你可能会说：
- “能不能让几个 AI 分头去查，最后汇总给我？”
- “AI 编程工具说它“派了一个代理去搜代码”，那是什么？”
- “多智能体是不是比一个智能体更厉害？”
它是什么
主 Agent 把一件事拆出去：写一份说明交给子 Agent；子 Agent 在自己的上下文窗口里读文件、调用工具，做完只把结论交回来。主对话里前前后后的讨论，它一句也看不到。
好处是能同时开工，而且上下文干净：审查、调研这类要读很多材料、最后只交回几句话的活，交给子 Agent，主对话不会被塞满。
代价是信息会在交接里丢：说明里没写的，它不知道；汇报里没写的，主 Agent 也不知道。多派一个，就多一份花费，也多一份要核对的汇报。
打个比方
像把一道题抄在纸条上递给另一个人：对方只看得到纸条上的字，你也只看得到递回来的答案，中间怎么算的，你看不到。
在这个网站里
兄弟项目 E2E Review 的 AI 导师只有一个 Agent：配置里不定义子 Agent，派出子 Agent 的工具被禁用；冒烟测试里还专门请它“使用 Agent 工具派生一个子代理来回答：1+1 等于几”，检查它确实没有派（第 21 课）。
容易搞混的地方
常见误解
子 Agent 派得越多，事情做得越快越好
正确理解
只有彼此独立的活才适合分出去；要共享很多细节、一步接一步的活，拆开反而更慢，结果也容易对不上。
常见误解
子 Agent 知道主对话里说过的话
正确理解
它只看得到派活时给它的说明，和它自己读到的文件；要它遵守的约定，得写进说明里。
你可以这样告诉 AI
复制下面这段，贴给你的 AI
这件事要不要分给子 Agent 去做？如果要，每个子 Agent 负责什么、能动哪些文件、交回什么；它们之间有没有需要互相知道的细节？交回来的结论，你打算怎么核对？
接下来去哪
先知道
在这些课里出现