--- title: "Sub-agent 模式参考：fable mode - Sub-agent 模式 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/agent-building/sub-agent-patterns/agent-building-subagents-fable-mode/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：`SKILL.md` 是默认执行纪律；`EXAMPLE.md` 展示验证如何抓住 one-shot 会漏掉的错误；`fable-sonnet` 和 `fable-haiku` 是指定模型的子 Agent 变体。 - 调用链路：复杂任务触发 skill → 生成阶段计划 → 按阶段执行/委派 → 每阶段运行 failable verification → 汇总结果 → skeptical self-review → 交付。 - 输入输出：输入是任务、材料、可用子 Agent/runtime；输出是阶段产物、检查结果、最终答案或文件修改。 - 核心依赖：Claude Skill 机制；子 Agent 变体要求宿主 runtime 支持 Agent tool。 ## 为什么值得参考 它值得参考的是非常克制：明确说自己只是 checklist，不是能力移植。这对 Skill 设计很重要。很多 Agent Building 项目会夸大 prompt 的作用，而 fable-mode 把边界写清楚：结构能减少跳步，但不能提高模型推理上限。 ## 为什么不建议直接套用 它是执行纪律 Skill，不是完整 orchestrator。没有独立 trace、状态存储、工具权限管理或评估报告；如果模型本身不具备长期一致性，skill 也只能提醒，不能保证自我纠错。对简单任务强行启用会拖慢交付、掩盖答案。 ## 如何改造成自己的版本 - 把它改成内部“大任务协议”：阶段计划、完成标准、验证命令、自审问题四项必填。 - 对每类任务定义不同 failable check，例如测试、抽检、对照源文档、格式校验。 - 子 Agent 委派只允许给独立材料块或独立目录，避免多人改同一文件。 - 自我审稿要列“可能错在哪里”，而不是写泛泛总结。 - 对简单任务设置免触发条件，避免流程泛滥。 ## 适用场景 - 多文件改写、长文档整理、多来源研究、跨会话执行。 - 需要强制模型先拆阶段、再验证、再交付的工作。 - 想做轻量过程 Skill，而不是引入完整框架。 ## 不适用场景 - 单步答案、短文本改写、很明确的小修小补。 - 需要真实状态恢复、trace 或自动调度的任务。 - 模型能力不足以理解验证失败并修正的场景。 ## Agent Building 判断 - 多步工作流：stage plan → staged execution/delegation → failable verification → skeptical review → delivery。 - 工作标准：每阶段必须有完成定义和可失败检查，变体传递同一套规则。 - Loop 标准：验证失败应回到阶段修正，交付前自我审查形成最后循环。 - Harness 标准：只有示例和检查纪律，没有完整外部 harness，因此置信度应低于工程框架。 - 工具调用链路或 Agent 间通信：依赖宿主 Agent tool；Sonnet/Haiku 变体可把任务委派给子 Agent。 - 为什么不是 persona / profile / system prompt only：它不是角色设定，而是执行流程约束；但缺少独立 runtime，属于轻量 Agent Building 边界项。 ## 公开版边界 - 本卡按标准和治理参考解读，不作为可直接采用的完整工具方案。 ## 参考信息 - 原项目：[fable-mode](https://github.com/mrtooher/fable-mode) - 作者：mrtooher - 相关概念：[[Sub-agent模式]]、[[执行纪律]] - 相关卡片：[workflow-read-088](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/agent-building/sub-agent-patterns/agent-building-subagents-fable-mode/) ## 参考对象信息 **名称：**fable-mode **作者：**mrtooher **链接：**[https://github.com/mrtooher/fable-mode](https://github.com/mrtooher/fable-mode) ## 适用场景与行动 **场景：**Agent Building / Sub-agent 模式 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的Sub-agent 模式流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [上一张：Sub-agent 模式参考：dart agent core](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/agent-building/sub-agent-patterns/agent-building-subagents-dart-agent-core/) [下一张：Sub-agent 模式参考：sagents](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/agent-building/sub-agent-patterns/agent-building-subagents-sagents/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/agent-building/sub-agent-patterns/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)