用途
parallel-agents（并行智能体编排）用于在同时启动多个智能体时避免上下文膨胀。它规定了一套统一的模式，让多个智能体在后台并行工作，并通过文件来汇报状态，而不是通过返回值向主流程回传大量内容。
核心原则
- 不使用 TaskOutput 调用：因为 TaskOutput 会返回完整的智能体输出，造成上下文膨胀。
- 后台运行：始终使用 run_in_background: true。
- 基于文件的确认：智能体把状态写入文件，而不是通过返回值汇报。
- 追加而非覆盖：多个智能体可以写入同一个状态文件，写入时应使用追加。
输出模式
简单确认（并行批量工作）
适用于智能体只需确认完成的任务：
# Agent writes to shared status file
echo "COMPLETE: <task-name> - $(date)" >> .claude/cache/<batch-name>-status.txt
要点：
- 使用 >> 追加（不用 > 覆盖）。
- 包含时间戳以便排序。
- 每个智能体完成占一行。
- 检查方式：
cat .claude/cache/<batch-name>-status.txt。
详细输出（研究/探索）
适用于需要详细发现结果的任务，目录结构为：
.claude/cache/agents/<task-type>/<agent-id>/
├── output.md # Main findings
├── artifacts/ # Any generated files
└── status.txt # Completion confirmation
要点：
- 每个智能体拥有自己的目录。
- 完整输出被保留，供后续阅读。
- 状态文件仍用于快速检查是否完成。
任务提示词模板
# Task: <TASK_NAME>
## Your Mission
<clear objective>
## Output
When done, write confirmation:
\`\`\`bash
echo "COMPLETE: <identifier> - $(date)" >> .claude/cache/<batch>-status.txt
\`\`\`
Do NOT return large output. Complete work silently.
启动模式
在一个消息块中同时启动（并行）：
// Launch all in single message block (parallel)
Task({
description: "Task 1",
prompt: "...",
subagent_type: "general-purpose",
run_in_background: true
})
Task({
description: "Task 2",
prompt: "...",
subagent_type: "general-purpose",
run_in_background: true
})
// ... up to 15 parallel agents
监控
# Check completion status
cat .claude/cache/<batch>-status.txt
# Count completions
wc -l .claude/cache/<batch>-status.txt
# Watch for updates
tail -f .claude/cache/<batch>-status.txt
批次大小
- 每个并行批次最多 15 个智能体。
- 等待当前批次完成后再启动下一批。
- 使用状态文件跟踪哪些已完成。
应做（DO）
- 始终使用 run_in_background: true。
- 让智能体写入状态文件。
- 使用追加（>>）而非覆盖（>）。
- 给每个智能体清晰、自包含的指令。
- 在提示词中包含所有上下文（智能体之间不共享记忆）。
不应做（DON'T）
- 调用 TaskOutput（会膨胀上下文）。
- 让智能体返回大量输出。
- 一次启动超过 15 个。
- 依赖智能体返回值进行编排。
示例：Provider Backfill
# Status file
.claude/cache/provider-backfill-status.txt
# Each agent appends on completion
echo "COMPLETE: anthropic - Thu Jan 2 12:34:56 2025" >> .claude/cache/provider-backfill-status.txt
echo "COMPLETE: openai - Thu Jan 2 12:35:12 2025" >> .claude/cache/provider-backfill-status.txt
检查进度：
cat .claude/cache/provider-backfill-status.txt
# COMPLETE: anthropic - Thu Jan 2 12:34:56 2025
# COMPLETE: openai - Thu Jan 2 12:35:12 2025
适用场景
该方法适用于需要多个智能体并行执行的批量工作，例如并行批量任务确认、研究或探索类任务。对需要保留完整输出的探索任务，可通过独立目录结构保存结果。
限制
- 每次并行批次最多 15 个智能体。
- 需等待当前批次完成后再启动下一批。
- 不应依赖智能体的返回值进行编排。
- 关于该技能的具体平台、收费或价格、效果数据，资料暂未提供。