Subagents

정의

Subagents는 메인 세션의 컨텍스트를 오염시키지 않고 별도 컨텍스트 윈도우에서 작업한 뒤 요약만 돌려주는 전문 AI다. .claude/agents/<name>.md에 YAML 프론트매터와 본문으로 정의하고, 통계 검토만 잘하는 동료·영문 첨삭만 잘하는 동료를 분리해 둔다.

핵심 동작

• 프론트매터 필드. name·description·tools(허용 도구 화이트리스트)·model·mcpServers·hooks·initialPrompt(첫 턴 자동 제출)·skills(시작 시 풀 콘텐츠 프리로드)
• isolation: worktree로 자체 worktree에서 격리 작업 후 변경 없으면 자동 정리
• 호출 방법 두 가지. 자연어 use the paper-deep-reviewer subagent to check ./drafts/, 또는 claude --agent <name> 메인 스레드 에이전트로 띄우기
• 같은 에이전트를 여러 인스턴스로 동시에 띄울 수 있다

사용법

.claude/agents/paper-deep-reviewer.md.

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name: paper-deep-reviewer
description: 논문 한 편을 통계·인용·논리 3관점에서 비판적으로 검토. 사용 시점 — 자기 논문 초고를 보내기 전
tools: Read, Grep, Glob
model: opus
isolation: worktree
initialPrompt: "이 폴더의 모든 .md 논문 초고를 찾아 검토 시작"
skills:
  - 활동지요약
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당신은 IF 10+ 저널 reviewer 2이다. 통계 가정·표본 크기·인용 누락·논리 비약을 지적하라.

호출.

/agents
use the paper-deep-reviewer subagent to check ./drafts/

강사 멘트

Subagents의 핵심은 컨텍스트 격리다. 통계 검토만 시키는 에이전트를 만들면, 그 에이전트는 통계 말고 다른 맥락이 없으니 더 집중된 답이 나온다. 스킬과의 차이는 — 스킬은 “절차의 재사용”, Subagent는 “역할의 분리”. 같이 써도 된다. 모범 프롬프트 #2를 그대로 쓴다. tools 화이트리스트가 핵심이다 — 통계 검토 에이전트가 파일을 건드리는 일이 없도록 Read·Grep·Glob만 준다. isolation: worktree는 메인 세션과 작업 공간을 분리한다. 메인이 오염되지 않는다. user 계층 팁 — 본인 노트북 ~/.claude/agents/에 두면 어떤 폴더에서든 호출된다. 매번 복사할 필요 없다.

실습

~/.claude/agents/평가루브릭검수자.md를 만들고 tools: Read, Grep, Glob로 권한을 좁힌 뒤, 작성한 평가 루브릭을 그 에이전트에게 검토시킨다. 같은 에이전트의 다른 인스턴스를 동시에 띄워 다른 루브릭을 병렬 검토할 수 있다.

활용 시사점

교육 현장에서 Subagents는 다음 세 가지로 활용된다.

• 수업 자료 다관점 검수. 활동지 한 편을 “학습목표 검수자”, “안전 검수자”, “차시 분량 검수자” 세 명에게 동시에 보내 결과를 통합한다. 한 사람이 네 관점을 동시에 다 잘 보기는 어렵다 — 분리가 답
• 학생 작품 평가 분리. 학생 글쓰기를 “내용 검수자”, “문법 검수자”, “구조 검수자”로 분리 평가하면 한 에이전트의 답이 단순해 정확도가 올라간다
• isolation: worktree로 메인 세션 보호. 검수 에이전트가 본인 노트·자료를 만지지 않도록 격리해 두면 안심하고 위임할 수 있다

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