Claude агенты теряют 84% результата: разработчики массово отключают сабагентов

Тему подняли разработчики на Hacker News и в сообществе OpenAI: после обновлений Claude Code и Codex CLI обнаружилось, что сабагенты не экономят время, а создают скрытые расходы. Пользователи начали делиться обходными путями и отказываться от параллельных агентных конфигураций. Ниже разбираем, что именно пошло не так и что делать тем, кто платит за токены.

Почему сабагенты оказались убыточными?

Сабагент (от английского sub-agent, дочерний ИИ-процесс) звучит привлекательно: модель сама запускает несколько «помощников», каждый решает свою часть задачи параллельно. На практике каждый такой помощник стартует с нуля.

Это означает: семь системных промптов (базовых инструкций), семь загрузок списка инструментов, семь повторных прочтений репозитория с кодом. Когда дочерний процесс заканчивает работу, он возвращает родителю только сжатое резюме, где часто теряются детали.

Аналогия из реальной жизни: для мелкого ремонта нанимают семерых новых сотрудников, каждому проводят полный вводный курс с нуля, а потом каждые 30 секунд спрашивают статус. Причём каждый такой вопрос оплачивается по тарифу полного рабочего дня.

Конкретные потери: цифры из тестов сообщества

Перерасход токенов в 2,6 раза. В тестах ночного координатора, опубликованных на OpenAI Community, сабагенты с полной загрузкой истории родительского процесса сожгли в 2,6 раза больше квоты, чем чистые сессии без дочерних процессов.

Потеря 84% результата. В одном зафиксированном случае с Claude Code сабагент сгенерировал 151 652 символа (примерно 75 000 токенов). Родительский процесс получил только 24 353 символа. Остальные 127 215 символов просто исчезли. Система при этом пометила задачу как выполненную, без каких-либо предупреждений об обрезке.

96% сбросов кэша. По телеметрии 95 сессий с 1 777 сабагентами: медиана простоя между обращениями составила около 9 минут, тогда как кэш живёт только 5 минут. Итог: почти каждый сабагент начинает работу заново, без накопленного контекста.

Где узкое горлышко в Agent Teams?

Экспериментальная функция Agent Teams в Claude Code координирует работу через JSON-файлы и файловые блокировки. Результат одного теста: ведущий ИИ-агент выполнил 42 226 попыток прочитать почтовый ящик, столкнулся с 4 296 ошибками блокировок. Через 2 часа 24 минуты ведущий процесс отключил всю команду и закончил задачу в одиночку за 18 минут.

Координация и передача задач между агентами создали узкое горлышко, которое заблокировало всю работу. Вся «параллельность» ушла на ожидание.

Что делают разработчики прямо сейчас?

Сообщество на Hacker News перешло к обходным путям:

• Блокировка через deny-правила. Запрет запуска дочерних агентов командой deny: [Agent(Explore)] в конфигурации
• Флаг в CLI. Запуск Codex CLI с параметром --disallowedTools Task, который убирает возможность автоматического спавна
• Последовательная работа. Запуск задач в одном окне одну за другой вместо параллельного разветвления

Альтернатива: пиринг между живыми сессиями

Вместо запуска изолированных дочерних процессов новые версии Claude Code и Codex CLI поддерживают прямое общение между уже работающими сессиями. Одна сессия находит соседнюю, отправляет ей короткую инструкцию и забирает результат. Контекст проекта при этом не теряется, повторный онбординг не нужен.

В Codex CLI эта механика работает через фоновый сервис codex app-server по протоколу JSON-RPC. В интерфейсе ChatGPT и Codex Desktop это выглядит как межзадачный пиринг (прямой обмен между сессиями): одна задача отправляет сообщение другой с пометкой «Sent by ChatGPT from another task».

Жёсткое разделение ролей, планировщик, исполнитель, тестировщик, ревьюер, часто тратит больше ресурсов на координацию, чем на написание кода. : Anthropic (документация по Claude Code)

Что это значит для вас?

Если вы автор на Дзене и используете Claude для текстов. Отключите автоматический запуск сабагентов, если работаете с Claude Code или API. Последовательные запросы в одном окне дешевле и предсказуемее. Добавьте в конфигурацию deny-правило для Agent, чтобы модель не разветвляла задачу без вашего ведома.

Если вы маркетолог или управляете бюджетом на ИИ. Пересчитайте реальную стоимость агентных сценариев. Множитель расхода токенов при использовании сабагентов может достигать 2,6 раза. Если ваш подрядчик или команда использует агентные конфигурации, попросите логи расхода.

Если вы предприниматель в РФ. Claude и Codex CLI напрямую в России недоступны без VPN. Из российских инструментов с агентными возможностями работают YandexGPT и GigaChat, но архитектурно они устроены иначе: у них нет публичного механизма сабагентов в CLI. Урок универсальный: прежде чем платить за «автономных агентов» в любом сервисе, проверьте, не обходится ли та же задача дешевле в ручном режиме.

Главный практический вывод: если вы платите за токены, прямо сейчас добавьте deny: [Agent(Explore)] в конфигурацию Claude Code или запускайте Codex CLI с флагом --disallowedTools Task. Сэкономленный бюджет потратьте на задачи, где ИИ действительно быстрее человека, а не на оплату его внутренних совещаний.