用Subagent解决AI编程上下文溢出

针对 AI 编程工具在大型项目中因检索和日志导致上下文污染、Token 成本飙升的痛点，本文探讨了引入 Subagent（子代理）机制的解决方案。该方案参考了 Antigravity 2.0 的设计，通过 `define_subagent` 和 `invoke_subagent` 流程实现任务降噪。其核心在于：首先，限制子代理的工具使用范围，避免无关工具产生冗余信息；其次，为子代理分配隔离的分支，从而实现多线程并行的代码库检索。这种机制不仅能有效防止上下文（Context）膨胀与溢出，还大幅降低了 Token 消耗，为 AI Agent 开发者提供了一种优雅且实用的工程化降噪新思路。