От автора: Claude Opus 4.6 Agent Teams позволяет нескольким ИИ-агентам параллельно сотрудничать для решения сложных задач. В этой статье мы с нуля разберем принципы работы, архитектуру, сценарии использования и шаги по внедрению этой технологии.
Claude Opus 4.6 принес с собой новую возможность, которая меняет подход к работе с ИИ — Agent Teams (команды агентов). Проще говоря, теперь вы можете заставить несколько экземпляров Claude работать сообща, как настоящую команду разработчиков, вместо того чтобы один ИИ последовательно выполнял все задачи от начала до конца.
Основная ценность: Прочитав эту статью, вы поймете, как устроены Agent Teams, в каких ситуациях они полезны и как начать настраивать и использовать эту функцию самостоятельно.
Ключевые особенности Claude Opus 4.6 Agent Teams
| Особенность | Описание | Ценность |
|---|---|---|
| Параллельность вместо последовательности | Несколько экземпляров Claude работают одновременно, каждый в своем контексте | Кратный рост эффективности при решении сложных задач |
| Архитектура Lead + Teammate | Один лидер распределяет задачи, несколько участников их выполняют | Четкое разделение труда, отсутствие конфликтов |
| Прямое общение между агентами | Участники могут обмениваться сообщениями и ставить под сомнение выводы друг друга | Превосходит традиционную модель Master-Slave |
| Общий список задач | Все агенты используют один список задач и самостоятельно берут их в работу | Не нужно вручную назначать каждую подзадачу |
| Механизм блокировки файлов | Предотвращает одновременное редактирование одного файла несколькими агентами | Исключает конфликты кода и перезапись данных |
Принципиальное отличие Agent Teams от обычного одиночного агента
В традиционном режиме, какой бы сложной ни была задача, вы общаетесь только с одним Claude. Он может делать только одно дело за раз: сначала анализирует код, потом пишет тесты, затем исправляет баги — всё строго последовательно. Когда задача затрагивает множество файлов и модулей, такой подход становится медленным, а риск что-то упустить возрастает.
Agent Teams полностью меняет эту парадигму. Основная идея заключается в том, чтобы разбить одну большую задачу на несколько независимых подзадач и обрабатывать их параллельно с помощью нескольких экземпляров Claude. Это похоже на реальную команду разработчиков: архитектор проектирует, фронтенд-разработчик верстает интерфейс, бэкенд-разработчик пишет API, а тестировщик готовит тест-кейсы. Каждый занят своим делом, и работа движется одновременно по всем фронтам.
Скотт Уайт, руководитель по продукту в Anthropic, сравнивает это с «работой команды талантливых людей на вас», подчеркивая колоссальный скачок эффективности за счет декомпозиции задач и параллельной координации.
Архитектура Agent Teams в Claude Opus 4.6
Понимание архитектуры Agent Teams — это ключ к освоению этой функции. Вся система состоит из 4 основных компонентов:
4 основных компонента Agent Teams
| Компонент | Роль | Как это работает |
|---|---|---|
| Team Lead (Лидер) | Создает команду, распределяет задачи, собирает результаты | Ваша основная сессия Claude Code |
| Teammates (Участники) | Самостоятельно выполняют конкретные задачи | У каждого свое независимое окно контекста |
| Task List (Список задач) | Общий список дел | Участники сами берут задачи; поддерживаются зависимости |
| Mailbox (Почтовая система) | Связь между агентами | Сообщения точка-точка или общая рассылка |
3 способа коммуникации в Agent Teams
Первый: От Лидера к Участнику. Это базовый режим. Лидер создает задачу и назначает её конкретному участнику или позволяет участникам самим забирать задачи. Когда задача выполнена, результат автоматически возвращается Лидеру.
Второй: Прямое общение между Участниками. Это ключевое отличие Agent Teams от традиционных субагентов. Коллеги могут переписываться напрямую — например, фронтенд-инженер может спросить бэкенд-инженера: «В каком формате приходят данные от API?», и для этого не нужно дергать Лидера. Такая P2P-коммуникация (peer-to-peer) на порядок повышает эффективность совместной работы.
Третий: Общая рассылка (Broadcast). Лидер может отправить сообщение сразу всем участникам. Это удобно для принятия решений, касающихся всего проекта. Однако разработчики советуют использовать это с осторожностью, так как потребление токенов при рассылке растет линейно в зависимости от размера команды.
🎯 Совет для разработчиков: Механизм коммуникации в Agent Teams очень похож на взаимодействие в реальной команде. Если вы строите собственное мультиагентное приложение, вы можете получить доступ к API Claude Opus 4.6 через APIYI (apiyi.com) и реализовать похожую логику совместной работы в своем продукте.
Сравнение Agent Teams и субагентов (Subagents) в Claude Opus 4.6
Многие путают Agent Teams (команды агентов) и субагентов (Subagents). Оба подхода позволяют выполнять задачи параллельно, но их архитектура и сценарии использования кардинально различаются:
| Параметр | Subagent (субагент) | Agent Teams (команда) |
|---|---|---|
| Контекст | Отдельное окно, результат возвращается вызывающему | Отдельное окно, полная автономность |
| Коммуникация | Может отчитываться только перед основным агентом | Участники могут общаться напрямую друг с другом |
| Координация | Централизованное управление основным агентом | Общий список задач, самостоятельная координация |
| Сценарии | Узкие задачи, где нужен только результат | Сложная работа, требующая обсуждения и сотрудничества |
| Расход токенов | Ниже, передается только резюме результатов | Выше, каждый участник — это отдельный экземпляр |
Как быстро выбрать нужный вариант?
Используйте Subagent: когда вам нужен «помощник», который выполнит поручение и принесет результат. Например: «найди, в каких файлах вызывается эта функция».
Используйте Agent Teams: когда нужна полноценная «команда» для обсуждения, критики и совместного продвижения проекта. Например: «проверь этот PR с точки зрения безопасности, производительности и покрытия тестами».
Сценарии использования Claude Opus 4.6 Agent Teams
Agent Teams — не универсальное решение; оно раскрывает свой потенциал только в определенных ситуациях. Вот 4 сильных сценария, рекомендованных официально, и 3 случая, когда использования команд лучше избегать:
4 сильных сценария для Agent Teams
Сценарий 1: Многостороннее код-ревью
Традиционное ревью одним человеком часто фокусируется на одной категории проблем, упуская из виду другие. С помощью Agent Teams можно параллельно проверять код с разных ракурсов: безопасность, производительность, покрытие тестами и так далее.
Создай Agent Team для ревью PR #142 и назначь трех ревьюеров:
- Один фокусируется на уязвимостях безопасности
- Второй проверяет влияние на производительность
- Третий проверяет покрытие тестами
Пусть каждый проведет проверку и отчитается о результатах.
Сценарий 2: Отладка через состязательные гипотезы
Когда причина бага неясна, одиночный агент часто останавливается на первом же правдоподобном объяснении. Agent Teams позволяет нескольким участникам (Teammates) одновременно исследовать разные гипотезы и ставить под сомнение выводы друг друга:
Пользователи сообщают, что приложение разрывает соединение сразу после отправки сообщения.
Создай 5 участников команды для исследования разных гипотез.
Пусть они спорят друг с другом, пытаясь опровергнуть теории коллег,
как на научной дискуссии. Итоговый консенсус запиши в документацию.
Такой состязательный механизм помогает избежать «эффекта якоря» — когда первая исследованная гипотеза искажает ход всего дальнейшего расследования.
Сценарий 3: Разработка модулей для новых функций
Когда новая фича затрагивает несколько независимых модулей, каждый участник команды может отвечать за свой участок, не мешая остальным:
Создай Agent Team для разработки системы аутентификации пользователей:
- Teammate 1: отвечает за бэкенд API и модели базы данных
- Teammate 2: отвечает за фронтенд страниц логина и регистрации
- Teammate 3: отвечает за юнит-тесты и интеграционное тестирование
Сценарий 4: Координация изменений на разных уровнях
Когда правки затрагивают фронтенд, бэкенд и уровень тестирования одновременно, разные участники команды берут на себя свои уровни и синхронизируются через систему сообщений.
3 сценария, которых стоит избегать
| Слабый сценарий | Причина | Рекомендация |
|---|---|---|
| Задачи с последовательными зависимостями | Каждый шаг зависит от результата предыдущего, параллелизм невозможен | Используйте одну сессию или Subagent |
| Частое редактирование одного и того же файла | Несколько агентов, меняющих один файл, могут перезатереть правки друг друга | Одна сессия безопаснее |
| Простые мелкие задачи | Затраты на координацию превышают выгоду от параллельной работы | Выполняйте напрямую в одной сессии |
💡 Совет: Если вы новичок в Agent Teams, рекомендуем начать с задач, не требующих написания кода — например, код-ревью, технические исследования или расследование багов. В таких задачах ценность параллельного поиска решений видна сразу, и при этом вы избегаете сложностей с координацией при реализации кода.
Быстрый старт с Claude Opus 4.6 Agent Teams
Шаг 1: Включение функции Agent Teams
На данный момент Agent Teams находится в экспериментальной стадии и по умолчанию отключена. Вам нужно активировать её вручную в конфигурационном файле Claude Code:
// Добавьте в settings.json
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
}
}
Или через переменную окружения:
export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
Шаг 2: Создание команды на естественном языке
После включения просто скажите Claude на обычном языке, какая команда вам нужна:
Я проектирую CLI-инструмент для отслеживания комментариев TODO в коде.
Создай Agent Team, чтобы изучить этот вопрос с разных сторон:
один участник отвечает за UX-дизайн,
второй — за техническую архитектуру,
а третий выступает в роли «адвоката дьявола» и ищет слабые места.
Claude автоматически создаст команду, распределит роли, запустит участников и будет координировать весь рабочий процесс.
Шаг 3: Выбор режима отображения
Agent Teams поддерживает два режима отображения:
| Режим | Описание | Подходящая среда |
|---|---|---|
| In-process (Внутри процесса) | Все участники работают в основном терминале, переключение через Shift+Вверх/Вниз | Любой терминал, не требует настройки |
| Split panes (Разделение панелей) | У каждого участника своя панель, можно видеть все выводы одновременно | Требуется tmux или iTerm2 |
Настройка в settings.json:
{
"teammateMode": "in-process" // или "tmux"
}
Шаг 4: Прямое взаимодействие с участниками
Вы можете не только управлять командой через Лидера (Lead), но и напрямую общаться с любым участником:
- В режиме In-process: используйте
Shift+Вверх/Вниз, чтобы выбрать участника, и вводите сообщение. - В режиме Split panes: кликните на соответствующую панель и работайте прямо в сессии этого участника.
Шаг 5: Управление задачами и очистка
Просмотр прогресса: нажмите Ctrl+T, чтобы переключить отображение списка задач.
Закрытие участника:
Пожалуйста, заверши работу участника-исследователя (researcher)
Очистка ресурсов команды:
Распусти всю команду
⚠️ Важное напоминание: Всегда выполняйте очистку через Лидера. Участники не должны закрываться самостоятельно, иначе это может привести к рассинхронизации состояний ресурсов.
🎯 Технический совет: Освоив Agent Teams, если вы захотите реализовать логику мультиагентов в собственном приложении через API Claude Opus 4.6, вы можете воспользоваться единым интерфейсом на APIYI (apiyi.com). Платформа поддерживает множество моделей, включая Opus 4.6.
Кейс: Командная работа агентов Claude Opus 4.6 на практике
Кейс: 16 агентов пишут C-компилятор на Rust
Исследователь Anthropic Николас Карлини опубликовал впечатляющий пример использования Agent Teams — 16 параллельных инстансов Claude с нуля написали на Rust C-компилятор, способный скомпилировать ядро Linux.
| Показатель | Данные |
|---|---|
| Количество агентов | 16 параллельных инстансов |
| Общее количество сессий | Почти 2000 сессий Claude Code |
| Объем кода | 100 000 строк кода на Rust |
| Расход токенов | 2 млрд входных + 140 млн выходных токенов |
| Стоимость API | Около $20,000 |
| Возможности компиляции | Компилирует Linux 6.9 (x86, ARM, RISC-V) |
| Процент прохождения тестов | 99% в наборе тестов GCC torture |
Ключевые уроки Agent Teams из этого кейса
Механизм блокировки задач критически важен. 16 агентов «бронировали» задачи, создавая текстовые файлы в директории current_tasks/. Если два агента пытались взять одну и ту же задачу, механизм синхронизации Git заставлял второго агента выбрать другое задание.
Строгие наборы тестов — основа успеха. В отсутствие человеческого контроля агентам нужны четкие сигналы обратной связи, чтобы понять, правильно ли они работают. Набор тестов GCC torture обеспечил именно такую обратную связь.
Параллелизм не означает линейное ускорение. Когда все 16 агентов сталкивались с одним и тем же багом, они «зависали» одновременно. В данном кейсе проблему решили инновационным способом — использовали GCC в качестве «оракула» для дифференциального тестирования.
Новые функции могут ломать старые. Это типичная проблема параллельной разработки несколькими агентами: новый код одного агента может нарушить функциональность, уже реализованную другим. Строгое регрессионное тестирование — необходимая мера защиты.
Лучшие практики работы с Agent Teams в Claude Opus 4.6
Основываясь на официальной документации и опыте сообщества, вот 6 лучших практик использования Agent Teams:
Практика 1: Давайте помощникам (Teammates) достаточно контекста. Помощник автоматически загружает CLAUDE.md проекта, MCP-серверы и навыки (Skills), но не наследует историю диалога с ведущим агентом (Lead). При создании помощника обязательно укажите в промпте детали задачи:
Создай помощника для проверки безопасности (Security Review Teammate) с промптом:
"Проверь модуль аутентификации в директории src/auth/ на наличие уязвимостей.
Удели особое внимание обработке токенов, управлению сессиями и валидации ввода.
Приложение использует JWT-токены, хранящиеся в httpOnly Cookie.
Сообщи о всех проблемах и укажи уровень критичности."
Практика 2: Грамотно разделяйте задачи по объему. Официальная рекомендация — назначать каждому помощнику по 5–6 задач. Если задача слишком мала, затраты на координацию превысят выгоду; если слишком велика — помощник долго не будет отчитываться, что увеличивает риск напрасной траты ресурсов.
Практика 3: Избегайте конфликтов файлов. Убедитесь, что каждый помощник отвечает за свой набор файлов. Редактирование одного и того же файла двумя помощниками приведет к проблемам с перезаписью кода.
Практика 4: Используйте режим делегирования (Delegate Mode). Если Lead-агент сам начинает писать код вместо того, чтобы ждать завершения работы помощника, нажмите Shift+Tab, чтобы переключиться в Delegate Mode. Это заставит Lead-агента заниматься только координацией.
Практика 5: Требуйте утверждения плана. Для сложных или рискованных задач можно потребовать, чтобы помощник сначала составил план и дождался одобрения Lead-агента перед выполнением:
Создай помощника-архитектора для рефакторинга модуля аутентификации.
Потребуй, чтобы он представил план на утверждение перед внесением изменений в код.
Практика 6: Регулярно проверяйте прогресс. Не оставляйте команду без присмотра надолго. Периодически проверяйте успехи помощников и вовремя корректируйте неудачные решения.
💰 Совет по экономии: Расход токенов в Agent Teams примерно в N раз выше, чем в одной сессии (где N — количество помощников). Рекомендуется держать размер команды в пределах 2–5 помощников. Если вам нужно оптимизировать расходы на уровне API, можно гибко вызывать разные модели через платформу APIYI (apiyi.com) — например, использовать более выгодную Sonnet 4.5 для помощников и самую мощную Opus 4.6 для ведущего агента (Lead).
Известные ограничения Claude Opus 4.6 Agent Teams
Agent Teams сейчас находится на стадии превью (Research Preview), поэтому есть ряд известных ограничений:
| Ограничение | Описание | Как с этим работать |
|---|---|---|
| Нет поддержки восстановления сессий | Команды /resume и /rewind не могут восстановить Teammate в режиме In-process |
Попросите Lead-а пересоздать Teammate |
| Задержка статуса задач | Teammate иногда не помечает задачу как выполненную, что блокирует зависимые задачи | Обновите статус вручную или попросите Lead-а поторопить агента |
| Медленное закрытие | Teammate должен завершить текущий запрос перед выходом | Просто подождите |
| Одна команда на сессию | Одновременно можно управлять только одной командой | Удалите текущую команду перед созданием новой |
| Нет вложенных команд | Teammate не может создавать свои собственные команды | Командой управляет только Lead |
| Роль Lead не передается | Сессия, в которой создана команда, навсегда остается Lead-ом | Заранее планируйте, кто будет в роли Lead |
| Требования к среде для разделения экрана | Необходим tmux или iTerm2 | Терминал VS Code и Windows Terminal не поддерживают разделение экрана |
Часто задаваемые вопросы
Q1: Нужно ли доплачивать за Agent Teams?
Сама функция Agent Teams бесплатна и включена в доступ к Claude Code. Однако каждый Teammate — это отдельный инстанс Claude, поэтому расход токенов увеличивается пропорционально. Команда из 5 человек тратит примерно в 5 раз больше токенов, чем одна сессия. Если вы используете тарифы Pro или Max, дополнительный расход будет списываться из Extra Usage по стандартным тарифам API. Для сценариев разработки через API можно также использовать платформу APIYI (apiyi.com) для вызова интерфейсов Opus 4.6 с оплатой по факту использования.
Q2: Какое количество Teammate в команде оптимально?
Официальная рекомендация — от 2 до 5 агентов (Teammates), при этом на каждого стоит назначать по 5–6 задач. Если команда слишком мала, вы теряете преимущество параллельной работы; если слишком велика — резко растут затраты на координацию. Для задач вроде код-ревью проверенная и эффективная конфигурация — это 3 агента (отдельно за безопасность, производительность и тесты).
Q3: Могут ли обычные пользователи использовать Agent Teams?
Да, но при условии, что вы используете Claude Code (инструмент командной строки). Agent Teams — это фишка Claude Code, а не веб-версии claude.ai. Вам нужно установить Claude Code и включить экспериментальные функции в настройках. Если вы интегрируете возможности Claude через API, вы можете получить доступ к интерфейсам на платформе APIYI (apiyi.com) и реализовать похожую логику взаимодействия нескольких агентов в своем приложении.
Q4: В чем разница между Agent Teams и сторонними Multi-Agent фреймворками?
Agent Teams — это официальная нативная функция от Anthropic, глубоко интегрированная в Claude Code, не требующая сторонних библиотек. Плюсы: простая настройка, нативная поддержка связи между агентами и бесшовная работа с экосистемой Claude. Сторонние фреймворки (например, LangGraph, CrewAI и др.) более гибкие, позволяют смешивать разные модели и сервисы, но требуют самостоятельной настройки логики общения и координации.
Итоги
Ключевые особенности Claude Opus 4.6 Agent Teams:
- Архитектура: Система «Lead + Teammate» (Лидер + Участники команды) с общим списком задач и внутренней почтой. Поддерживается прямое P2P-общение между агентами, а не только иерархические отчеты «исполнитель-руководитель».
- Сценарии использования: Многостороннее ревью кода, отладка конкурирующих гипотез, параллельная разработка нескольких модулей и координация изменений на разных уровнях системы.
- Порог входа: Требуется Claude Code и ручная активация экспериментальных функций. На данный момент проект находится в стадии Research Preview.
- Затраты: Потребление токенов растет линейно в зависимости от количества участников (Teammates). Оптимальный состав команды — от 2 до 5 агентов.
- Ключевое отличие: В отличие от обычных субагентов (Subagents), участники Agent Teams могут общаться друг с другом и подвергать сомнению решения коллег. Это идеально подходит для сложных задач, требующих обсуждения и совместной работы.
Agent Teams знаменует собой смену парадигмы в ИИ-разработке: переход от «одиночного бойца» к «командному взаимодействию». Если вам интересны возможности Claude Opus 4.6, рекомендуем протестировать их через API на платформе APIYI (apiyi.com). Сервис предоставляет единый интерфейс и гибкую систему оплаты для доступа к самым актуальным моделям, включая Opus 4.6.
📚 Полезные ссылки
⚠️ Примечание по формату: Все внешние ссылки указаны в формате
Название: domain.com. Их удобно копировать, но они не являются кликабельными для сохранения SEO-структуры.
-
Официальная документация Claude Code Agent Teams: code.claude.com/docs/en/agent-teams
- Описание: Полное руководство от Anthropic, включая разбор архитектуры, методы настройки, лучшие практики и известные ограничения.
-
Анонс релиза Claude Opus 4.6: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
- Описание: Обзор всех новых функций Opus 4.6 в официальном блоге Anthropic, включая вводную информацию об Agent Teams.
-
Создание C-компилятора с помощью Agent Teams: anthropic.com/engineering/building-c-compiler
- Описание: Технический разбор реального кейса из инженерного блога Anthropic — как 16 агентов параллельно написали 100 000 строк кода на Rust.
-
Репортаж TechCrunch об Agent Teams: techcrunch.com/2026/02/05/anthropic-releases-opus-4-6-with-new-agent-teams/
- Описание: Глубокий разбор от стороннего СМИ с комментариями продуктовых менеджеров Anthropic и анализом рынка.
Автор: Команда APIYI
Техническое сообщество: Больше руководств по использованию ИИ-моделей и работе с API — в нашем сообществе на APIYI (apiyi.com).
