Subagents 是什麼？AI Agent 架構中的關鍵概念與未來趨勢
近年 AI Agent（AI 代理）快速發展，從 ChatGPT Plugins → Function Calling → Agent → Multi-Agent Systems ，系統的架構逐漸從單一模型走向 多代理協作（Multi-Agent Collaboration） 。 在這個趨勢中，一個重要的概念開始出現： Subagents（子代理） Subagents 讓 AI 系統可以像 團隊合作 一樣，把複雜任務拆成多個角色處理。 本文將完整介紹： Subagents 是什麼 Subagents 的架構與運作方式 為什麼 AI Agent 需要 Subagents Subagents 的優缺點 實際應用場景 未來發展趨勢 一、Subagents 是什麼？ Subagents（子代理） 指的是： 在 AI Agent 系統中，由 主 Agent（Coordinator / Orchestrator） 所調度的 專門負責某個任務的子代理 。 簡單來說： User │ ▼ Main Agent (Orchestrator) │ ├── Research Subagent ├── Coding Subagent ├── Analysis Subagent └── Writing Subagent 主代理負責： 接收使用者任務 分解任務 指派給不同 Subagent 整合結果 而 Subagent 則負責 專業工作 。 這就像一個公司： 角色 對應 CEO Main Agent 部門主管 Subagents 員工 Tool / API 二、Subagents 為什麼會出現？ 早期 AI 使用方式通常是： User → LLM → Response 但當任務變複雜，例如： 寫完整專案 分析資料 搜尋資料 整理報告 自動化工作 單一 LLM 會遇到幾個問題： 1 任務過於複雜 例如： 幫我寫一個 ...