Subagents

Apa itu ini

Bayangkan seorang manajer yang menyerahkan tugas khusus kepada asisten sementara: asisten itu mengerjakannya, melaporkan hasilnya, lalu pergi. Subagent adalah asisten sementara itu — sebuah agen AI terpisah yang bisa dimunculkan oleh agen utama Anda untuk menangani satu bagian pekerjaan yang spesifik. Ia berjalan di konteksnya sendiri (ruang kerja dan memorinya sendiri yang terpisah) dengan instruksinya sendiri, mengerjakan tugasnya, lalu melaporkan hasilnya kembali. Karena setiap subagent memulai dari awal yang bersih, percakapan utama tetap rapi — detail dari tugas sampingan tidak memenuhi ruang yang seharusnya dipakai untuk pekerjaan yang benar-benar Anda pedulikan.

Kekuatan

• Menjaga konteks utama tetap bersih dengan melimpahkan tugas sampingan yang sarat detail.
• Memungkinkan Anda menjalankan pekerjaan independen secara paralel, yang bisa jauh lebih cepat.
• Setiap subagent bisa dikhususkan — sebagai reviewer, pencari, penguji — dengan prompt fokusnya sendiri.
• Kegagalan tetap terkurung: subagent yang salah tidak menggagalkan seluruh sesi.

Kompromi

• Subagent hanya tahu apa yang Anda berikan kepadanya; konteks yang kurang membuat hasilnya meleset dari sasaran.
• Memunculkan banyak agent menghabiskan lebih banyak token (potongan-potongan teks yang dibaca dan ditagih oleh model), dan bisa jadi mahal.
• Anda hanya menerima ringkasannya, sehingga nuansa dari tugas sampingan bisa hilang.
• Mengoordinasikan beberapa subagent sekaligus menambah kerumitan tersendiri.

Kapan menggunakannya

Gunakan subagent ketika sebuah tugas berdiri sendiri dan jika tidak akan membuat alur utama membengkak — misalnya menelusuri basis kode yang besar, meninjau sebuah diff (perbandingan perubahan kode), atau menjalankan beberapa investigasi independen secara bersamaan.

Kecocokan dengan vibe coding

Subagent adalah cara Anda menskalakan perhatian sebuah agen. Serahkan pekerjaan yang berisik dan penuh eksplorasi — "cari semua tempat yang memakai ini," "tinjau ini untuk mencari bug" — kepada subagent, dan biarkan agen utama tetap fokus pada rencana. Jelaskan secara eksplisit apa yang harus dikembalikan oleh setiap subagent, karena Anda hanya menerima kesimpulannya, bukan transkrip lengkapnya.

Spawn a review subagent:
  task: "Review the diff in src/auth for security issues."
  return: "A short list of concrete problems, or 'no issues found'."