คำสัญญาของการทำงานแบบขนานในการพัฒนาซอฟต์แวร์ผ่าน Claude Code subagents ได้ดึงดูดความสนใจของนักพัฒนา แต่การนำไปใช้ในโลกแห่งความจริงเผยให้เห็นความท้าทายที่สำคัญ ในขณะที่แนวคิดของการแบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็น AI agents เฉพาะทางฟังดูปฏิวัติ ชุมชนนักพัฒนากำลังค้นพบว่าความเป็นจริงนั้นมีความซับซ้อนมากกว่าที่คาดหวังไว้ในตอนแรก
 |
|---|
| สำรวจศักยภาพและความท้าทายของการทำให้การพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นแบบขนานด้วย Claude Code subagents |
ปัญหาความน่าเชื่อถือรบกวนการนำไปใช้ที่ซับซ้อน
นักพัฒนาที่ทดลองกับ subagent workflows กำลังพบปัญหาความน่าเชื่อถือพื้นฐานที่บ่อนทำลายประสิทธิภาพของแนวทางนี้ ปัญหาหลักเกิดจาก subagents ที่ขาดการเข้าถึงบริบทโครงการที่สำคัญ โดยเฉพาะไฟล์อย่าง CLAUDE.md ที่มีความรู้และแนวทางสำคัญของโครงการ หากไม่มีบริบทนี้ subagents มักจะเบี่ยงไปสู่โซลูชันจำลองที่เรียบง่ายแทนที่จะแก้ไขความต้องการของโครงการจริง
นักพัฒนาคนหนึ่งแบ่งปันประสบการณ์การเรียนรู้ที่มีค่าใช้จ่ายสูง โดยใช้เงิน 50 ดอลลาร์สหรัฐ ในโครงการที่ล้มเหลว ซึ่งการปนเปื้อนบริบทในที่สุดต้องการการเขียนใหม่ทั้งหมด ความท้าทายยิ่งชัดเจนมากขึ้นใน codebase ที่ซับซ้อนที่ agents พึ่พาความรู้โครงการที่สะสมมาอย่างมาก ซึ่งไม่สามารถถ่ายทอดไปยัง subagents ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ผลกระทบด้านต้นทุน
- การใช้ token เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเมื่อใช้ agent แบบเชื่อมโยง
- นักพัฒนาคนหนึ่งรายงานว่าใช้เงิน 50 ดอลลาร์สหรัฐ สำหรับโครงการ subagent ที่ล้มเหลว
- ขีดจำกัดการใช้งาน Claude Pro จะถูกใช้หมดเร็วขึ้นเมื่อใช้เวิร์กโฟลว์ agent แบบขนาน
- การวนซ้ำระหว่าง agent ทำให้การใช้ token เพิ่มขึ้นเป็นทวีคูณ
การ Refactoring พิสูจน์แล้วว่าเป็นปัญหาโดยเฉพาะ
การ refactoring โค้ดได้กลายเป็นจุดอ่อนโดยเฉพาะสำหรับ AI agents ไม่เหมือนมนุษย์ที่สามารถใช้กลยุทธ์อย่างการตัดและวางโค้ดอย่างเป็นระบบ AI agents ขาดกลไกที่เทียบเท่าสำหรับการย้ายโค้ดที่เชื่อถือได้ นักพัฒนารายงานกรณีที่โค้ดหายไปหรือถูกแก้ไขโดยไม่ตั้งใจระหว่างความพยายาม refactoring โดยเฉพาะเมื่อจัดการกับไฟล์ขนาดใหญ่ที่เกิน context window ของ agent
ปัญหาพื้นฐานคือ AI agents ไม่สามารถรักษาแนวทางเป็นระบบเดียวกันที่นักพัฒนามนุษย์ใช้ พวกมันดิ้นรนในการติดตามการเปลี่ยนแปลงข้ามหลายไฟล์และมักสูญเสียรายละเอียดสำคัญเมื่อทำงานกับ codebase ขนาดใหญ่
Agents ที่ใช้งานเฉพาะกิจมีประสิทธิภาพเหนือกว่า Agents ที่ใช้บทบาท
ประสบการณ์ของชุมชนชี้ให้เห็นว่า agents ที่ออกแบบสำหรับงานเฉพาะมีประสิทธิภาพสม่ำเสมอเหนือกว่าที่จำลองตามบทบาทมนุษย์อย่าง product manager หรือ backend developer แทนที่จะสร้าง backend developer subagent นักพัฒนาพบผลลัพธ์ที่ดีกว่าด้วย agents ที่เน้นงานแคบและกำหนดไว้อย่างชัดเจน เช่น การวิเคราะห์เอกสารหรือการประเมิน test coverage
Sub agent ที่เหมาะสมคือตัวที่สามารถรับคำถามง่ายๆ ใช้ token จำนวนมหาศาลในการตอบ แล้วส่งคืนคำตอบที่เรียบง่าย โดยทิ้ง token ระหว่างกลางทั้งหมดเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็น
แนวทางนี้ทำงานได้ดีโดยเฉพาะสำหรับการดำเนินการที่ใช้ token มาก ที่ subagent สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากและส่งคืนผลลัพธ์ที่กระชับโดยไม่ทำให้บริบทหลักเสียหาย
กรณีการใช้งาน Subagent ที่ประสบความสำเร็จ
- การวิเคราะห์และค้นหาเอกสาร
- การประเมินความครอบคลุมของการทดสอบ
- การตรวจสอบการปฏิบัติตามคู่มือรูปแบบ
- การสร้างโครงสร้างโปรเจกต์ใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น
- การตรวจสอบ QA ก่อนการเปิดตัว
- การวิเคราะห์บันทึกการตอบสนองต่อเหตุการณ์
ความกังวลเรื่องต้นทุนและความซับซ้อนเพิ่มขึ้น
ผลกระทบทางการเงินของ subagent workflows กำลังชัดเจนขึ้นเมื่อนักพัฒนานำไปใช้ในระดับใหญ่ การใช้ token เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเชื่อม agents หลายตัว โดยเฉพาะใน iterative loops นี่นำไปสู่การหมดลิมิตการใช้งานเร็วขึ้นในแผนอย่าง Claude Pro และการเพิ่มขึ้นของบิลที่ไม่คาดคิดซึ่งอาจทำให้นักพัฒนาตกใจได้
นอกจากต้นทุน ธรรมชาติที่ไม่แน่นอนของ large language models สร้างความท้าทายในการ debug การเปลี่ยนคำสั่งของ agent หนึ่งตัวสามารถมีผลกระทบต่อเนื่องตลอด workflow ทั้งหมด ทำให้ยากต่อการรักษาผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ นักพัฒนาหลายคนพบว่าตนเองใช้เวลาในการจัดการพฤติกรรมของ Claude มากกว่าการมุ่งเน้นปัญหาธุรกิจจริงของพวกเขา
กลยุทธ์เวิร์กโฟลว์ทางเลือก
- เซสชันแชทแบบแยกตามฟีเจอร์ (หนึ่งแชทต่อหนึ่งฟีเจอร์)
- เอเจนต์แบบแยกตามงานแทนที่จะแยกตามบทบาท
- ระบบแบบกฎเกณฑ์ที่ใช้คำสั่ง slash
- การเขียนบริบทใหม่โดยใช้โมเดลที่เล็กกว่า
- การตั้งค่าบริบทใหม่ในแต่ละครั้งที่เรียกใช้
แนวทางทางเลือกได้รับความนิยม
นักพัฒนาบางคนกำลังประสบความสำเร็จกับทางเลือกที่เรียบง่ายกว่าระบบ subagent ที่ซับซ้อน Feature-based chat sessions ที่แต่ละฟีเจอร์ใหม่ได้รับ conversation thread ของตัวเอง กำลังพิสูจน์ประสิทธิภาพ ในตอนท้ายของแต่ละ feature chat นักพัฒนาให้ AI สรุปงานและบันทึกเป็นเอกสาร เก็บรักษาความรู้สำหรับ sessions ในอนาคตขณะหลีกเลี่ยงการปนเปื้อนบริบท
คนอื่นๆ กำลังนำระบบตามกฎและ slash commands มาใช้แทน role-based agents โดยรายงานความน่าเชื่อถือที่ดีกว่าและผลลัพธ์ที่คาดเดาได้มากขึ้น แนวทางเหล่านี้รักษาประโยชน์ของความช่วยเหลือ AI ขณะหลีกเลี่ยงความซับซ้อนและความไม่แน่นอนของลำดับชั้น agent ที่ซับซ้อน
สถานะปัจจุบันของ Claude Code subagents สะท้อนความท้าทายที่กว้างขึ้นของเครื่องมือพัฒนา AI: ความสามารถที่น่าประทับใจควบคู่กับข้อจำกัดสำคัญที่ต้องการการพิจารณาอย่างรอบคอบและความคาดหวังที่สมจริงจากนักพัฒนา
อ้างอิง: How to Use Claude Code Subagents to Parallelize Development