Claude Code 跨文件代码调查实测中，3 个子智能体并行方案比单智能体慢 54%、花费为其 2.2 倍，四次运行的核心结论一致。测试使用 Claude Code 2.1.304、Opus 5.5 和默认 medium effort，两种方案各跑 2 次，平均耗时分别为 93 秒与 143 秒，平均花费分别为 0.87 美元与 1.92 美元。
推荐理由：这组对照把子智能体交接、重复读代码与复核摘要的开销具体化，为上下文足够时是否拆分任务提供了比较依据。
Anthropic 详解 claude.ai、Claude Code 和 Claude Cowork 的隔离架构，以及限制智能体潜在破坏范围的工程经验。三者分别采用临时容器、结合人工监督的沙箱和本地虚拟机；Claude Code 用户批准了约 93% 的权限请求，引入操作系统级沙箱后，权限提示减少了 84%。
推荐理由：通过权限疲劳与获准域名泄露的案例，提供按用户监督能力选择隔离强度、并将网络白名单视为能力授权的设计思路。
Anthropic 详解 Claude Managed Agents 的架构，将 Claude 及其运行框架、执行沙箱和会话日志解耦，使各组件能独立替换与故障恢复。持久化会话日志支持按需检索历史上下文，凭据隔离与代理机制避免沙箱中的代码直接接触认证凭据。沙箱改为按需配置后，无需立即使用沙箱的会话可直接开始推理，p50 首 token 延迟（TTFT）降低约 60%，p95 降低超过 90%。
推荐理由：将运行循环、执行环境与事件日志拆成独立接口，为长时运行智能体提供了可迁移的故障恢复设计，也让上下文管理能随模型演进。
