外观
会吵架的 AI Agent 才是真团队：大白话带你搞懂 Agent Teams
我相信在国产各类OpenClaw的狂轰滥炸下，很多人肯定知道了Agent Skills，它就是给Agent增加了新的能力，或者说给Agent换上了更好的工具。也可能了解到了SubAgent相当于给主Agent(主会话)增加了一个新的帮手，能够接管某类工作单独执行，执行完毕再向主Agent汇报结果。当我们理解了SubAgent其实也算是摸到了Agent Teams的门槛了。
我的系列文章，三分钟大白话讲解我自己还不明白的AI 流行词。
三分钟大白话：什么是 AI Agent？它凭什么能自己解决问题？
完全不懂 也能3 分钟搞懂 Agent Skills，让 AI 自动替你干活
三分钟大白话：什么是SubAgent？它凭什么让OpenClaw、Claude Code、Codex中都有它的影子
如果有对SubAgent不太了解的可以点击上面的链接进行查看，跟这篇文章有比较大的关系。 下面是我对SubAgent文章内容的截图，方便快速回顾。
SubAgent这篇中我就简单的说过，例子可能稍微不太恰当，但应该能快速理解其中的意思，咱们继续凑合听。因为主Agent和SubAgent在中间干活的过程中是不进行沟通的，主Agent只管拿结果，而实际餐厅里的人员不是这样的，这就引出了今天的Agent Teams。
我继续以这家高级米其林餐饮外卖店为例子进行展开。
1. 先继续来看这家店的分工变化
老板之前是一边管经营，一边盯着后厨，虽然没有最开始一个人掌管所有事务忙了，但日常还是有太多的事情需要老板去做决定，仍然忙得像餐厅里的“万能补位王”。后来和「收银员」沟通越来越多，聊着聊着不仅把账对明白了，也把感情聊出来了，两人很快步入爱河，老板成功收获老板娘一位。
在保证餐厅盈利稳定的前提下，餐厅也顺势完成了新一轮人员调整。此后，老板娘负责后厨以外的所有事务，老板则专注坐镇后厨，担任总厨总指挥，餐厅生意也上了一个新的台阶。下面，我们就正式来看后厨的具体安排。
现在厨房里不像原来只有老板一个厨师在忙了，而是有很多人一起配合：
- 有人负责备菜切菜
- 有人负责主菜
- 有人负责前菜
- 有人负责摆盘
- 有人负责甜点
- 最后由总厨检查，确保每一道菜都能端出去
当然了总厨不仅仅是检查，有一些重磅的菜品，都出自总厨
这时候，总厨 + 各种分工明确的厨师，就像一个 Agent Team，他们随时沟通相互协助，这也是与SubAgent的重要的区别。
所以你可以把 Agent Team 理解成：
一群会合作的 AI，就像一个分工明确的小团队。
不是一个 AI 单独做完所有事情， 而是一个负责统筹的 AI，带着几个负责不同工作的 AI，一起完成任务，而且总厨与厨房其他人员之间都是可以随时进行相互沟通（吵架）。
2. Agent Team 到底是什么？
如果只用一句话解释：
Agent Team 就是“AI 小队合作干活”。
里面通常有两个重要角色：
队长
队长像米其林餐厅里的总厨。 它负责：
- 分配任务
- 看谁在做什么
- 提醒大家配合
- 最后把结果整理好
队员
队员就像厨房里的不同厨师。 每个人负责自己擅长的一部分。
再比如一个公司紧急召开一个会议，要求集体在会议室出一套方案文档：
通过搜索相关资料，有了好的想法创意，然后根据想法创意整理内容，最后进行检查错误
- 一个大队长运筹帷幄
- 一个负责找资料
- 一个负责想创意想法
- 一个负责整理内容
- 一个负责核实和检查错误
他们不是乱做，而是分工合作。
假如核查的负责人发现资料来源有误，他们及时沟通，重新查找资料，重新思考想法创意，重新整理内容，要不然错到最后大家都麻烦了，要么返工，假如最后来不及了导致方案注定失败。
但是提早发现问题，提早沟通，相互讨论找到新的解决方案。 队长与队员之间可以共享任务，队员之间也可以随时传递消息。
最后总结 队长作为团队负责人（主Agent会话），协调工作、分配任务和综合结果。队友独立工作，每个队友都在自己的岗位（单独的会话）上，但是它们相互之间都能随时保持通信（吵架）。 而SubAgent只能将结果进行汇报，不能进行通信。
3. 为什么要用 Agent Teams？
因为有些事情，一个人做很慢，也容易漏掉东西。 但如果变成一个团队，就会更快、更全面。
还是拿米其林厨房来举例：
如果只有一个厨师，他要：
- 洗菜
- 切菜
- 炒菜
- 做甜点
- 装盘
- 检查味道
那肯定忙不过来。
但如果大家分工：
- 一个做前菜
- 一个做主菜
- 一个做甜点
- 一个专门摆盘
- 总厨最后统一把关，并做重磅大菜品
那事情就会顺得多。
所以，Agent Teams 的好处就是：
第一，能分工：大家各做各的，不用一个人全包。
第二，能同时做：不是排队一个一个来，而是很多事情一起推进。
第三，能互相提醒（吵架）：一个人没想到的事，另一个人可能想到了。
第四，最后有人统一把关：不会变成一堆乱七八糟的半成品。
4. 什么时候适合用 Agent Teams？
最适合那些：
- 事情比较复杂
- 可以拆成几部分
- 需要不同角度一起思考
- 还需要大家互相沟通的任务
官网也明确对何时使用Agent Teams进行过明确说明
任务太小、太简单、必须按顺序做、或者多人容易互相打架的时候，可能就不适合 Agent Teams，可能SubAgent或者直接单Agent直接完成都是更好的选择。
5. Agent Teams 和 SubAgent 有什么区别？
这是最容易混淆的地方。
你可以把它们想成两种不同的帮忙方式。
SubAgent：像“单独叫一个助手”
比如老师对你说：
“你去图书馆帮我查一下资料，查完回来告诉我。”
这个“去查资料的同学”，就像 SubAgent。 它是一个小帮手，做完自己的任务后，把结果交回来。
它通常更像：
- 帮忙跑个腿
- 查个信息
- 做一个比较单独的任务
Agent Team：像“直接组一个工作小组”
比如老师说：
“你们几个人组成一个活动小组，自己分工合作，把班会办好。”
这时候就不只是一个助手了， 而是一个真正的团队。
他们会：
- 自己分工
- 互相商量
- 彼此提醒
- 最后由组长统一收尾
所以最简单的区别就是：
SubAgents 是一个小助手，或者几个小助手 Agent Teams 是一个合作小组
6. Agent Teams 现在还有哪些问题？
虽然它听起来很厉害，但现在它也不是完美的。 你可以把它想成：
这是一个很有潜力的新团队模式，但还没有成熟到完全没毛病。
下面这些问题，用生活中的话来说最容易懂。
问题一：人一多，协调就变复杂
一个人做事，想法只有一条线。 但如果是一群人一起做，就要花时间沟通：
- 你做哪部分？
- 我做哪部分？
- 谁先谁后？
- 最后怎么合起来？
所以团队虽然强，但也会有“组织成本”，使用时注意控制团队的规模。
就像班级排练节目， 人越多，越容易出现：
- 有人没听清
- 有人和别人做重复了
- 有人以为别人会做
- 有人突然忘了自己负责什么
问题二：会更费“资源”
如果把每个 AI 都当成一个忙碌的厨师， 那厨师越多，厨房越费食材、越费电、越费空间。
AI 也是这样： 团队成员越多，通常消耗越大。 也就是说，Agent Team 并不是“免费多开几个人”，它会更“贵”。
所以，小任务不值得开大团队，token的成本也是很多人使用过程中需要考虑的一个关键因素。
问题三：容易出现“重复劳动”
比如活动小组里， 两个同学都以为自己负责买气球，结果买重了。 或者两个人都去改同一张海报，最后版本冲突。
Agent Team 也可能出现这种情况： 如果分工不清，就会重复做事，甚至互相影响。
所以，要对团队成员的职责划分明确边界。
问题四：有时候沟通不够顺，容易误会
比如总厨说：
“你负责做清爽一点的前菜。”
结果厨师理解成水果沙拉， 但总厨本来想的是海鲜冷盘。
这就说明： 即使是团队，也可能会因为说明不够清楚而做偏。
所以 Agent Team 很需要“任务说清楚”，在前期的规划阶段，要把任务分工规划清楚。
问题五：不一定适合特别小的任务
如果只是“把桌子擦一下”， 你不需要召开一个团队会议。 一个人去做反而更快。
同样，Agent Team 更适合复杂任务， 不适合小到一下子就做完的事情。
问题六：如果大家都碰同一个地方，会乱
比如做板报时， 三个人同时拿着彩笔在同一个标题上改来改去， 最后可能越改越乱。
AI 团队也会有类似问题： 如果很多成员同时处理同一块内容，就容易冲突。
这时候其实只用单个会话，或者一个单独的SubAgent可能更有效果。
问题七：团队强，但不代表永远比单人聪明
有时候，一个经验丰富、目标非常明确的人， 自己就能快速做完事情。 这时候，组团队未必更好。
所以 Agent Team 不是“永远最强”， 而是“在适合的任务里特别强”。
7. 最后，用最简单的话总结
你只要记住下面这段话，就已经懂了：
Agent Teams 就像一个分工合作的小团队。 它不是一个 AI Agent单独做完所有事情， 而是一个“组长 AI Agent”带着几个“队员 AI Agent”一起合作。 这种方式特别适合复杂、能分工、需要交流的任务， 就像米其林餐厅后厨一起做一桌菜， 或者班级一起准备联欢会。
SubAgent 更像一个单独的小帮手， 负责去做一件事，中间没有沟通，然后回来直接汇报结果。也可以是几个小帮手，每个都单独负责去做一件事。
Agent Teams 不过它也有问题： 人多就更难协调，也更费资源， 还可能出现重复劳动、沟通误会、互相冲突。 所以它适合复杂任务。
所以尽量提前规划好，也可以让AI来帮你判断一下当前任务更适合用SubAgent还是使用Agent Teams。
总之选择适合自己的才是最重要的。
来源：飞书 · AI Spark 知识库 ｜ 原文（最新版）：https://lcnniolukk80.feishu.cn/wiki/S5sEwFTfyieZDykd4B5cA8ohnde ｜ 归档：2026-06-04