---
title: 子 Agent
description: 当一个任务对单个推理线程来说太宽泛，或者部分任务可以并行完成时，Lead Agent 将工作委派给**子 Agent**。子 Agent 是一个独立的 Agent 调用，接收特定任务、执行并返回结果。
---

import { Callout, Cards } from "nextra/components";

# 子 Agent

<Callout type="info" emoji="👥">
  子 Agent 是 Lead Agent
  委派子任务的专注执行者。它们以隔离的上下文运行，在处理并行或专业工作的同时保持主对话清晰。
</Callout>

当一个任务对单个推理线程来说太宽泛，或者部分任务可以并行完成时，Lead Agent 将工作委派给**子 Agent**。子 Agent 是一个独立的 Agent 调用，接收特定任务、执行并返回结果。

## 为什么子 Agent 很重要

子 Agent 解决了长时序工作流中的两个关键问题：

1. **上下文隔离**：子 Agent 只看到完成其任务所需的信息，而不是整个父对话。这保持了每个 Agent 的工作上下文专注且可控。
2. **并行性**：多个子 Agent 可以并发运行，允许任务的独立部分（例如同时研究多个话题）并行处理。

## 内置子 Agent

DeerFlow 内置两个子 Agent：

### general-purpose

通用推理和执行 Agent，适合委派需要多步骤推理、网络搜索、文件操作和产出物生成的复杂子任务。

- **默认超时**：900 秒（15 分钟）
- **默认最大轮次**：160

### bash

专门用于在沙箱内执行命令行任务的子 Agent，适合脚本编写、数据处理、文件转换和环境设置任务。

- **默认超时**：900 秒（15 分钟）
- **默认最大轮次**：80
- **可用性**：仅当沙箱的 `bash` 工具可用时才暴露（`allow_host_bash: true` 或配置了容器沙箱）

## 委派流程

Lead Agent 使用内置 `task` 工具将工作委派给子 Agent：

```
task(
  agent="general-purpose",
  task="研究 Acme Corp 的前 5 个竞争对手并总结其定价",
  context="专注于 B2B SaaS 定价模型"
)
```

运行时然后：

1. 从注册表查找子 Agent 配置，应用任何 `config.yaml` 覆盖。
2. 用子 Agent 自己的提示词和工具创建新的 Agent 调用。
3. 将子 Agent 运行到完成（或直到超时/最大轮次）。
4. 将子 Agent 的最终输出作为工具结果返回给 Lead Agent。

## 配置

子 Agent 超时和最大轮次通过 `config.yaml` 中的 `subagents:` 部分控制：

```yaml
subagents:
  # 所有子 Agent 的默认超时（秒，默认：900 = 15 分钟）
  timeout_seconds: 900

  # 可选：覆盖所有子 Agent 的最大轮次
  # max_turns: 120

  # 可选：按 Agent 覆盖
  agents:
    general-purpose:
      timeout_seconds: 1800 # 复杂任务 30 分钟
      max_turns: 160
    bash:
      timeout_seconds: 300 # 快速命令 5 分钟
      max_turns: 80
```

按 Agent 覆盖优先于全局 `timeout_seconds` 和 `max_turns` 设置。

## 并发限制

`SubagentLimitMiddleware` 控制 Lead Agent 在单次轮次中可以并行调用多少个子 Agent，通过每次请求的配置控制：

- `subagent_enabled`：是否为此会话激活子 Agent 委派
- `max_concurrent_subagents`：单次轮次中最大并行任务调用数（默认：3）

如果 Agent 尝试调用超过限制的子 Agent，中间件会裁剪多余的调用。

## ACP Agent（外部 Agent）

除内置子 Agent 外，DeerFlow 还通过 **Agent Connect Protocol (ACP)** 支持委派给外部 Agent。ACP 允许 DeerFlow 调用作为独立进程运行的 Agent（包括用 ACP 适配器包装的第三方 CLI 工具）。

在 `config.yaml` 中配置 ACP Agent：

```yaml
acp_agents:
  claude_code:
    command: npx
    args: ["-y", "@zed-industries/claude-agent-acp"]
    description: 用于实现、重构和调试的 Claude Code
    model: null

  codex:
    command: npx
    args: ["-y", "@zed-industries/codex-acp"]
    description: 用于仓库任务和代码生成的 Codex CLI
    model: null
```

Lead Agent 通过 `invoke_acp_agent` 内置工具调用 ACP Agent。

<Callout type="tip">
  ACP Agent 作为 DeerFlow 管理的子进程运行，通过 ACP 协议通信。标准 CLI
  工具（如原始的 `claude` 或 `codex` 命令）默认不兼容
  ACP——请使用上面列出的适配器包或兼容的 ACP 封装器。
</Callout>

<Cards num={2}>
  <Cards.Card title="沙箱" href="/docs/harness/sandbox" />
  <Cards.Card title="MCP 集成" href="/docs/harness/mcp" />
</Cards>
