你以为 Claude Code 只能一个 agent 干活？今天嵌套 subagent 把这件事彻底翻了

写过 Claude Code 的人，用的都是一个会话、一个 agent 的工作流——会话越来越长，上下文越来越贵，最后模型开始忘记开头说过的事。今天 Anthropic 悄悄给 Claude Code 加了一层嵌套能力：agent 可以 spawn 其他 agent，depth 上限 5 级，每层有独立 context。

这个能力不是靠什么特殊命令开启的，只需要在 skill 的 frontmatter 里写一行 fork: true，这个 skill 就会在一个新的 subagent 上下文中运行。换句话说：你可以让一个 agent 去调用另一个 agent，而那个 agent 再调用下一个 agent，context 互不污染。

depth 5 的上限是硬限制，防止你写个 skill 把自己套进去出不来。但这个上限已经足够应付绝大多数复杂场景了。

isolation 是怎么实现的？ fork:true 启动的 subagent 拿到的是一个全新 context，和父 agent 的上下文完全隔离。你不需要手动清空什么，框架自己处理。子 agent 的输出会写回父 agent 的 transcript，所以等你 resume 这个会话的时候，可以看到每个 subagent 分别做了什么、说了什么、输出了什么，不会因为它们在独立环境运行就丢失记录。

什么场景用得着？ 典型的例子：一个 agent 要处理一个巨大的 monorepo，它可以把扫描安全漏洞的任务分给一个 subagent，把测性能的任务分给另一个 subagent，把检查测试覆盖率的任务分给第三个——三个任务并行跑在三个隔离 context 里，每个都只装得下它自己那部分代码，谁也不挤谁。跑完之后结果全部写回 transcript，父 agent 再汇总。

再比如：你在写一个 skill，希望它做代码审查的时候自己就能调用另一个做安全审计的 skill。只需要在 skill 定义里加 fork: true，主 agent 调用它的时候就会 spawn 一个新的 context 专门跑这个 skill 的任务，原来的会话上下文不受影响。

context 管理才是真正的收益。 很多人以为 AI 编程的瓶颈是模型不够强，实际上瓶颈往往是上下文长度不够用。代码库一大，system prompt + 代码 + 对话历史一塞进去，context window 就快见底了，结果模型开始失忆。嵌套 subagents 把这个问题的解法从换更大的模型变成了把大任务拆成多个小任务，每个跑在独立的 context 里。

怎么配置？ 在你想让主 agent 调用的那个 skill 的 .md 文件顶部 frontmatter 里加一行：

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fork: true
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然后这个 skill 被调用的时候，Claude Code 会自动把它放在一个新的 subagent 上下文中运行。不需要改任何提示词，不需要额外配置，框架自动处理 context 隔离和结果汇总。

depth 上限 5 级意味着你可以做到 5 层嵌套——主 agent → 子 agent → 孙 agent → 曾孙 agent → 来孙 agent，足够应付绝大多数任务分解场景了。

如果你在团队里跑 Claude Code 做规模化 coding 任务，嵌套 subagents 可能是今年最值得配的一个配置。它把上下文不够用这个问题从基础设施层解决掉了，而不是靠压缩 system prompt 或者升级模型来硬撑。

下一步：找一个你现在正在用的 skill，把 frontmatter 里的 fork: true 加上，看看它跑起来和之前有什么不同。