الخلاصةلما AI واحد بيعمل كل حاجة، الـ context بيتملي بزبالة وبيشتغل شغلك واحد ورا التاني. البديل: فوّض مهمة محددة لـ subagent — بيشتغل في context نضيف لوحده ويرجّعلك نتيجة — واستخدم model سريع ورخيص للشغل الميكانيكي، وmodel قوي للتفكير الحقيقي. أسرع، أرخص، والـ thread الرئيسي بتاعك فاضي ومركّز.
…
الـ subagent يعني model تاني تماماً؟
مش شرط — هو نسخة جديدة من الـ AI بـ context نضيف بتاعها، متبعتة تعمل مهمة واحدة محددة. تقدر كمان تحدّدله انهي model يستخدم، وده اللي بيجيب الفايدة في السرعة والتكلفة.
لازم Claude Code عشان أعمل ده، ولا أي AI بيشتغل؟
الفكرة نفسها — فوّض مهمة محددة، واخد نتيجة من شغل بـ context نضيف، وراجعها — بتشتغل مع أي أداة بتدعمها. Claude Code عنده الميزة دي جاهزة (أداة الـ Agent/Task)؛ ده اللي الأمثلة هنا بتستخدمه.
أقدر أشغّل كام subagent في نفس الوقت؟
قد ما تكون فعلاً مستقلة عن بعض. لو مهمة B محتاجة نتيجة مهمة A، شغّلهم واحدة ورا التانية. لو مش مرتبطين ببعض — 3 أسئلة بحث منفصلة مثلاً — ابعتهم مع بعض وهات كل التقارير الـ3 لما توصل.
ده مش مجرد تفويض لشات تاني؟
بالظبط، أيوة — دي الحيلة كلها. الـ subagent مش شايف الـ context بتاعك، فمش بيجرّ الـ thread الرئيسي بنتايج البحث وملفات مكدّسة. بيرجّعلك الإجابة النهائية بس.
AI واحد بيعمل كل خطوة في مهمة كبيرة بيوصل لحيطة بسرعة: الـ context بيتملي بنتايج بحث، محتوى ملفات، ومهام جانبية نصّها متعمول، وبعد ساعتين بيبقى بطيء، لخبطة، وغالي. الحل مش prompt أذكى — الحل إنك تبطّل تكون انت اللي بتعمل الشغل كله. وزّع الأجزاء المحددة على subagents، كل واحد شغال في context نضيف بتاعه، وابعت الـ model المناسب لكل شغلانة. أهو الـ pattern.
الـ subagent فعلياً إيه؟
الـ subagent هو نسخة جديدة من الـ AI بتبعتها بمهمة واحدة واضحة ومحددة. مش شايف المحادثة كلها بتاعتك — بيبدأ نضيف، يعمل شغله (يبحث في سؤال، يراجع diff، يستخرج بيانات من عشر ملفات)، ويرجّعلك نتيجة. الـ thread الرئيسي بتاعك بياخد النتيجة دي بس، مش الفوضى اللي وصلته للنتيجة.
دي الفايدة كلها: الـ context بتاعك بيفضل عن القرار اللي انت فعلاً بتاخده، مش عن الشغل التحضيري. الشغل التحضيري بيحصل في حتة تانية وعمره ما بيلمس الـ thread بتاعك.
إمتى فعلياً تستخدمه؟
موقفين، وهما بيغطّوا كل حاجة تقريباً:
شغل مستقل كنت هتعمله واحد بعد التاني. بتبحث في 3 أسئلة مش مرتبطة ببعض؟ بتراجع PR وانت لسه بتبني؟ بتدوّر على docs لمكتبتين مختلفتين؟ دول مش مرتبطين ببعض — فمتشغّلهمش واحد ورا التاني في thread واحد. ابعتهم مع بعض وهات التقارير لما توصل.
أي شغل كبير قد ما يوسّخ الـ thread الرئيسي. تدور في codebase ضخم، تقرا كومة ملفات طويلة، بحث ممكن ياخد عشرين خطوة قبل ما يجيب نتيجة — كل ده مش مكانه الـ thread اللي انت فيه فعلاً بتقرر تبني إيه. فوّضه، وهات الملخص بس.
لو المهمة صغيرة — ملف واحد، بحث سريع — اعملها بنفسك خلاص. الـ subagents للأجزاء اللي غير كده هتغرّق الـ context بتاعك بزبالة.
النص التاني: ابعت الـ model المناسب لكل شغلانة
مش كل مهمة تستاهل أقوى (وأغلى) model عندك. اربط الـ model بالمهمة اللي فعلاً محتاجاها:
model رخيص وسريع — بحث، استخراج بيانات، تعديلات ميكانيكية، «اقرا الخمس ملفات دول واستخرج الأسعار»، بحث بسيط. مش محتاج حكم عميق، بس سرعة وكمية.
model قوي — قرارات معمارية، تشخيص مشكلة معقدة فعلاً، قرارات حساسة، أي حاجة الغلط فيها غالي.
هنا فين الوفرة الحقيقية بتظهر. model رخيص بيعمل شغل ميكانيكي بالتوازي بيخلّص أسرع وبتكلفة جزء بسيط من اللي هتدفعه لو خليت أقوى model عندك يمشي فيها خطوة خطوة. سيب التفكير الغالي للحظات اللي فعلاً محتاجاه.
Prompt تقدر تلصقه دلوقتي تجرّب بيه الـ pattern:
I need to research three things before I decide on X: <topic A>, <topic B>,<topic C>. Dispatch a separate subagent for each — they're independent, runthem in parallel — with a clear scoped question for each one. Use a fast/cheapmodel for each since this is lookup work, not judgment. Report back a shortsummary from each so I can decide.
النص التالت: فوّض، وبعدين اتأكد
تقرير الـ subagent هو ادّعاء، مش حقيقة. بيوصفلك اللي هو فاكر إنه عمله — مش دايماً اللي حصل فعلاً. قبل ما تبني قرار على نتيجة:
ادّي كل agent بريف واحد واضح. طلب مش واضح بيرجّع نتيجة عامة ومش واضحة. حدّد السؤال بالظبط، اللي داخل في النطاق، واللي برّاه.
راجع النتيجة الفعلية، مش الملخص بس — لو عدّل كود، بص على الـ diff؛ لو بحث في حاجة، اقرا مصدر أو اتنين بسرعة.
متسلّمش الثقة من واحد للتاني من غير مراجعة. لو مهمة B مبنية على ادّعاء مهمة A، اتأكد من A الأول، وإلا B بيورّث الغلط.
دي النص كله: فوّض شغل محدد، ومتصدّقش اللي بيرجّعلك من غير مراجعة.
ليه ده مهم؟
الـ pattern ده هو إزاي باقي حاجات السلسلة دي بتتوسّع. الـ skill (الـ workflow المعلّب من الحلقة 5) غالباً بتشتغل كـ subagent — بتتبعت، تتنفّذ في context بتاعها، وترجّع نتيجة. بناء كبير متعدد الخطوات مش thread واحد ضخم شغال خطوة خطوة — هو thread رئيسي فاضي للقرارات، وsubagents محددة بتعمل الشغل التحضيري بالتوازي، على الـ model المناسب للشغلانة.
النتيجة: الـ thread الرئيسي بتاعك بيفضل عن اللي انت فعلاً بتقرره، شغل كان بياخد ساعة واحدة ورا التانية بيخلص في دقايق وهو شغال بالتوازي، وبتبطّل تدفع سعر أقوى model على شغل model رخيص بيعمله بنفس الكفاءة.
إزاي ده متوصّل بباقي الإعداد
الـ subagents هي طريقة النظام إنه يشتغل بالتوازي — وبياخدوا كل اللي عند الـ thread الأساسي:
AI FROM MY POV