Anthropic 这个文章，挺有意思的，很久之前其实我们就在讨论什么才是 AI Native，在我们对比 Cursor 和 Cline 的做法的时候，我们发现 Cline 从一开的做法，就是和 Anthropic 是一致的。以前模型能力不行，我们要在 prompt 里写死每一步："先做 A，再做 B，然后做 C"；现在模型更聪明了，我们只需要说"这是你的目标，这些是你的工具，自己

#AI native #Anthropic #Agent自主决策 #prompt设计 #Context窗口管理

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Geek

10小时前

对 New API 审美疲劳了试试 AxonHub 一个 AI 万能插座(网关)，提供统一 API，兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式，支持自动故障转移、细粒度权限控制、模型映射、参数覆盖及多种部署方式。

ginobefun

1天前

Anthropic 再发 Agent 神文：像人类工程师一样思考，解决「长程任务」难题 Anthropic 双 Agent 架构通过功能列表、增量提交与端到端测试，解决 AI Agent 长程任务上下文管理与持续性难题。 #AI Agent #长程任务 #Agent架构

meng shao

2天前

[Anthropic 工程博客] 构建长运行智能体的高效框架 Anthropic 最新工程博客探讨了如何为长运行智能体设计有效的“框架”，以应对复杂任务在多会话间的持续执行挑战。基于 Claude Agent SDK 实际经验，强调通过结构化环境和渐进式工作流程，让智能体像人类软件工程师一样，逐步推进项目，而非试图一蹴而就。长运行智能体的核心挑战长运行智能体目标是处理跨小时或数天的复杂任务

九原客

2天前

暴论：模型服务商应该只提供 completion 接口，甚至连 chat completion 都不提供，更别说 Response API、Anthropic 的beta 特性等等。这些统一 client/sdk 实现～

yan5xu

3天前

anthropic 真的是一环扣一环有理论有实践在发 skills 的时候，针对工具膨胀浪费 token 提出了， Prompt 分层加载/复用，用代码执行&串联api/mcp（manus 把这个叫做上下文卸载）两个方法前天发 opus 的同时，把这两个方法固定到了推理 API 层面，Tool Search Tool，解决工具的发现&懒加载，Programmatic Tool Calling

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#多智能体之争：Anthropic生态VS单智能体

Anthropic与Cognition就多智能体系统构建展开激辩，核心争议在于上下文共享与否。Anthropic强调构建多智能体生态，提升复杂任务处理效率，近期发布多智能体构建指南，阐述“协调者-执行者”架构，并通过代理协调和系统评估提升任务性能，认为单个智能体的上下文有限，压缩比太大就会失真。Cognition则更关注单个Agent的效率和稳定性。Anthropic还发布了关于多智能体系统的文章，详细阐述构建多个智能体所面临的工程挑战，并强调带宽、结构、机制的重要性。这场争论反映了AI发展路径的不同选择，对未来AI系统的设计和应用具有重要意义。