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title: "理解 Subagents 的分工模型"
description: "說明 Codex subagents 如何並行探索、實現或分析任務，以及什麼時候應該拆分給子 Agent。"
verifiedAt: "2026-05-06"
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import { Cards, Card } from 'fumadocs-ui/components/card';

Codex 可以透過 spawning specialized agents in parallel 來執行 subagent workflows，讓它們併發 explore、tackle 或 analyze work。

這篇解釋核心概念和取捨。setup、agent configuration 和 examples 見 [Subagents](https://developers.openai.com/codex/subagents)。

> [!IMPORTANT]
> Subagents 只適合能獨立拆分、結果能彙總、寫入範圍能隔離的任務。不要為了“看起來並行”把主執行緒下一步馬上需要的阻塞工作交給子 agent。

## 為什麼 subagent 工作流有幫助

即便有 large context windows，模型仍然有邊界。

如果你把 main conversation，也就是定義 requirements、constraints 和 decisions 的地方，塞滿 noisy intermediate output，例如 exploration notes、test logs、stack traces、command output，session 會隨著時間變得不穩定。

這通常被描述為：

| 概念 | 含義 |
| --- | --- |
| **Context pollution** | 有用資訊被 noisy intermediate output 淹沒。 |
| **Context rot** | conversation 填滿低相關細節後，performance 下降。 |

背景說明可看 Chroma 關於 [context rot](https://research.trychroma.com/context-rot) 的文章。

Subagent workflows 的作用是把 noisy work 從 main thread 中移走：

- 讓 **main agent** 專注 requirements、decisions 和 final outputs。
- 讓 specialized **subagents** 並行處理 exploration、tests 或 log analysis。
- 讓 subagents 返回 **summaries**，而不是 raw intermediate output。

當工作可以獨立並行時，subagent workflows 也可以節省時間。它們還能把 larger-shaped tasks 拆成 bounded pieces，讓任務更容易處理。

例如，Codex 可以把 multi-million-token document 的分析拆成小問題，再把提煉後的 takeaways 返回給 main thread。

起步時，優先把 parallel agents 用在 read-heavy tasks，例如 exploration、tests、triage 和 summarization。

parallel write-heavy workflows 要更謹慎，因為多個 agents 同時編輯 code 可能造成 conflicts，並增加 coordination overhead。

## 核心術語

Codex 在 subagent workflows 中使用幾個相關術語：

| 術語 | 含義 |
| --- | --- |
| **Subagent workflow** | Codex 執行 parallel agents，並整合它們結果的 workflow。 |
| **Subagent** | Codex 啟動來處理具體 task 的 delegated agent。 |
| **Agent thread** | 某個 agent 的 CLI thread，可以透過 `/agent` inspect 和 switch。 |

## 觸發 subagent 工作流

Codex 不會自動 spawn subagents。只有當你明確要求 subagents 或 parallel agent work 時，它才應該使用 subagents。

實際觸發方式是直接寫清楚，例如：

- "spawn two agents"
- "delegate this work in parallel"
- "use one agent per point"

Subagent workflows 會比類似 single-agent runs 消耗更多 tokens，因為每個 subagent 都會做自己的 model 和 tool work。

好的 subagent prompt 應該說明：

- 如何 divide work。
- Codex 是否應該等待所有 agents 完成後再繼續。
- 需要返回什麼 summary 或 output。

示例：

```text
请用 parallel subagents review 当前分支。分别启动一个 subagent 检查 security risks，一个检查 test gaps，一个检查 maintainability。等待三个 subagents 全部完成后，按类别汇总 findings，并附 file references。
```

## 選擇模型和推理強度

不同 agents 需要不同 model 和 reasoning settings，但具體模型名稱、可用性和價格屬於高波動事實，不適合寫成長期推薦表。

更穩的選擇方法：

- 探索、日誌歸納、檔案定位這類 read-heavy sidecar task，可以優先選擇更快、更省的配置。
- 安全審查、複雜邏輯推理、跨模組設計和高風險變更，需要更強推理和更明確驗證。
- 寫程式碼的 subagent 必須有清晰 ownership，避免多個 agent 寫同一批檔案。
- 需要 pin model 或 reasoning effort 時，把原因寫進 agent file 或 prompt，不要只寫“用最強模型”。
- 具體模型名稱、reasoning effort 支援情況和 pricing 回官方 Models / Config 頁面核驗。

更高 reasoning effort 會增加 response time 和 token usage，但可能提升複雜任務質量。團隊工作流裡要把質量、延遲、成本和衝突風險一起評估。

更多細節見：

- Models：[https://developers.openai.com/codex/models](https://developers.openai.com/codex/models)
- Config basics：[https://developers.openai.com/codex/config-basic](https://developers.openai.com/codex/config-basic)
- Configuration Reference：[https://developers.openai.com/codex/config-reference](https://developers.openai.com/codex/config-reference)

## 接下來去哪

<Cards>
  <Card title="用 Subagents 拆分任務" description="先看如何設計自包含、可並行、可彙總的 delegated task。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/03-extensions/10-subagents-split" />
  <Card title="Skills / Subagents / Hooks" description="區分流程複用、並行分工和確定性檢查三類機制。" href="/zh-Hant/docs/codex/understanding/skills-subagents-hooks" />
  <Card title="模型與成本" description="需要調模型、速度和用量時，回到模型成本章節。" href="/zh-Hant/docs/codex/official/04-model-pricing" />
  <Card title="官方 Subagents" description="配置欄位、示例和模型可用性以官方文件為準。" href="https://developers.openai.com/codex/subagents" />
</Cards>
