В Claude Code и Codex CLI появились механизмы для связи уже открытых сессий, что снижает потребность в спавне сабагентов. Разбор Anthropic показывает, что мультиагентный подход тратит в 3–10 раз больше токенов, чем одиночный агент, но может дать более качественный результат.
Сабагент — это исполнитель с отдельным контекстным окном. Основной агент дает ему кусок работы, нужные данные и забирает результат. Например, главный чат чинит баг, а сабагент читает логи, возвращая в основной контекст только вывод, а не всю простыню. Изоляция контекста работает, но за это приходится платить: каждый сабагент читает репозиторий заново, а пока он работает, родительский агент ждет. Поручение нужно сформулировать, дать исполнителю контекст, проверить результат и использовать его в основной работе. Если задача маленькая, эти накладные расходы могут превысить стоимость самого исправления.
| Сравнение | Расход токенов | Откуда цифра |
|---|---|---|
| Агент относительно обычного чата | Около 4× | Разбор исследовательской системы Anthropic |
| Мультиагентная система относительно обычного чата | Около 15× | Тот же разбор |
| Мультиагентный подход относительно одного агента на сопоставимую задачу | 3–10× | Рекомендации Anthropic по выбору архитектуры |
Масштаб проблемы виден в публикациях Anthropic. Сравнение расхода токенов показывает: агент относительно обычного чата тратит около 4× токенов, мультиагентная система — около 15×, а мультиагентный подход относительно одного агента на сопоставимую задачу — 3–10×. Эти цифры взяты из разбора исследовательской системы Anthropic и рекомендаций по выбору архитектуры. Однако весь множитель нельзя списывать на бесполезную координацию: несколько агентов могут пройти больше веток и выдать более качественный результат. В том же разборе система с Opus 4 во главе и Sonnet 4 в роли исполнителей обошла одиночный Opus 4 на 90,2% на внутреннем research eval. Anthropic отдельно подчеркивает: в программировании меньше независимых задач, чем в широком поиске, поэтому этот результат на багфикс не переносится.
В Claude Code межсессионные сообщения позволяют связывать чаты, работающие над разными частями проекта, без повторного объяснения контекста.
В Codex CLI механизм spawn никуда не делся: основной чат поднимает сабагента через spawn_agent, шлет уточнения и ждет результат. Налог на координацию сидит в двух местах. Если нужен один файл, а сабагент получает длинное обсуждение всего проекта, вход несоразмерен поручению. Если родитель многократно вызывает короткое ожидание и после каждого возврата снова идет в модель, он жжет токены на промежуточные проверки. Впрочем, фактический цикл координатора важен: дефолтный таймаут ожидания сам по себе еще не доказывает, что модель неизбежно просыпается каждые 30 секунд. Сабагенты Codex и раньше умели наследовать контекст: в интерфейсе V1 для этого был fork_context.
В Claude Code обычный сабагент получает отдельное задание, инструкции и инструменты, а основной чат забирает результат. Профили вроде Explore или code-reviewer специализируют исполнителя. Отдельное окно еще не значит новый процесс ОС и не означает обязательного промаха кэша, но повторная загрузка инструкций и передача результатов могут создавать существенный расход. В HTTP-замере для Claude Code 2.1.234 небольшой проверяющий сабагент на Haiku получил 20 993 входных токена на первом ходе, из них 7 133 (34%) составляла автоматически добавленная память MEMORY.md. Для короткой проверки это счет еще до полезной работы. В другой телеметрии на 95 сессиях и 1 777 сабагентах автор нашел около 30 тысяч токенов статического контекста на старте: инструкции, схемы инструментов, правила проекта и окружение.
Там же разобраны потери кэша при ожидании вложенного агента: медианный простой около девяти минут при TTL пять минут. Число 96% относится к подтвержденным потерям кэша в рассмотренной группе таких эпизодов, а не ко всем запускам. Между часто запускаемыми однотипными агентами переиспользование кэша, наоборот, работало. Есть и потери при возврате результата: в issue #81838 длинный ответ резался на сообщения, а вызывающей стороне отдавали только последнее. Из 151 652 символов она получила 24 353, около 16% — примерно 84% текста не дошло.
Отдельный случай — экспериментальные Agent Teams. В отчете для версии 2.1.39: 42 226 вызовов readMailbox, 4 296 ответов file not found, 23 запуска участников, из них продуктивных восемь, примерно 2 часа 24 минуты с командой, после чего ведущий добил оставшуюся работу один за 18 минут. Это баг-репорты конкретных конфигураций и версий, не закон продукта. Эти случаи объясняют, почему стоит ограничивать лишнюю координацию. Сами по себе они не показывают, насколько обмен между постоянными сессиями дешевле.
Что изменилось: в Codex MultiAgent V2 появилась возможность выбрать, сколько истории отдать новому исполнителю через параметр fork_turns. Значение "all" передает всю историю, "none" — задание без истории разговора, а число последних ходов ограничивает объем. В Claude Code межсессионные сообщения позволяют связывать уже открытые сессии: они принимают задания, отдают результаты и передают друг другу нужный контекст. В Codex CLI с 0.149.0 появилась codex queue, а в Desktop есть отдельные инструменты для соседних задач. Через app-server данные можно класть прямо в историю треда. Если один чат уже разобрался в бэкенде, а второй пилит клиент, их можно связать, и повторно объяснять проект новому исполнителю на каждое уточнение необязательно.
