27 октября 2026 г.
single-agent-loop-kit: набор Anthropic сворачивает субагентов в один цикл за две команды
Лишний субагент чаще лечит раздутый системный промпт, а не задачу: Anthropic срезала свой в Claude Code больше чем на 80%.
Addy Osmani
@addyosmani
Прежде чем добавлять ещё одного субагента, спросите, какую задачу он решает. Часто дело в раздутом системном промпте. Скиллы и tool search чинят это, не размазывая контекст по агентам. Моё правило: субагент остаётся, когда работа идёт параллельно, когда нужен свежий контекст или когда один агент правда не может выбрать нужные инструменты. В остальных случаях складывайте его в главный цикл, превращайте его промпт в скилл, прогоняйте эвалы и оставляйте то, что выиграло. Хороший разбор: https://claude.com/resources/articles/building-agents-when-to-fold-subagents-into-your-main-agent-loop
· 15,3 тыс. просмотров
Типовая связка MCP-серверов съедает около 55 тысяч токенов на одни определения инструментов ещё до первого хода агента.
Выбор между одним агентом и роем перестал быть вкусовщиной: Anthropic назвала три условия, при которых субагент остаётся, и выложила набор, который складывает остальных обратно в главный цикл.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
Три условия оставить. 22.10 Anthropic описала их так: один цикл измеримо деградирует от распухшего контекста, задачи надо гнать параллельно в независимых окнах контекста, один агент не справляется с выбором инструментов. Складывать обратно стоит тех специалистов, которые цепляются за выход друг друга, лезут в одни и те же данные или в проде всегда вызываются вместе.
Точность выбора инструмента у Claude падает после 30–50 доступных инструментов. Один клиент Anthropic сравнил свою сборку из нескольких агентов с одним агентным циклом: цикл отработал примерно вдвое быстрее. Системный промпт Claude Code для более умных моделей в Anthropic сократили больше чем на 80%, заменив полный текст прогрессивным раскрытием скиллов и инструментов.
Скилл стоит в системном промпте около 100 токенов метаданных, тело SKILL.md подгружается только при срабатывании и укладывается в 5 тысяч токенов. Tool search работает иначе: в массив инструментов добавляется сам поиск, остальным ставится `defer_loading`, и 55 тысяч токенов определений ужимаются больше чем на 85%. Точность на MCP-эвалах у Opus 4 выросла с 49% до 74%.
Как сложить своих. Миграционный набор single-agent-loop-kit ставится двумя командами: `git clone` репозитория Anthropic и копирование папки `skill` в `.claude/skills/`. Дальше в Claude Code хватает фразы «Run the single-agent-loop skill», а шаги внутри ведут от аудита промпта и базлайна к слиянию и вызову субагента как инструмента. Пример support-desk на шести субагентах прогоняется на офлайн-заглушке без API-ключа, из требований только Python 3.
Набор выложен под Apache-2.0 как reference-реализация, поддержки и приёма PR у него нет.
Первоисточник