Subagent（子代理）
又稱：子代理 · 子智能體 · sub-agent · worker agent
主代理把一個子任務交給另一個獨立運行的代理：它有自己乾淨的上下文，做完只把結果交回來。
你會在什麼時候遇到它
當任務長到一個上下文裝不下，或不同階段的資料會互相污染時，你就需要它。不理解隔離的價值，你會做出「一個 session 從頭做到尾」的系統，然後撞上本站記錄過的事故：分析股票 B 的報告裡，混進了股票 A 的持股數據 —— 不是幻覺，是上下文污染。
打個比方
像會計師事務所同時查兩家公司：不是同一個人從頭查到尾，而是各派一組，每組只帶著自己那家的資料，最後交回報告。兩組若共用同一張堆滿文件的桌子，數字遲早會抄錯行。
最小範例
主代理：「調研股票 A 和股票 B，各出一份報告」
├─ spawn 子代理 1（全新上下文）：只拿股票 A 的資料 → 交回報告 A
├─ spawn 子代理 2（全新上下文）：只拿股票 B 的資料 → 交回報告 B
└─ 主代理彙整兩份報告
關鍵：子代理 2 的上下文裡從未出現過股票 A 的數字，
所以「A 的物業基金」沒有機會混進 B 的報告。注意代價也在這裡：每個子代理都要重新交代背景（token 成本）；主代理只拿到摘要、看不到過程（要靠日誌補）；子代理之間不能直接溝通，協調全壓在主代理身上。
最常搞錯的地方
- 以為子代理只是「多開一個對話」。重點不是多開，而是隔離：新上下文裡沒有舊任務的殘留 —— 這是它防污染的全部機制。
- 什麼都丟給子代理。每次委派都要付「重新交代背景」的 token 成本，還要承擔摘要丟失細節的風險；簡單任務直接做，比委派便宜。