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智能体与自动化

涵盖子智能体·智能体团队·动态工作流等编排原语,以及工作树·目标驱动执行·定时任务·大型代码库·最佳实践 —— 智能体循环工程的平台基础。
子智能体
在概览层面梳理 Claude Code 子智能体的概念、隔离上下文委派与定义方法。
智能体团队
梳理智能体团队的结构、推荐规模与启用方法 —— 多个 Claude Code 会话如何通过共享 TaskList 协作。
智能体视图
说明如何用 claude agents 命令在同一屏幕上调度多个后台会话、观察其状态,并仅在需要时介入。
动态工作流
讲解由脚本编排数十至数百个子智能体的 Claude Code 动态工作流的工作原理与使用时机。
工作树
介绍 Claude Code 如何用 git 工作树隔离并行会话,从而无冲突地同时推进多项任务。
目标驱动执行 (/goal)
说明 /goal 命令:设定完成条件后,Claude Code 会在每个回合自主推进工作,直到该条件被满足。
定时任务
梳理 Claude Code 通过 /loop 与 cron 工具在会话内按固定周期自动执行提示词的定时任务。
大型代码库
整理在数百万行的单一树或多包 monorepo 中高效使用 Claude Code 的上下文收窄策略。
最佳实践
高效使用 Claude Code 的模式与策略 —— 整理验证循环设计、计划优先、上下文管理与环境配置的实务指南。本组讲解 Claude Code 的智能体编排与自主执行。内容面向希望超越单一对话、学习委派多个工作者、以团队协作、用脚本铺开大规模工作的开发者。
背景参考本页是关于 Claude Code 本身 的背景资料,也就是 MoAI-ADK 所依托的平台。MoAI-ADK 自身的功能在侧边栏上方的章节中介绍。
围绕子智能体·智能体团队·动态工作流这三种编排原语,依次延伸到工作树隔离、目标驱动执行、定时任务、大型代码库探索与最佳实践。MoAI-ADK 所说的智能体循环工程 —— 不让人每回合介入,而是设计循环本身,并用循环留下的观察让挽具学习 —— 正是建立在本组的这些机制(/goal 的条件评估循环、子智能体委派、工作流扇出)之上。
信息一句话总结:先选定某项工作由谁(子智能体·团队·工作流)执行,再用工作树与目标·定时·规模策略稳定运营自主执行循环。
flowchart TD
A[子智能体
委派工作者] --> B[智能体团队
3-5 人协作]
B --> C[智能体视图
观察执行]
C --> D[动态工作流
大规模编排]
D --> E[工作树
隔离工作树]
E --> F[目标驱动执行
/goal 自主执行]
F --> G[定时任务
周期性后台]
G --> H[大型代码库
大仓库策略]
H --> I[最佳实践
用好的方法]建议先理解三种编排原语(子智能体 → 智能体团队 → 动态工作流),再以工作树与目标·定时·规模策略扩展,最后以最佳实践收尾。
| 文档 | 说明 |
|---|---|
| 子智能体 | 隔离上下文的委派工作者 |
| 智能体团队 | 3-5 人团队协作 |
| 智能体视图 | 执行观察界面 |
| 动态工作流 | 基于脚本的大规模编排 |
| 工作树 | 工作树隔离 |
| 目标驱动执行 (/goal) | 自主执行直至条件满足 |
| 定时任务 | 周期性后台执行 |
| 大型代码库 | 大仓库探索策略 |
| 最佳实践 | 用好 Claude Code 的方法 |
请先从子智能体读起,掌握委派的基本单元后再移步下一篇文档。