在AI系统工程中，多代理编排已成为处理复杂工作流的關鍵技术。Claude Agent SDK 通过其灵活的工具链和子代理机制，支持任务的动态分解、并行执行以及智能切换，从而提升整体效率。这种方法特别适用于需要跨模块协作的场景，如软件开发管道或数据处理流水线，避免了单一代理的瓶颈。
Claude SDK的核心在于ClaudeAgentOptions配置，它允许开发者定义允许的工具列表和MCP服务器集成。例如，通过设置allowed_tools参数，可以指定如“Read”、“Write”和自定义工具，实现代理间的工具共享。“Claude Agent SDK支持in-process MCP服务器，避免了外部进程的开销。”这种集成确保了代理在执行时能无缝调用共享资源，支持并行任务而不牺牲性能。
对于任务分解，SDK的query函数和ClaudeSDKClient提供异步迭代器，支持主代理将复杂提示拆分为子任务。主代理首先分析输入，生成子任务队列，然后派生子代理处理特定部分，如一个子代理负责数据提取，另一个处理分析。这种分解基于系统提示的指导，确保每个子代理专注于其专长领域。通过钩子机制，如PreToolUse钩子，可以在工具调用前注入验证逻辑，防止冲突。
并行执行是多代理编排的亮点。SDK允许同时启动多个ClaudeSDKClient实例，每个实例绑定特定工具集，实现并发处理。例如，在一个构建REST API的工作流中，一个代理并行生成端点代码，另一个编写测试用例。配置中，设置max_turns=5限制迭代深度，避免无限循环；同时，使用cwd参数指定工作目录，确保代理间文件共享一致。动态切换则通过handoff逻辑实现，当一个代理检测到任务超出能力时，自动转移到更合适的子代理，这种机制依赖于共享内存和状态钩子。
在工程实践中，可落地参数包括：1) 系统提示优化——为每个代理定义角色，如“作为后端专家，专注于API实现”；2) 工具权限模式——使用'acceptEdits'模式自动接受文件编辑，但结合钩子监控变更；3) 超时阈值——设置工具调用超时为30秒，防止卡住；4) 冲突解决——实现自定义钩子检查重叠任务，优先级基于任务复杂度评分。
监控要点清单：首先，集成日志钩子记录每个代理的token消耗和执行时长；其次，使用错误处理如CLINotFoundError捕获安装问题；第三，部署混合服务器支持——结合in-process和外部MCP，监控IPC开销；最后，回滚策略——保存检查点，每5轮后生成快照，便于恢复。
风险控制方面，多代理系统需注意token成本放大和状态不一致。建议仅在高价值任务中使用，并设置全局预算阈值，如总token不超过10k。冲突时，引入仲裁代理审阅输出，确保一致性。
总体而言，Claude SDK的多代理工具编排提供了一个robust框架，通过精确参数调优和监控，实现从概念到生产的平滑过渡。在实际项目中，这种方法已证明能将工作流效率提升30%以上，值得工程团队深入探索。