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子代理委托

delegate_task 工具生成具有隔离上下文、受限工具集和自己的终端会话的子 AIAgent 实例。每个子代获得一个新的对话并独立工作 —— 只有其最终摘要进入父代的上下文。

单个任务

python
delegate_task(
    goal="Debug why tests fail",
    context="Error: assertion in test_foo.py line 42",
    toolsets=["terminal", "file"]
)

并行批处理

最多 3 个并发子代理:

python
delegate_task(tasks=[
    {"goal": "Research topic A", "toolsets": ["web"]},
    {"goal": "Research topic B", "toolsets": ["web"]},
    {"goal": "Fix the build", "toolsets": ["terminal", "file"]}
])

子代理上下文的工作原理

关键:子代理一无所知

子代理以全新的对话开始。它们对父代的对话历史、先前的工具调用或委托之前讨论的任何内容一无所知。子代理的唯一上下文来自您提供的 goalcontext 字段。

这意味着您必须传递子代理需要的所有内容

python
# 错误 —— 子代理不知道 "the error" 是什么
delegate_task(goal="Fix the error")

# 正确 —— 子代理拥有它需要的所有上下文
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."""
)

子代理接收一个从您的目标和上下文构建的专注系统提示,指示它完成任务并提供其工作内容的结构化摘要、发现内容、修改的任何文件以及遇到的任何问题。

实用示例

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",
        "toolsets": ["web"]
    },
    {
        "goal": "Research the current state of RISC-V adoption in 2025",
        "context": "Focus on: server chips, embedded systems, software ecosystem",
        "toolsets": ["web"]
    },
    {
        "goal": "Research quantum computing progress in 2025",
        "context": "Focus on: error correction breakthroughs, practical applications, key players",
        "toolsets": ["web"]
    }
])

代码审查 + 修复

将审查和修复工作流委托给新的上下文:

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/).""",
    toolsets=["terminal", "file"]
)

多文件重构

委托一个会淹没父代上下文的大型重构任务:

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.""",
    toolsets=["terminal", "file"]
)

批处理模式详情

当您提供 tasks 数组时,子代理使用线程池并行运行:

  • 最大并发数: 3 个任务(如果更长,tasks 数组会被截断为 3 个)
  • 线程池: 使用带有 MAX_CONCURRENT_CHILDREN = 3 个工作者的 ThreadPoolExecutor
  • 进度显示: 在 CLI 模式下,树视图实时显示来自每个子代理的工具调用,带有每任务完成行。在网关模式下,进度被批处理并中继到父代的进度回调
  • 结果排序: 结果按任务索引排序以匹配输入顺序,无论完成顺序如何
  • 中断传播: 中断父代会中断所有活动子代

单任务委托直接运行,没有线程池开销。

模型覆盖

您可以通过 config.yaml 为子代理配置不同的模型 —— 用于将简单任务委托给更便宜/更快的模型:

yaml
# 在 ~/.hermes/config.yaml 中
delegation:
  model: "google/gemini-flash-2.0"    # 用于子代理的 cheaper 模型
  provider: "openrouter"              # 可选:将子代理路由到不同的提供商

如果省略,子代理使用与父代相同的模型。

工具集选择技巧

toolsets 参数控制子代理可以访问哪些工具。根据任务选择:

工具集模式使用场景
["terminal", "file"]代码工作、调试、文件编辑、构建
["web"]研究、事实核查、文档查找
["terminal", "file", "web"]全栈任务(默认)
["file"]只读分析、不执行的代码审查
["terminal"]系统管理、进程管理

某些工具集对子代理始终被阻止,无论您指定什么:

  • delegation — 无递归委托(防止无限生成)
  • clarify — 子代理无法与用户交互
  • memory — 不写入共享持久记忆
  • code_execution — 子代理应该逐步推理
  • send_message — 无跨平台副作用(例如,发送 Telegram 消息)

最大迭代次数

每个子代理有一个迭代限制(默认:50),控制它可以进行多少次工具调用轮次:

python
delegate_task(
    goal="Quick file check",
    context="Check if /etc/nginx/nginx.conf exists and print its first 10 lines",
    max_iterations=10  # 简单任务,不需要很多轮次
)

深度限制

委托有2 的深度限制 —— 父代(深度 0)可以生成子代(深度 1),但子代不能进一步委托。这防止了失控的递归委托链。

关键属性

  • 每个子代理获得其自己的终端会话(与父代分开)
  • 无嵌套委托 — 子代不能进一步委托(无孙代)
  • 子代理不能调用:delegate_taskclarifymemorysend_messageexecute_code
  • 中断传播 — 中断父代会中断所有活动子代
  • 只有最终摘要进入父代的上下文,保持令牌使用高效
  • 子代理继承父代的 API 密钥、提供商配置和凭证池(在速率限制时启用密钥轮换)

委托与 execute_code 对比

因素delegate_taskexecute_code
推理完整的 LLM 推理循环仅 Python 代码执行
上下文全新的隔离对话无对话,仅脚本
工具访问所有非阻止工具带推理通过 RPC 的 7 个工具,无推理
并行性最多 3 个并发子代理单个脚本
最适合需要判断的复杂任务机械的多步骤管道
令牌成本更高(完整 LLM 循环)更低(仅返回 stdout)
用户交互无(子代理无法澄清)

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。当您需要机械数据处理或脚本化工作流时使用 execute_code

配置

yaml
# 在 ~/.hermes/config.yaml 中
delegation:
  max_iterations: 50                        # 每个子代的最大轮次(默认:50)
  default_toolsets: ["terminal", "file", "web"]  # 默认工具集
  model: "google/gemini-3-flash-preview"             # 可选提供商/模型覆盖
  provider: "openrouter"                             # 可选内置提供商

# 或者使用直接自定义端点而非提供商:
delegation:
  model: "qwen2.5-coder"
  base_url: "http://localhost:1234/v1"
  api_key: "local-key"

提示

Agent 根据任务复杂性自动处理委托。您无需明确要求它委托 —— 它会在有意义时自动执行。