子 Agent 机制 - AgentTool 的执行链路与隔离架构

从源码角度解析 Claude Code 子 Agent：AgentTool.call() 的完整执行链路、Fork 子进程的 Prompt Cache 共享、Worktree 隔离、工具池独立组装、以及结果回传的数据格式。

执行链路总览

一条 Agent(prompt="修复 bug") 调用的完整路径：

AI 生成 tool_use: { prompt: "修复 bug", subagent_type: "Explore" }
  ↓
AgentTool.call()                              ← 入口（AgentTool.tsx:387）
  ├── 解析 effectiveType（fork vs 命名 agent vs GP 回退）
  ├── filterDeniedAgents()                    ← 仅命名 Agent 路径执行：权限过滤
  ├── 检查 requiredMcpServers                 ← MCP 依赖验证（最长等 30s）
  ├── assembleToolPool(workerPermissionContext) ← 独立组装工具池
  ├── createAgentWorktree()                   ← 可选 worktree 隔离
  ↓
runAgent()                                    ← 核心执行（runAgent.ts）
  ├── getAgentSystemPrompt()                  ← 构建 agent 专属 system prompt
  ├── initializeAgentMcpServers()             ← agent 级 MCP 服务器
  ├── executeSubagentStartHooks()             ← Hook 注入
  ├── query()                                 ← 进入标准 agentic loop
  │   ├── 消息流逐条 yield
  │   └── recordSidechainTranscript()         ← JSONL 持久化（~/.claude/projects/{project}/{session}/subagents/）
  ↓
finalizeAgentTool()                           ← 结果汇总
  ├── 提取文本内容 + usage 统计
  └── mapToolResultToToolResultBlockParam()   ← 格式化为 tool_result

子 Agent 的三种路径

AgentTool.call() 根据 subagent_type 参数和 Fork 实验开关，走三条不同的路径：

维度	命名 Agent（subagent_type 指定）	Fork 子进程（Fork 启用 + 类型省略）	General-purpose 回退（Fork 关闭 + 类型省略）
触发条件	subagent_type 有值	isForkSubagentEnabled() === true 且未指定类型	isForkSubagentEnabled() === false 且未指定类型
System Prompt	Agent 自身的 getSystemPrompt()	继承父 Agent 的完整 System Prompt	General-purpose Agent 的 getSystemPrompt()
工具池	assembleToolPool() 独立组装	父 Agent 的原始工具池（useExactTools: true）	assembleToolPool() 独立组装
上下文	仅任务描述	父 Agent 的完整对话历史（forkContextMessages）	仅任务描述
模型	可独立指定	继承父模型（model: 'inherit'）	可独立指定
权限模式	Agent 定义的 permissionMode	'bubble'（上浮到父终端）	Agent 定义的 permissionMode
目的	专业任务委派	Prompt Cache 命中率优化	通用任务处理

Fork 实验的门控函数 isForkSubagentEnabled() 需要同时满足三个前提：FORK_SUBAGENT feature flag 已启用、当前不在 Coordinator 模式中、且不是非交互式会话。任一条件不满足时，省略 subagent_type 会静默降级为 General-purpose Agent，而非触发 Fork。

Fork 路径的设计核心是 Prompt Cache 共享：所有 fork 子进程共享父 Agent 的完整 assistant 消息（所有 tool_use 块），用相同的占位符 tool_result 填充，只有最后一个 text 块包含各自的指令。这使得 API 请求前缀字节完全一致，最大化缓存命中。

// forkSubagent.ts:93 — 所有 fork 子进程的占位结果
const FORK_PLACEHOLDER_RESULT = 'Fork started — processing in background'

// buildForkedMessages() 构建：
// [assistant(全量 tool_use), user(placeholder_results..., 子进程指令)]

Fork 递归防护

Fork 子进程保留 Agent 工具（为了 cache-identical tool defs），但通过两道防线防止递归 fork：

1. querySource 检查（压缩安全）：context.options.querySource === 'agent:builtin:fork'
2. 消息扫描（降级兜底）：检测 <fork-boilerplate> 标签

模型解析优先级

子 Agent 的模型选择遵循严格的优先级链（src/utils/model/agent.ts）：

1. CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL 环境变量     ← 全局覆盖
   ↓（未设置时）
2. 每次调用的 model 参数                   ← AgentTool 入参
   ↓（未指定时）
3. Agent 定义的 model frontmatter          ← 如 "sonnet", "haiku", "inherit"
   ↓（未定义时）
4. 继承父对话模型（conversation model）     ← getDefaultSubagentModel() 返回 "inherit"

其中 inherit 不是简单的模型传递——它经过 getRuntimeMainLoopModel() 解析，确保 plan mode 下的 opusplan→Opus 等运行时映射正确生效。当 Agent 指定的模型族（如 haiku）与父模型同族时，直接复用父模型的精确 ID，避免跨 provider 降级。

命名 Agent 的工具池独立组装

内置 Agent

系统预定义了几个内置 Agent（packages/builtin-tools/src/tools/AgentTool/builtInAgents.ts），各有明确的职责和模型配置：

Agent	模型	权限	用途
Explore	Haiku（轻量快速）	只读（Read/Grep/Glob）	代码库搜索与探索
Plan	继承父模型	只读	为 Plan Mode 收集研究信息
General-purpose	继承父模型	全部工具	复杂的通用任务处理
statusline-setup	继承父模型	受限	配置状态栏设置
claude-code-guide	继承父模型	受限	解答 Claude Code 使用问题

用户还可通过 .claude/agents/ 目录或 settings 定义自定义 Agent，作用域优先级为：managed settings > CLI --agents > 项目级 .claude/agents/ > 用户级 ~/.claude/agents/ > plugin。

命名 Agent（包括 General-purpose 回退）不继承父 Agent 的工具限制——它的工具池完全独立组装。Fork 子进程则通过 useExactTools: true 直接继承父 Agent 的原始工具池，以保持 Prompt Cache 中工具定义的字节一致性。

命名 Agent 的工具池组装逻辑：

const workerPermissionContext = {
  ...appState.toolPermissionContext,
  mode: selectedAgent.permissionMode ?? 'acceptEdits'
}
const workerTools = assembleToolPool(workerPermissionContext, appState.mcp.tools)

关键设计决策：

• 权限模式独立：子 Agent 使用 selectedAgent.permissionMode（默认 acceptEdits），不受父 Agent 当前模式的限制
• MCP 工具继承：appState.mcp.tools 包含所有已连接的 MCP 工具，子 Agent 自动获得
• Agent 级 MCP 服务器：runAgent() 中的 initializeAgentMcpServers() 可以为特定 Agent 额外连接专属 MCP 服务器

工具过滤的 resolveAgentTools

runAgent.ts:508 在工具组装后进一步过滤：

const resolvedTools = useExactTools
  ? availableTools                           // Fork: 直接使用父工具
  : resolveAgentTools(agentDefinition, availableTools, isAsync).resolvedTools

resolveAgentTools() 会根据 Agent 定义中的 tools 字段过滤可用工具，将 ['*'] 映射为全量工具。

Hook 事件

子 Agent 支持 Agent 定义 frontmatter 和全局 settings.json 两种级别的 Hook：

来源	事件	说明
Agent frontmatter hooks	PreToolUse / PostToolUse	工具调用前后拦截
Agent frontmatter hooks	Stop	自动转换为 SubagentStop（registerFrontmatterHooks 传入 isAgent=true）
settings.json	SubagentStart	子 Agent 启动时触发（executeSubagentStartHooks()）
settings.json	SubagentStop	子 Agent 停止时触发

Worktree 隔离机制

isolation: "worktree" 参数让子 Agent 在独立的 git worktree 中工作（AgentTool.tsx:863）：

const slug = `agent-${earlyAgentId.slice(0, 8)}`
worktreeInfo = await createAgentWorktree(slug)

Worktree 生命周期：

1. 创建：在 .git/worktrees/ 下创建独立工作副本
2. CWD 覆盖：runWithCwdOverride(worktreePath, fn) 让所有文件操作在 worktree 中执行
3. 路径翻译：Fork + worktree 时注入路径翻译通知（buildWorktreeNotice）
4. 清理（cleanupWorktreeIfNeeded）：
   • Hook-based worktree → 始终保留
   • 有变更 → 保留，返回 worktreePath
   • 无变更 → 自动删除

生命周期管理：同步 vs 异步

异步 Agent（后台运行）

当 run_in_background=true、selectedAgent.background=true、或系统判定应强制异步（如 assistantForceAsync、proactiveModule 激活）时，Agent 立即返回 async_launched 状态：

registerAsyncAgent(agentId, ...)      ← 注册到 AppState.tasks
  ↓ (void — 火后不管)
runAsyncAgentLifecycle()              ← 后台执行（agentToolUtils.ts）
  ├── runAgent().onCacheSafeParams    ← 进度摘要初始化
  ├── 消息流迭代
  ├── finalizeAgentTool()             ← 结果汇总（提取文本 + usage 统计）
  ├── completeAsyncAgent()            ← 标记完成（先于通知，确保 TaskOutput 尽快解除阻塞）
  ├── classifyHandoffIfNeeded()       ← 安全分类（需 TRANSCRIPT_CLASSIFIER feature）
  ├── getWorktreeResult()             ← Worktree 清理（如有隔离）
  └── enqueueAgentNotification()      ← 通知主 Agent

如果异步 Agent 提供了 name 参数，还会注册到 agentNameRegistry，支撑 SendMessage 工具通过名称路由到该 Agent。

异步 Agent 获得独立的 AbortController，不与父 Agent 共享——用户按 ESC 取消主线程不会杀掉后台 Agent。

同步 Agent（前台运行）

同步 Agent 的关键特性是 可后台化（AgentTool.tsx:1107）：

const registration = registerAgentForeground({
  autoBackgroundMs: getAutoBackgroundMs() || undefined  // 默认 120s
})
backgroundPromise = registration.backgroundSignal.then(...)

在 agentic loop 的每次迭代中，系统用 Promise.race 竞争下一条消息和后台化信号：

const raceResult = await Promise.race([
  nextMessagePromise.then(r => ({ type: 'message', result: r })),
  backgroundPromise  // 超过 autoBackgroundMs 触发
])

后台化后，前台迭代器被终止（agentIterator.return()），新的 runAgent() 以 isAsync: true 重新启动，当前台的输出文件继续写入。

结果回传格式

mapToolResultToToolResultBlockParam() 根据状态返回不同格式：

状态	返回内容
completed	内容 + <usage> 块（token/tool_calls/duration）；无内容时插入占位文本 "(Subagent completed but returned no output.)" 防止模型误判为空
async_launched	agentId + outputFile 路径 + 操作指引（指引内容取决于 canReadOutputFile：有读取权限时提示通过 Read/Bash 查看进度，否则仅告知已启动）
teammate_spawned	agent_id + name + team_name
remote_launched	taskId + sessionUrl + outputFile

对于一次性内置 Agent（Explore、Plan），当不存在 worktree 隔离时，<usage> 块和 agentId 尾部被省略——每周节省约 1-2 Gtok 的上下文窗口。存在 worktree 时仍需返回 worktreePath 和 worktreeBranch 信息。

MCP 依赖的等待机制

如果 Agent 声明了 requiredMcpServers，call() 会等待这些服务器连接完成（AgentTool.tsx:576）：

const MAX_WAIT_MS = 30_000     // 最长等 30 秒
const POLL_INTERVAL_MS = 500   // 每 500ms 轮询

早期退出条件：任何必需服务器进入 failed 状态时立即停止等待。工具可用性通过 mcp__ 前缀工具名解析（mcp__serverName__toolName）判断。等待结束后如果仍有必需服务器未就绪，call() 会抛出错误并明确列出缺失的服务器名称。

适用场景

并行研究

多个 fork 子进程并行搜索不同方向，共享 Prompt Cache 前缀，只有指令不同

专业委派

使用命名 Agent（Explore/Plan/verification）执行专业任务，受限工具集 + 独立权限

隔离实验

isolation: "worktree" 在独立工作副本中尝试方案，不影响主分支

后台构建

run_in_background: true 启动长时间构建/测试任务，主 Agent 继续工作