本文探讨了AI Agent及其子代理(SubAgent)范式如何解决复杂任务处理问题。SubAgent作为专业化组件，在任务分解、并行处理、上下文管理等方面展现出独特优势。文章分析了SubAgent的适用场景，包括专业处理、多文件分析、自动化测试等，并指出其不适用于简单任务或需要连续上下文的场景。实现层面，系统由主Agent负责任务调度和记忆管理，SubAgent则专注于特定领域功能。这种架构显著

摘要 2025年，作者回顾过往亲历互联网行业兴衰。随着LLM编码能力突破化神（SWE-Bench达82%），编程生态剧变：初级开发者需求锐减，而架构设计、系统安全等高阶能力更显珍贵。行业大佬纷纷调整对AI编程的立场，从业者面临根基修炼与AI辅助的平衡挑战。建议开发者既善用AI工具，又保持徒手编码能力，将重心转向AI难以替代的复杂问题解决能力，在技术变革中寻找新定位。（149字）