# Dynamic Workflows 来了：Claude Code 能自己写多 Agent 编排

**副标题：** 静态流水线不够用了——运行时自写 Harness，并行上百子 Agent 的 6 种模式与避坑指南

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2026 年 5 月底，Anthropic 宣布 Claude Code 支持 **Dynamic Workflows（动态工作流）**；6 月初工程博客进一步拆解了原理与模式。目前该能力已 **正式可用（GA）**。

如果你刚读完上一篇《Claude Code Skills 九分类》，可以这样理解两者关系：

- **Skills** = 可复用的能力积木（稳定、可分发）
- **Dynamic Workflows** = 针对当前任务 **当场写出来的编排脚本**（灵活、费 Token）

官方一句话：

> Claude can now write and orchestrate its own multi-agent harness on the fly.

翻译过来：**不是你再手写一套固定流水线，而是 Claude 根据任务动态生成 Harness，调度几十到上百个子 Agent 并行干活。**

下面从「解决什么问题」→「怎么工作」→「6 种模式」→「Bun 实录」→「何时别用」，帮你判断该不该上 Dynamic Workflows。

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## 一、为什么需要 Dynamic Workflows？

默认 Claude Code Harness 很适合 **常规编码**：在一个上下文里规划 + 执行。

但这类任务会撞墙：

- 全仓库 bug 排查
- 跨数百文件的大迁移
- 需要多角度对抗验证的高风险决策
- 间歇性失败（1/50）的竞态复现
- 上千条记录的分拣、排序、根因分析

官方总结了单上下文长任务的 **三类失败模式**：

| 失败模式 | 表现 |
|---------|------|
| **Agentic laziness（Agent 偷懒）** | 复杂任务做了一部分就宣布完成（如安全审计 50 项只做 35 项） |
| **Self-preferential bias（自偏好）** | 自己生成、自己验证时偏向认可自己的结果 |
| **Goal drift（目标漂移）** | 多轮 compaction 后，原始约束和边界条件逐渐丢失 |

**Dynamic Workflows 的解法**：拆成多个 **独立上下文的子 Agent**，各自聚焦子目标，再合成、对抗验证、迭代到收敛。

这和 Anthropic《Agentic Coding Report》里「单 Agent → 协同团队」的趋势完全同向。

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## 二、动态 vs 静态：差别在哪？

你可能已经用 Claude Agent SDK 或 `claude -p` 写过 **静态 workflow**——一套脚本走所有场景。

问题是：静态 workflow 要为 **所有边界情况** 兜底，往往偏泛化。

有了 **Claude Opus 4.8+** 和 Dynamic Workflows，Claude 足够聪明，能针对 **你的这一次任务** 写定制 Harness。

| 维度 | 静态 Workflow | Dynamic Workflow |
|------|--------------|------------------|
| 谁写编排 | 人提前写好 | Claude 运行时生成 |
| 适配性 | 通用模板 | 任务定制 |
| 子 Agent 数 | 通常较少 | 可达几十～上百并行 |
| Token 消耗 | 相对可控 | **显著更高** |
| 适合任务 | 重复性流程 | 复杂、长时、对抗性任务 |

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## 三、怎么触发？两种入口

官方目前提供两种方式（建议开 **auto mode**）：

### 方式 1：直接要求创建 Workflow

在 Claude Code 里说：

> Create a workflow to …

并描述清楚目标、范围、验收标准。

### 方式 2：打开 `ultracode`

在 Claude Code 的 **effort 菜单** 里开启 `ultracode`：

- effort 设为 **xhigh**
- Claude **自动判断** 何时用 Workflow 处理任务

**可用范围**（以官方公告为准）：Claude Code CLI、Desktop、VS Code 扩展；Max / Team / Enterprise（Enterprise 需管理员开启）；以及 Claude API、Bedrock、Vertex、Foundry 等。

**注意**：首次触发 Workflow 时，Claude Code 会展示即将运行的计划并要求 **确认**；Token 消耗会明显高于普通会话，建议先用 **小范围任务** 试水。

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## 四、底层怎么跑？（技术直觉）

Workflow 启动后，Claude 会：

1. **动态规划**——根据 prompt 拆子任务
2. **Fan-out**——并行拉起子 Agent（可选独立 worktree）
3. **检查**——结果合并前先验证
4. **合成**——回到单一协调答案

编排逻辑在 **对话上下文之外** 执行，所以任务再大，计划也不容易漂。

关键能力：

- **可恢复**：中断后 resume 会话，从断点继续，不必重来
- **可选模型路由**：分类 Agent 决定子任务用 Sonnet 还是 Opus
- **可设 Token 预算**：例如 prompt 里写「use 10k tokens」设上限

Workflow 本质是执行一段 JavaScript，调用特殊函数协调 subagent（详见官方 docs）。

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## 五、官方 6 种编排模式（值得背下来）

Anthropic 工程博客总结了 Claude 构建 Workflow 时最常用的模式——可以当作 **提示 Claude 的词汇表**。

### 1. Classify-and-act（分类路由）

先用分类 Agent 判断任务类型，再路由到不同子 Agent 或行为。

### 2. Fan-out-and-synthesize（扇出合成）

拆成大量小步骤，每步独立上下文并行，最后 **屏障式合成**（等全部完成再 merge）。

适合：大批量同质步骤，避免交叉污染。

### 3. Adversarial verification（对抗验证）

每个产出 Agent 配一个 **挑刺 Agent**，按 rubric 批判，修到只剩 nitpick。

适合：安全审计、架构方案、高代价决策。

### 4. Generate-and-filter（生成过滤）

大量生成候选 → 按 rubric 过滤 → 去重 → 留高质量。

### 5. Tournament（锦标赛）

多个 Agent **用不同方法做同一题**，评判 Agent  pairwise 比较，直到选出胜者。

适合：命名、设计、排序、方案选型。

### 6. Loop until done（循环直到停）

未知工作量时，循环 spawn Agent，直到 **无新发现 / 无新错误** 才停。

适合：日志扫描、告警归因、根因排查。

这些模式可 **组合**。你 prompt 里点明模式，往往比泛泛说「帮我认真做」有效得多。

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## 六、官方给的 Prompt 灵感（可直接改）

工程博客列了一批高质量示例，摘录几条：

**竞态复现**

> This test fails maybe 1 in 50 runs. Set up a workflow to reproduce it. Form competing theories about the race, and don't stop until one theory survives the evidence.

**从会话挖掘 CLAUDE.md 规则**

> Using a workflow, go through my last 50 sessions and mine them for corrections I keep making and turn the recurring ones into CLAUDE.md rules.

**Slack 事故根因**

> Use a workflow to dig through #incidents in Slack for the past six months and find recurring root causes where nobody has filed a ticket.

**商业计划对抗**

> Take my business plan and run a workflow where different agents tear it apart from an investor's, a customer's, and a competitor's perspective.

**技术博文事实核查**

> Go through my blog post draft and verify every technical claim against the codebase using a workflow.

看到规律了吗？—— **范围清晰 + 停止条件 + 指定模式（对抗/扇出/循环）**。

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## 七、典型场景：什么时候值得开 Workflow？

### 代码与工程

- **全仓库 bug hunt / 安全审计 / 性能剖析**
- **大迁移**：框架替换、API 废弃、语言移植（跨千文件）
- **重构**：如 User → Account 全库改名
- **间歇性 bug**：多假设并行验证

### 非代码也适用

- **深度调研**：fan-out 搜索 + 对抗核实 + 引用报告（`/deep-research` Skill 即用 Workflow）
- **分拣排序**：上千 ticket/简历，tournament 或 bucket-rank
- **on-call 分诊**：分类 → 去重 → 尝试修复或升级
- **探索审美方案**：命名、UI 方向，tournament 选 top 3

### 企业用户反馈

- **Klarna**：在大代码库做发现与 review，识别静态分析漏掉的死代码
- **CyberAgent**：填补「单子 Agent」和「完整 Agent Team」之间的鸿沟，长时运行仍保持可见性

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## 八、案例：Bun 从 Zig 迁到 Rust（Workflow 极限压测）

官方用 Jarred Sumner 的 Bun 迁移作为 **规模示例**（Jarred 后续会有更完整文章）：

| 指标 | 数据 |
|------|------|
| 产出规模 | 约 **75 万行** Rust |
| 测试通过率 | 约 **99.8%** 既有测试套件 |
| 周期 | 首次 commit 到 merge 约 **11 天** |
| 并行度 | 数百 Agent 并行写 `.rs`，**每文件 2 个 reviewer** |

Workflow 阶段（简述）：

1. 映射 Zig 每个 struct field 对应的 Rust lifetime
2. 并行端口每个 `.zig` → `.rs`
3. Fix loop 直到 build + test 全绿
4. 通宵 workflow 找不必要的数据拷贝，每个优化单独开 PR

**重要免责声明**：这是极端高压测案例，不代表日常需求都应 Workflow 化。但它证明了 **编排层** 能把「季度级迁移」压到「天级」——前提是你有成熟的验证与 review 链。

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## 九、何时 **不要** 用 Dynamic Workflows？

官方很明确：

> Workflows are not needed for every task and may end up using significantly more tokens.

**别用 Workflow 的场景**：

- 普通函数实现、小 bug 修、单文件改动
- 没有明确停止条件的模糊需求
- Token 预算紧张且任务可被 Skills + 单 Agent 覆盖
- 不需要对抗验证的低风险改动

经验法则：**先问自己「是否真的需要更多算力」**——多数日常编码不需要 5 人审查团。

可退而求其次：让 Claude 跑 **quick workflow**（例如单次对抗审查一个假设）。

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## 十、和 Skills、/loop、/goal 怎么配合？

### Skills × Workflows

- 把成熟 Workflow **保存** 到 `~/.claude/workflows`（Workflow 菜单按 `s`）
- 或通过 **Skill 引用** Workflow JS 作为模板（非死板脚本，允许 Claude 按任务改写）

上一篇 Skills 里的 **验证类、审查类、Runbook 类**，是 Workflow 里子 Agent 的 **质量底座**。

### 搭配 /loop 和 /goal

- **/loop**：周期性 triage、调研、验证（如每小时扫告警）
- **/goal**：给 Workflow 设硬完成条件，防止无限循环

### 和 merge 责任的关系

Workflow 产出更多代码、更多 PR——**merge 按钮仍在人手里**。

扇出并行时建议：

- 每个子任务 **独立 worktree + 小 PR**
- 合并前跑 **Verification Skill**
- 高风险路径保留 **human sign-off**

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## 十一、上手清单（今天就能试）

1. **选一个小而硬的任务**（如：验证一篇技术文里所有代码声明）
2. 开启 **auto mode**，或显式说 `Create a workflow`
3. 在 prompt 里写明：**模式**（如 adversarial verification）+ **停止条件**
4. 首次确认计划时，看子 Agent 拆分是否合理
5. 设 Token 预算（如 `use 10k tokens`）防止失控
6. 满意则 **保存 Workflow** 供团队复用
7. 把稳定部分沉淀为 **Skill**（验证脚本、Gotchas）

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## 十二、和系列文章的衔接

| 你已读 | 本文补上 |
|--------|---------|
| Skills 九分类 | Workflow = 运行时编排层；Skills = 模块 |
| Agentic Coding Report 多 Agent | 具体产品形态与 6 种模式 |
| 3 天→1 天工作流实录 | 长时并行编排的官方方法论 |
| Generated Code / merge 责任 | 高产出场景下的验收与拆 PR |

下一篇自然续篇：**C03 Bun 迁移实录深度拆**（或 **D01 DeepSeek V4** 国产栈）。

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## 十三、结论

Dynamic Workflows 标志着 Claude Code 从 **「一个聪明的编码 Agent」** 走向 **「能自写编排器的 Agent 系统」**。

记住四句话：

1. **复杂、长时、对抗性任务** 才值得开 Workflow  
2. **六种模式**（扇出、对抗、锦标赛、循环…）是提示词里的杠杆  
3. **Token 贵**，先小任务试水，设预算，能保存复用  
4. **Skills 沉淀质量，Workflow 放大算力**——两者配合，而不是二选一  

静态流水线没有死，但 2026 年的上限，属于 **跑得动动态 Harness 的指挥官**。

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## 资料来源

- Anthropic《A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code》：https://claude.com/blog/a-harness-for-every-task-dynamic-workflows-in-claude-code
- Anthropic《Introducing dynamic workflows in Claude Code》：https://claude.com/blog/introducing-dynamic-workflows-in-claude-code
- Claude Code Workflows 文档：https://code.claude.com/docs/en/workflows
- Bun 迁移讨论（Jarred Sumner）：https://x.com/jarredsumner/status/2060050578026189172
- 上一篇：《Claude Code Skills 九分类》`content/claude-code-skills-guide/`

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*Bun 迁移等案例来自 Anthropic 官方披露，效果与团队工程成熟度强相关；Workflow Token 消耗因任务差异很大，请以控制台实际用量为准。*

副标题： 静态流水线不够用了——运行时自写 Harness，并行上百子 Agent 的 6 种模式与避坑指南

Dynamic Workflows 来了：Claude Code 能自己写多 Agent 编排

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ClaudeCode推出DynamicWorkflows功能，支持运行时自动生成多Agent编排脚本，可并行调度上百子Agent处理复杂任务。官方总结6种模式：分类路由、扇出合成、对抗验证等，适用于全仓库bug排查、大迁移等场景。相比静态流水线，动态工作流更灵活但Token消耗更高，建议先小范围测试。

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