CC本次更新最强的不是OPUS4.6，而是Agent Swarm(蜂群）
老金想问你有没有遇到过这种情况：
给AI下了个任务，它干了半天，结果不是忘了前面说的话，就是卡在某个步骤死循环。
你得一直盯着，像保姆一样伺候它。
效率低，还累。
但如果我告诉你，现在有个方法能让AI自己组团干活。
你只需要说一句话，它们就能自动分工、自动协作、自动修复错误。
效率提升3倍，成本降低40%。
它就是这次Claude更新的背后，老金觉得远超Opus 4.6模型的 Agent Swarm功能 ，简直就是王炸！
之前老金我写过Kimi 2.5的Agent集群，本质上是一个东西。
但Claude Code的实现更成熟，社区生态也更丰富。
这不是科幻，是Anthropic官方刚公开的实验：
16个Claude agents并行工作，从零开始用Rust写了一个C编译器。
代码规模约10万行，耗时2周，成本2万美元。
对，就是下面这个项目。
老金我花了一整天研究官方文档和社区案例，把这套玩法拆解成6个可复制的模板。
今天全部分享给你，直接复制就能用。
先说结论：
真正拉开差距的，不是装了多少Skill。
而是你能不能把Skill、模型、任务拆解串成闭环。
会用Agent Swarm的人，时间会被放大。
不会用的人，只会被任务继续追着跑。
什么是Agent Swarm？
Agent Swarm（也叫Agent Teams）是Claude Code的多代理协作系统。
老金我用最简单的比喻给你讲清楚。
传统AI助手就像你雇了一个员工。
你说一句他干一件事，干完等着你下一个指令。
效率低，而且你得一直盯着。
Agent Swarm就像你开了个小公司，雇了好几个员工。
你只需要说"我要做个网站"。
然后员工A负责设计，员工B负责写代码。
员工C负责测试，员工D负责写文档。
关键是，这几个人会自己商量着干活，不用你一直盯着，如图所示。
核心原理：3个机制让团队协作成为可能
Agent Swarm的核心机制有三个：共享任务列表、消息邮箱系统、独立上下文。
老金我用大白话给你讲清楚。
1、共享任务列表（Task系统）
就像公司的任务清单，所有agents共享。
你分配一个大任务，Orchestrator（协调器，相当于CEO）会自动拆分成小任务。
分配给不同的agents。
每个agent完成自己的任务后，更新Task系统。
其他agents就知道进度了。
2、消息邮箱系统
用于agents之间通信。
Agent A可以给Agent B发消息，问"你那边的API接口写好了吗？"
Agent B回复"写好了，接口文档在这里"。
不需要通过你这个老板中转，效率高。
3、独立上下文
这是最关键的。
传统AI助手只有一个上下文，任务复杂了就会溢出，忘记前面说的话。
Agent Swarm给每个agent独立的上下文，互不干扰。
就像每个员工有自己的工作台，不会互相影响。
启用方法很简单，在settings.json中配置（注意放在 env字段下）：
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
必备Skill安装（开始前必看）
在开始使用Agent Swarm之前，老金我强烈建议先装两个必备Skill。
这两个Skill是所有玩法的基础，装了它们，闭环效果将会成倍放大！
1、find-skills
诶对，就是老金我优化过那版，简直是我日常必用的Skill，没有之一。
当时写的文章在这，注意windows用户最好用我这版：
它负责自动检索最合适的Skill，避免手工瞎配。
仓库：https://github.com/KimYx0207/findskill
2、planning-with-files
负责任务拆解、任务板同步和执行闭环。
仓库：https://github.com/othmanadi/planning-with-files
安装命令：
# 安装find-skills
npx skills add KimYx0207/findskill@find-skills -y
# 安装planning-with-files
npx skills add othmanadi/planning-with-files@planning-with-files -y
验证安装：
# 查看已安装的Skills
npx skills list -a claude-code
如果看到这两个Skill出现在列表中，就说明安装成功了。
装好这两个Skill后，接下来老金我给你讲6种核心玩法。
玩法1：提示词优化（最简单，新手必学）
这是最简单的玩法，不需要复杂配置，只需要改提示词。
老金我觉得这是新手必学的第一招。
核心思路是：在提示中加入"魔法咒语"。
让Agent更主动调用Skill，并行处理任务。
传统提示是这样的："帮我写一个网站"。
Agent收到后，单线程执行，一步一步来，效率低，而且容易卡壳。
优化后的提示是这样的："帮我写一个网站。尽可能调用你的skill处理任务。尽可能拆分任务，让多个sub agent并行执行。"
Agent收到后，会主动调用Skill，自动拆分任务，生成多个sub agent并行干活。
速度快，准确率高。
适用场景：所有场景，新手必学
提示词示例：
方括号内的内容需要替换成你的实际需求，其他部分可以直接复制。
调用Agent Swarm，帮我写一个[你的项目描述，如：React+TypeScript的待办事项应用]。
执行要求：
1、尽可能调用你的skill处理任务
2、尽可能拆分任务，让多个sub agent并行执行
3、优先使用find-skills搜索最合适的Skill
4、如果找不到合适Skill，就用planning-with-files做任务拆解
期望输出：
- 完整可运行的代码
- 包含README说明文档
- 代码有注释，易于理解
技术要求（可选）：
- [你的技术栈，如：React 18 + TypeScript]
- [样式方案，如：Tailwind CSS]
- [其他要求，如：代码要有类型安全]
- [核心功能，如：支持添加、删除、标记完成功能]
玩法2：跨模型Agent军队（成本优化）
这是老金我第二推荐的玩法，可以做成本优化，效率也很可观。
核心思路是：主模型负责统筹，其他可用模型负责并行执行。
不是所有任务都需要最贵的模型。
就像公司里，不是所有活儿都需要CEO亲自干，简单的活儿，让实习生干就行了。
跨模型军队的架构是这样的：
Claude Code或Codex做首席，负责试水和统筹。
Gemini、Qwen等外部模型做执行层。
老金我之前写过Claude Code中调用Codex、Gemini作为MCP的使用方法。
现在融合到Agent也是可行的。
只看老金写的开源参考项目在这：
提示词示例：
方括号内的内容需要替换成你的实际需求，其他部分可以直接复制。
再次强调注意，这里的所有模型，要么你的API自带，要么用MCP等方式注入，否则肯定无法直接调用。
调用Agent Swarm，帮我开发一个[你的项目描述，如：完整的博客系统（前端+后端+数据库）]。
执行策略：
1、使用多模型协作，主模型负责统筹，其他模型负责执行
2、简单任务（如写文档、写测试）用便宜模型（如Haiku、Gemini Flash）
3、复杂任务（如架构设计、核心逻辑）用强模型（如Sonnet、Gemini Pro）
4、任务并行执行，提高效率
模型分工建议（可选）：
- 主模型（Claude Sonnet）：负责统筹、架构设计、核心逻辑
- 执行模型（Gemini/Qwen/Haiku）：负责文档、测试、简单功能
- 评审模型（Claude Sonnet）：负责代码审查、质量把关
期望输出：
- [你要什么，如：完整可运行的博客系统]
- [核心功能，如：包含用户认证、文章CRUD、评论功能]
- [文档要求，如：有完整的README和API文档]
技术要求（可选）：
- 前端：[你的前端技术栈，如：Next.js 14 + TypeScript + Tailwind CSS]
- 后端：[你的后端技术栈，如：Node.js + Express + PostgreSQL]
- [其他要求，如：代码有注释，测试覆盖率>70%]
- [部署方式，如：使用Docker部署]
玩法3：社区Skill生态复用（快速交付）
这是Agent Swarm的"武器库"，老金我觉得特别实用。
社区技能生态有大量开源技能，涵盖各种场景。
论文解读、Newsletter生成、一键写文章、代码审查、Bug修复，应有尽有。
怎么用Skill市场呢？
先让Agent自动搜索最合适的Skill。
如果找不到，再回退使用你本地已安装Skill。
不要在提示词里把Skill写死成单一方案。
提示词示例：
方括号内的内容需要替换成你的实际需求，其他部分可以直接复制。
调用Agent Swarm，帮我写一篇关于[你的主题，如：Claude Code Agent Swarm的技术博客]。
执行策略：
1、优先使用find-skills搜索社区最合适的Skill
2、如果找到合适Skill，直接使用
3、如果找不到，使用本地已安装Skill
4、如果都没有，走通用流程（任务拆解+并行执行）
Skill搜索关键词（可选）：
- [关键词1，如：blog writing, technical writing]
- [关键词2，如：markdown formatting]
- [关键词3，如：code examples generation]
期望输出：
- [格式要求，如：完整的Markdown格式博客文章]
- [字数要求，如：3000字以上]
- [内容要求，如：包含代码示例和实际案例]
- [结构要求，如：有清晰的章节结构]
内容要求（可选）：
- [核心内容1，如：介绍Agent Swarm的核心概念]
- [核心内容2，如：提供3-5个实际使用案例]
- [核心内容3，如：包含可运行的代码示例]
- [风格要求，如：语言通俗易懂，适合开发者阅读]
玩法4：计划模式+评审循环（减少返工）
复杂任务最怕的是什么？返工。
老金我踩过很多坑，后来发现这个方法特别有效。
核心思路是：一个代理先写计划，另一个或多个代理评审。
卡住时切回计划模式重新规划。
具体怎么玩呢？
你给一个大任务，先产出详细Todo List，列出所有步骤、依赖关系、预期结果。
然后让评审代理审查Todo List，指出遗漏点、风险点、优化建议。
提示词示例：
方括号内的内容需要替换成你的实际需求，其他部分可以直接复制。
调用Agent Swarm，帮我开发一个[你的项目描述，如：电商网站（包含商品管理、购物车、订单系统）]。
执行流程：
第一步：规划阶段
- 创建一个Planning Agent，产出详细的Todo List
- Todo List要包含：所有步骤、依赖关系、预期结果、风险点
第二步：评审阶段
- 创建一个Review Agent，审查Todo List
- 指出遗漏点、风险点、优化建议
- 评审通过后才进入执行阶段
第三步：执行阶段
- 根据Todo List，创建多个执行Agent并行工作
- 每完成一个里程碑，做质量检查
- 如果卡壳，回到规划阶段重新规划
第四步：验收阶段
- 所有任务完成后，做最终质量复核
- 确保所有交付物符合预期
期望输出：
- [项目描述，如：完整可运行的电商网站]
- [技术栈，如：前端使用Next.js，后端使用Node.js]
- [核心功能，如：包含商品管理、购物车、订单、支付功能]
- [文档要求，如：有完整的README和API文档]
质量要求（可选）：
- [代码质量，如：代码有注释，易于维护]
- [测试要求，如：测试覆盖率>80%]
- [文档要求，如：有完整的用户文档和开发文档]
- [部署方式，如：使用Docker部署，一键启动]
玩法5：Lead-Member架构（明确分工）
这是最接近真实团队的架构，适合大项目。
核心思路是：Lead（协调器）统筹全局，Member（成员）各司其职，独立上下文互不干扰。
具体怎么玩呢？
先创建Lead，Lead相当于项目经理，负责统筹全局、分配任务、汇总结果。
然后按任务需要动态创建Members。
成员之间可以通过消息机制直接对话（官方文档描述为mailbox messaging system），不需要每次都通过Lead中转。
老金我用这个架构做过一个完整app项目。
Lead统筹全局，Members并行迭代，效果很好，完整可用的app。
提示词示例：
方括号内的内容需要替换成你的实际需求，其他部分可以直接复制。
调用Agent Swarm，帮我开发一个[你的项目描述，如：完整的项目管理SaaS应用（类似Jira）]。
团队架构：
- Lead Agent（项目经理）：统筹全局、分配任务、汇总结果、质量把关
- [成员1，如：Frontend Agent]：负责[职责，如：前端开发（React + TypeScript）]
- [成员2，如：Backend Agent]：负责[职责，如：后端开发（Node.js + Express）]
- [成员3，如：Database Agent]：负责[职责，如：数据库设计（PostgreSQL）]
- [成员4，如：Testing Agent]：负责[职责，如：单元测试和集成测试]
- [成员5，如：Documentation Agent]：负责[职责，如：用户文档和API文档]
协作机制：
1、Lead统一目标和验收标准
2、系统自动创建Members，分配任务
3、Members在独立上下文中并行工作
4、Members之间可以通过消息系统直接通信
5、每个里程碑，Lead做质量检查
期望输出：
- [项目描述，如：完整可运行的SaaS应用]
- [核心功能，如：包含用户认证、项目管理、任务管理、团队协作功能]
- [界面要求，如：前端响应式设计，支持移动端]
- [文档要求，如：有完整的README、用户文档、API文档]
技术要求（可选）：
- 前端：[你的前端技术栈，如：React 18 + TypeScript + Tailwind CSS]
- 后端：[你的后端技术栈，如：Node.js + Express + PostgreSQL]
- 认证：[认证方案，如：JWT + OAuth2]
- [测试要求，如：测试覆盖率>80%]
- [部署方式，如：使用Docker Compose部署]
玩法6：高级功能组合（深度用户专属）
还有一些高级玩法，老金我简单说一下，具体实现靠自己了。
这也是本篇最精华的地方，再次提醒，形成闭环，它才是最高效的工具。
持久记忆：AgentDB持久记忆"150倍更快检索"的说法来自第三方项目（如claude-flow），不是Claude Code官方原生能力描述。
长期记忆，跨会话共享，就像给agents装了个大脑，记住所有历史信息。
Hooks强制规则：可以自定义规则，强制执行标准。
比如"所有代码必须有注释"，Hooks自动检查，不符合就不让提交。
动态工具发现：有Tool Search Tool，自动发现可用工具。
agents需要某个功能，自动搜索工具库，找到就用。
成本优化：不要写死模型，建议根据任务质量要求和预算动态路由模型。
这个需要注意，别再来问老金我，你要先把对应模型或CLI封装为MCP。
关联模型的成本，你也需要有知识库，让它去作为参考调用。
Subagent Fork：可以隔离执行Skill，避免上下文污染。
每个Skill在独立环境执行，互不影响。
总结：这不是技巧，是工作方式的升级
如果你只记住这篇的一句话，就记住这句：
Agent Swarm的本质，不是"更强的聊天机器人"，而是"可协作的数字团队"。
老金我把重点收束成三条，方便你马上落地：
1、先上手
今晚就跑一个5分钟入门任务，先拿到第一次正反馈。
2、再放大
把玩法2/3/4接进来，让模型路由、Skill复用、并行协作形成闭环。
3、保质量
复杂任务一律走玩法4，先计划后执行，避免返工把收益吃掉。
你会发现，真正的变化不是"写代码快了一点"。
而是你开始从"自己一个人硬扛"变成"指挥一个会分工、会复盘、会自修复的团队"。
这就是老金我这周最大的感受：
会用Agent Swarm的人，时间会被放大；不会用的人，只会被任务继续追着跑。
现在就开始，今晚跑一个入门任务，明天你就会感受到工作方式的升级。
留作业，聪明的人已经去拿我这套东西做成Skill了。
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授人以鱼不如授人以渔。