Команда Applied AI Anthropic советует не создавать субагентов по умолчанию: в корпоративных внедрениях один агент со скиллами часто работает качественнее, быстрее и дешевле системы с множеством специализированных агентов. У одного клиента одиночный цикл выполнялся примерно вдвое быстрее мультиагентной схемы.

Рекомендация важна для компаний, где разросшиеся агентские архитектуры приводят к потере контекста, задержкам и несогласованным ответам. Субагенты стоит оставлять, когда для них есть конкретная измеримая причина.

• В одном клиентском агенте дюжина специализированных сабагентов нарушала единый тон бренда и увеличивала задержку.
• Среди проблем больших систем Anthropic перечисляет потерю контекста при передаче задач, сотни пересекающихся сабагентов без стандартов и владельцев, а также «франкенштейн-промпты» и локальные evalsi.
• Anthropic предлагает использовать один цикл и одно контекстное окно, ограничивать число ходов и бюджет, а полные описания скиллов и инструментов загружать только по необходимости.
• В проекте с постепенной загрузкой описаний системный промпт Claude Code сократили более чем на 80%.
• Инструменты советуют группировать по намерениям пользователя, а не по API: после 30–50 описаний инструментов выбор начинает деградировать.
• Сабагентыi оправданы при измеримом ухудшении из-за раздутого контекста, необходимости параллельной работы со свежим контекстом или путанице агента в инструментах и противоречивых инструкциях. Делить задачи рекомендуют по контексту, а не по их типу.
• Для миграции Anthropic предлагает начать с примеров — достаточно 10, затем объединить наиболее используемых и тесно связанных сабагентов, а оставшихся вызывать как инструменты.