、持续优化，或许正是我们迈向更高级智能的关键路口。

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