Wer länger mit einem KI-Agenten arbeitet, kennt den Effekt: Anfangs sitzt jede Antwort, nach einer Stunde Recherche wird es zäh. Der Grund ist selten das Modell — es ist das Kontextfenster, vollgelaufen mit Dateien, die längst abgehakt sind.
Eine eigene Sitzung pro Aufgabe
Ein Sub-Agent ist genau das: eine eigene Sitzung mit eigenem Kontextfenster, eigenem Systemprompt und eigenen Werkzeugen. Die Hauptsitzung delegiert eine Aufgabe dorthin und bekommt nur das Ergebnis zurück — nicht die dreißig Dateien, die dafür gelesen wurden. Der Hauptkontext bleibt schlank und behält den Überblick über das Ganze.
Zugeschnitten statt universell
Mitgeliefert sind Agenten für die typischen Fälle:
- Explore — die Codebasis breit durchsuchen, ausschließlich lesend
- Plan — eine Umsetzungsstrategie entwerfen
- general-purpose — mehrstufige Recherche und Aufgaben
Jeder ist auf seinen Zweck zugeschnitten. Ein Agent, der nur lesen darf, kann beim Erkunden auch nichts kaputt machen.
Parallel statt nacheinander
Der zweite Gewinn ist Unabhängigkeit: Mehrere Aufgaben laufen nebeneinander, über Git Worktrees sogar in getrennten Arbeitskopien. Was sonst nacheinander abgearbeitet würde, passiert gleichzeitig — ohne dass sich die Änderungen ins Gehege kommen.
Mehr dazu im Seminar
Eigene Agenten bauen, Worktrees einrichten, Aufgaben sinnvoll schneiden: Das zeigt das Modul Sub-Agenten & Agenten-Teams.