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sidebar_position: 7
title: "子智能体委派"
description: "使用 delegate_task 为并行工作流生成隔离的子智能体"
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# 子智能体委派

`delegate_task` 工具会生成具有隔离上下文、继承工具访问权限和独立终端会话的子 AIAgent 实例。每个子智能体获得全新的对话并独立运行——只有其最终摘要会进入父智能体的上下文。

顶层模型调用会自动在后台运行。Hermes 会立即返回句柄，使对话可以继续，并在任务完成后将结果作为新消息发送回来。编排者子智能体会等待自己的工作线程完成，以便在返回前综合结果。

## 单任务

```python
delegate_task(
    goal="Debug why tests fail",
    context="Error: assertion in test_foo.py line 42"
)
```

## 并行批处理

默认最多 3 个并发子智能体（可配置，无硬性上限）：

```python
delegate_task(tasks=[
    {"goal": "Research topic A", "context": "Focus on recent primary sources"},
    {"goal": "Research topic B", "context": "Compare the leading explanations"},
    {"goal": "Fix the build", "context": "Project root: /home/user/project"}
])
```

## 子智能体上下文的工作方式

:::warning 关键：子智能体一无所知
子智能体以**全新对话**启动。它们对父智能体的对话历史、之前的工具调用或委派前讨论的任何内容一无所知。子智能体的唯一上下文来自父智能体调用 `delegate_task` 时填写的 `goal` 和 `context` 字段。
:::

唯一例外：当父智能体有已解析的工作区目录时，每个子智能体的系统提示都会嵌入该工作区的**项目上下文文件**（`.hermes.md` > AGENTS.md 链 > CLAUDE.md > `.cursorrules`——与主智能体系统提示相同的发现逻辑、优先级和大小上限；SOUL.md 除外）。在仓库中工作的子智能体无需重新发现即可遵循仓库自身的约定。

这意味着父智能体必须在调用中传递子智能体所需的**一切**信息：

```python
# BAD - subagent has no idea what "the error" is
delegate_task(goal="Fix the error")

# GOOD - subagent has all context it needs
delegate_task(
    goal="Fix the TypeError in api/handlers.py",
    context="""The file api/handlers.py has a TypeError on line 47:
    'NoneType' object has no attribute 'get'.
    The function process_request() receives a dict from parse_body(),
    but parse_body() returns None when Content-Type is missing.
    The project is at /home/user/myproject and uses Python 3.11."""
)
```

子智能体会收到一个基于你的 goal 和 context 构建的专注系统 prompt（提示词），指示其完成任务并提供结构化摘要，包括所做的事情、发现的内容、修改的文件以及遇到的问题。

## 实际示例

### 并行研究

同时研究多个主题并收集摘要：

```python
delegate_task(tasks=[
    {
        "goal": "Research the current state of WebAssembly in 2025",
        "context": "Focus on: browser support, non-browser runtimes, language support"
    },
    {
        "goal": "Research the current state of RISC-V adoption in 2025",
        "context": "Focus on: server chips, embedded systems, software ecosystem"
    },
    {
        "goal": "Research quantum computing progress in 2025",
        "context": "Focus on: error correction breakthroughs, practical applications, key players"
    }
])
```

### 代码审查 + 修复

将审查并修复的工作流委派给全新上下文：

```python
delegate_task(
    goal="Review the authentication module for security issues and fix any found",
    context="""Project at /home/user/webapp.
    Auth module files: src/auth/login.py, src/auth/jwt.py, src/auth/middleware.py.
    The project uses Flask, PyJWT, and bcrypt.
    Focus on: SQL injection, JWT validation, password handling, session management.
    Fix any issues found and run the test suite (pytest tests/auth/)."""
)
```

### 多文件重构

将会大量占用父智能体上下文的大型重构任务委派出去：

```python
delegate_task(
    goal="Refactor all Python files in src/ to replace print() with proper logging",
    context="""Project at /home/user/myproject.
    Use the 'logging' module with logger = logging.getLogger(__name__).
    Replace print() calls with appropriate log levels:
    - print(f"Error: ...") -> logger.error(...)
    - print(f"Warning: ...") -> logger.warning(...)
    - print(f"Debug: ...") -> logger.debug(...)
    - Other prints -> logger.info(...)
    Don't change print() in test files or CLI output.
    Run pytest after to verify nothing broke."""
)
```

## 批处理模式详情

当顶层智能体提供 `tasks` 数组时，Hermes 会返回一个后台句柄，并行运行所有子智能体，并在每个子智能体完成后发送一条汇总结果。编排者子智能体则会在当前轮次中等待批处理完成，以便综合结果。

- **最大并发数：** 默认 3 个任务（可通过 `delegation.max_concurrent_children` 或环境变量 `DELEGATION_MAX_CONCURRENT_CHILDREN` 配置；最低为 1，无硬性上限）。超出限制的批次会返回工具错误，而不是被静默截断。
- **线程池：** 使用 `ThreadPoolExecutor`，以配置的并发限制作为最大工作线程数
- **进度显示：** 在 CLI 模式下，树形视图会实时显示每个子智能体的工具调用，并附带每个任务的完成行。在 gateway 模式下，进度会被批量汇总并转发给父智能体的进度回调
- **结果排序：** 结果按任务索引排序，与输入顺序一致，不受完成顺序影响
- **取消：** 后续消息不会取消顶层后台批处理。`/stop` 或关闭/重置所属会话会取消其活跃子智能体。同步编排者的子智能体仍会跟随其父智能体的中断状态

编排者发起的同步单任务委派会直接运行，不会产生线程池开销。

### 持久化后台完成事件

后台委派完成后，Hermes 会先把完成事件写入当前 profile 的 `state.db`，再发布到正常的新轮次队列。如果 Hermes 在完成后、交付前重启，待处理事件会被恢复，并继续经过相同的所有权检查。多个消费者通过持久化 claim 竞争；只有成功接收合成轮次的消费者会确认交付，失败尝试会释放 claim 以便重试。

这不会在崩溃后恢复子智能体执行。如果委派仍在运行时其所有者进程消失，Hermes 会将其记录为 `unknown`，因为无法证明外部副作用是否已经发生。待处理和已交付记录都有界，并按 profile 隔离。

## 模型覆盖

你可以通过 `config.yaml` 为子智能体配置不同的模型——适用于将简单任务委派给更便宜/更快的模型：

```yaml
# In ~/.hermes/config.yaml
delegation:
  model: "google/gemini-flash-2.0"    # Cheaper model for subagents
  provider: "openrouter"              # Optional: route subagents to a different provider
```

如果省略，子智能体将使用与父智能体相同的模型。

### 成本策略：前沿模型规划，低价模型执行

将问题分解为规格清晰的子任务需要前沿模型级别的判断力；而执行一个已经带有明确目标、完整上下文和输出约定的子任务通常不需要。与此同时，token 消耗主要发生在子智能体身上——并行批量子智能体通常消耗一次运行中绝大多数的 token，因此成本真正落在 worker 模型上。将 `delegation.model` 固定为低价模型、同时主会话保持前沿模型，可以把规划质量留在最需要的地方，并在消耗量最大的地方削减开支：

```yaml
# ~/.hermes/config.yaml
model:
  default: "your-frontier-model"     # 父智能体（规划者）保持前沿模型
delegation:
  model: "your-inexpensive-model"    # 所有 delegate_task 子智能体运行此模型
  provider: "openrouter"             # 可选：将子智能体路由到不同的提供商
```

解析顺序：`delegation.base_url`（直连端点）优先，其次是 `delegation.provider`（通过运行时提供商系统解析完整凭证包）；两者都未设置时，子智能体继承父智能体的提供商和凭证。`delegation.model` 在所有情况下生效，为空时子智能体继承父智能体的模型。

注意此固定是全局的：`delegate_task` 没有按任务指定模型的参数，批处理中的每个子智能体都运行配置的委派模型。对于需要更强模型的质量敏感型子任务，可以在该会话中不设置 `delegation.model`，或者将任务交给[看板](kanban.md)——看板支持按任务覆盖模型。

## `/review` 命令

`/review` 会派生一个独立的、拥有完整工具权限的后台评审子智能体，专门评审对话刚刚产出的工作——PR、diff、代码、文档、设计。它在所有界面均可用：CLI、TUI、桌面应用以及所有网关消息平台。

```
/review                       # 评审最近 10 条消息中呈现的工作
/review 重点关注安全性          # 为评审者附加额外指示
```

工作流程：

1. 最近 10 条用户/助手消息被快照为评审者的起始证据（工具输出和系统消息被排除）。
2. 评审子智能体在与 `delegate_task` 相同的后台委派通道上派发——它拥有完整的常规子智能体工具集（终端、网络、文件、浏览器等），因此会实际打开 PR、阅读 diff、运行代码，而不是仅凭摘录下判断。
3. 评审者继承主智能体的工作上下文：主智能体已加载的技能（启动预加载或会话中通过 `skill_view` 加载）会列在其简报中，并指示其加载这些技能、以其约定为标准评判工作。与所有子智能体一样，其系统提示也会嵌入工作区的项目上下文文件（AGENTS.md / CLAUDE.md / .cursorrules）作为具有约束力的约定。
4. 完成后，完整评审作为常规后台子智能体完成事件重新进入同一会话——你的主智能体可以看到并据此行动（修复问题、推送后续提交、回复你）。

典型流程：主智能体开了一个 PR，你输入 `/review`，第二双眼睛在你继续工作的同时对其进行调查；评审结果回到聊天中，交给创建该 PR 的智能体。

### 评审模型

默认情况下评审者运行在你的主模型上。要固定专用评审模型，请在 `config.yaml` 中设置 `auxiliary.review`：

```yaml
auxiliary:
  review:
    provider: openrouter               # 或 nous、anthropic、直连 base_url 等
    model: anthropic/claude-opus-4.6   # 一个强力的评审模型
```

凭证解析方式与 `delegation.provider` 固定完全相同（完整运行时提供商凭证包：base_url、API 密钥、api_mode）。`provider: auto` 加空 `model` 表示"继承主智能体的模型"——这是默认值。

`/review` 与 `/refine` 刻意分开：`/refine` 评审对话本身以更新记忆和技能，`/review` 评审对话产出的*工作成果*。

## 继承的工具访问权限

`delegate_task` 不接受面向模型的 `toolsets` 参数。每个子智能体都会继承父智能体已启用的工具集，因此模型无法授予子智能体父智能体本身没有的能力。如果委派任务需要其他能力，请在开始对话前配置父智能体的工具。

即使父智能体拥有某些工具，以下工具仍会对子智能体屏蔽：
- `delegation` — 对叶子子智能体屏蔽（默认）。`role="orchestrator"` 的子智能体可保留，受 `max_spawn_depth` 约束——参见下方[深度限制与嵌套编排](#depth-limit-and-nested-orchestration)。
- `clarify` — 子智能体无法与用户交互
- `memory` — 不可写入共享持久内存
- `code_execution` — 子智能体应逐步推理
- `send_message` — 无跨平台副作用（例如发送 Telegram 消息）

## 最大迭代次数

每个子智能体都有迭代次数限制（默认：50），控制其可进行的工具调用轮次：

```python
delegate_task(
    goal="Quick file check",
    context="Check if /etc/nginx/nginx.conf exists and print its first 10 lines",
    max_iterations=10  # Simple task, don't need many turns
)
```

## 子智能体超时

默认情况下，子智能体**没有挂钟超时限制**。子智能体只会因其实际执行的操作而失败——API 错误、工具错误或达到迭代预算上限——而不会被委派层面的计时器终止。早期版本曾设有硬性上限（300 秒，后为 600 秒），但这会在任务执行过程中误杀正常工作的子智能体：深度代码审查、大规模研究分发以及慢速推理模型经常需要超过 10 分钟，而它们全程都在稳定推进。

真正卡死的子智能体仍会被检测到：当子智能体没有任何进展（无 API 调用、无工具启动）时，心跳陈旧度监控会停止刷新父智能体的活动状态，从而让网关的不活动超时机制对真正卡死的工作进程生效。

如果仍需要硬性上限（例如对无人值守的 cron 驱动委派进行成本控制），可按安装实例选择启用：

```yaml
delegation:
  child_timeout_seconds: 0     # 默认：0 = 无超时
  # child_timeout_seconds: 1800  # 选择启用的硬性上限（下限 30 秒）
```

正值会对每个子智能体强制执行挂钟时间硬限制；`0` 或负值表示禁用。

:::tip 零调用超时时的诊断转储
在配置了硬性上限的情况下，如果子智能体在**零次** API 调用的情况下超时（通常原因：provider 不可达、认证失败或工具 schema 被拒绝），`delegate_task` 会将结构化诊断信息写入 `~/.hermes/logs/subagent-timeout-<session>-<timestamp>.log`，其中包含子智能体的配置快照、凭据解析追踪以及早期错误消息。比之前的静默超时行为更易于定位根因。
:::

## 监控运行中的子智能体（`/agents`）

TUI 提供 `/agents` 浮层（别名 `/tasks`），将递归 `delegate_task` 扇出转化为一级审计界面：

- 运行中和最近完成的子智能体的实时树形视图，按父智能体分组
- 每个分支的费用、token 和已触及文件的汇总
- 终止和暂停控制——可在不中断其兄弟智能体的情况下取消特定子智能体
- 事后回顾：即使子智能体已返回父智能体，也可逐轮查看其历史记录

经典 CLI 仅将 `/agents` 打印为文本摘要；TUI 才是浮层真正发挥作用的地方。参见 [TUI — 斜杠命令](/user-guide/tui#slash-commands)。

## 深度限制与嵌套编排 {#depth-limit-and-nested-orchestration}

默认情况下，委派是**扁平的**：父智能体（深度 0）生成子智能体（深度 1），而这些子智能体无法进一步委派。这可防止失控的递归委派。

对于多阶段工作流（研究 → 综合，或对子问题进行并行编排），父智能体可以生成**编排者**子智能体，这些子智能体*可以*委派自己的工作线程：

```python
delegate_task(
    goal="Survey three code review approaches and recommend one",
    role="orchestrator",  # Allows this child to spawn its own workers
    context="...",
)
```

- `role="leaf"`（默认）：子智能体无法进一步委派——与扁平委派行为相同。
- `role="orchestrator"`：子智能体保留 `delegation` 工具集。受 `delegation.max_spawn_depth` 约束（默认 **1** = 扁平，因此在默认设置下 `role="orchestrator"` 无效）。将 `max_spawn_depth` 提高到 2 可允许编排者子智能体生成叶子孙智能体；设为 3 则允许三层（上限）。
- `delegation.orchestrator_enabled: false`：全局开关，无论 `role` 参数如何，强制所有子智能体为 `leaf`。

**费用警告：** 在 `max_spawn_depth: 3` 和 `max_concurrent_children: 3` 的情况下，树可达到 3×3×3 = 27 个并发叶子智能体。每增加一层都会成倍增加开销——请谨慎提高 `max_spawn_depth`。

## 生命周期与持久性

:::warning 后台完成事件持久化并不等于执行持久化
在会话支持稍后交付结果时，顶层面向模型的 `delegate_task` 调用会自动在后台运行。Hermes 会立即返回句柄，并在子智能体或批处理完成后将结果重新发送到对话中。编排者子智能体会在当前轮次中等待自己的工作线程，因为它们必须在返回前综合这些结果。无法稍后交付分离结果的无状态请求/响应端点会回退到同步执行。

- 普通后续消息不会取消后台子智能体。`/stop` 会取消运行中的后台委派，关闭或重置所属会话会丢弃其活跃子智能体。
- 显式关闭或重置会话会中断该会话的后台子智能体。关闭由 TUI 查看、但由网关拥有的会话不会终止网关自己的后台工作。
- Hermes 进程重启后不会恢复仍在运行的子智能体；该尝试会变为 `unknown`，因为 Hermes 无法证明哪些外部副作用已经发生。
- 如果子智能体在重启前已经完成、但结果尚未交付，该完成事件会被恢复，并重新经过所属会话的正常路由检查。
- 被取消的子智能体会返回结构化结果（`status="interrupted"`，`exit_reason="interrupted"`），但由于父智能体也被中断，该结果通常不会出现在用户可见的回复中。

对于必须在会话关闭或进程重启后继续的**持久执行**，请使用：

- `cronjob`（action=`create`）——调度独立的智能体运行；不受父智能体轮次中断影响。
- `terminal(background=True, notify_on_complete=True)`——长时间运行的 shell 命令，在智能体执行其他操作时持续运行。
:::

## 关键特性

- 每个子智能体获得其**独立的终端会话**（与父智能体分离）
- 子智能体继承父智能体已启用的工具集；模型无法按调用选择或扩大这些工具集
- **嵌套委派为可选项**——只有 `role="orchestrator"` 的子智能体可以进一步委派，且仅在 `max_spawn_depth` 从默认值 1（扁平）提高后才生效。可通过 `orchestrator_enabled: false` 全局禁用。
- 叶子子智能体**不能**调用：`delegate_task`、`clarify`、`memory`、`send_message`、`execute_code`。编排者子智能体保留 `delegate_task`，但仍不能使用其他四个。
- **取消遵循所有权**——`/stop` 或关闭/重置所属会话会取消其后台子智能体；编排者下的同步后代会跟随父智能体的中断状态
- 只有最终摘要进入父智能体的上下文，保持 token 使用高效
- 子智能体继承父智能体的 **API 密钥、provider 配置和凭据池**（支持在速率限制时轮换密钥）

## delegate_task 与 execute_code 对比

| 因素 | delegate_task | execute_code |
|--------|--------------|-------------|
| **推理** | 完整 LLM 推理循环 | 仅 Python 代码执行 |
| **上下文** | 全新隔离对话 | 无对话，仅脚本 |
| **工具访问** | 所有非屏蔽工具，具备推理能力 | 通过 RPC 访问 7 个工具，无推理 |
| **并行性** | 默认 3 个并发子智能体（可配置） | 单脚本 |
| **最适合** | 需要判断力的复杂任务 | 机械式多步骤流水线 |
| **Token 费用** | 较高（完整 LLM 循环） | 较低（仅返回 stdout） |
| **用户交互** | 无（子智能体无法澄清） | 无 |

**经验法则：** 当子任务需要推理、判断或多步骤问题解决时，使用 `delegate_task`。当需要机械式数据处理或脚本化工作流时，使用 `execute_code`。

## 配置

```yaml
# In ~/.hermes/config.yaml
delegation:
  max_iterations: 50                        # Max turns per child (default: 50)
  # max_concurrent_children: 3              # Parallel children per batch (default: 3)
  # max_spawn_depth: 1                      # Tree depth (1-3, default 1 = flat). Raise to 2 to allow orchestrator children to spawn leaves; 3 for three levels.
  # orchestrator_enabled: true              # Disable to force all children to leaf role.
  model: "google/gemini-3-flash-preview"             # Optional provider/model override
  provider: "openrouter"                             # Optional built-in provider
  api_mode: anthropic_messages                       # optional; auto-detected from base_url for anthropic_messages endpoints

# Or use a direct custom endpoint instead of provider:
delegation:
  model: "qwen2.5-coder"
  base_url: "http://localhost:1234/v1"
  api_key: "local-key"
  # api_mode: "anthropic_messages"  # Optional. Wire protocol override for base_url ("chat_completions", "codex_responses", or "anthropic_messages"). Empty = auto-detect from URL (e.g. /anthropic suffix). Set explicitly for endpoints the heuristic can't classify (Azure AI Foundry, MiniMax, Zhipu GLM, LiteLLM proxies, …).
```

当 `base_url` 指向 Anthropic 兼容端点时——例如路径以 `/anthropic` 结尾、Azure Foundry Claude 路由或 MiniMax `/anthropic` 代理——`api_mode` 会被自动检测为 `anthropic_messages`，子智能体无需任何配置即可使用正确的传输格式。当自动检测结果有误时（罕见），请显式设置 `api_mode`。

:::tip
智能体会根据任务复杂度自动处理委派。你无需明确要求它进行委派——它会在合适时自行决定。
:::