Claude Subagents vs. Agent Teams：多智能体系统架构指南
文章深入探讨了 Claude 中的两种多智能体范式：Sub-agents 和 Agent Teams。Sub-agents 类似于独立上下文的临时工，适合并行处理孤立任务；而 Agent Teams 是持久化的协作团队，通过共享状态和直接通信解决复杂协调问题。文章建议根据任务所需的上下文依赖性选择架构，并介绍了五种主要的编排模式，强调应基于上下文而非角色来拆分任务。
全部文档 / 作者: Avi Chawla / 标签: Claude
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LLM 中的 Prompt Caching 技术详解：以 Claude 为例的高效缓存策略
本文深入探讨了 LLM 中的 Prompt Caching 技术，解释了其背后的 KV Cache 机制及静态/动态上下文分离原理。文章通过 Claude Code 的案例分析，展示了如何通过保持 92% 的缓存命中率来将计算成本降低 81%，并总结了哈希敏感性和工程化落地的关键约束。
LLM 提示词缓存原理与实战应用
文章深入探讨了LLM中的提示词缓存技术。通过区分静态前缀（如系统指令）和动态后缀（如用户消息），利用KV Cache机制避免重复计算，大幅降低长上下文任务的成本。文章以Claude Code为例，展示了如何通过保持92%的缓存命中率将成本降低81%。同时，强调了Hash缓存的脆弱性，任何微小的前缀变动都会导致缓存失效，并给出了在开发Agent时维持缓存热度的具体工程建议。