Anthropic：未來的 AI 將能主動預測使用者需求

•Anthropic 的主動式 AI 願景透過「代理人系統」實現，其中大型語言模型 (LLM) 能動態地指導自身的流程和工具使用，而非僅遵循預定義的工作流程。
•Claude Code 是一個代理人編碼系統，能夠讀取整個程式碼庫、進行跨檔案修改、執行測試並提交程式碼，展現一定程度的自主性。它還支援「代理人團隊」以進行平行作業。
•Claude Cowork 將這種代理人能力擴展到非技術知識工作者，允許 Claude 在沙盒資料夾內自主操作本地檔案和應用程式，以完成多步驟任務，例如組織檔案、生成報告或提取數據。
•Anthropic 採用一種稱為「顧問策略」的多模型架構模式，其中像 Claude Opus 這樣強大的模型充當高階顧問，負責規劃和評估，而較便宜的模型（如 Haiku 或 Sonnet）則處理大部分任務執行，以優化成本和品質。
•在產品負責人 Cat Wu 的推動下，Anthropic 的產品開發週期已從傳統的半年縮短至每日迭代，強調「交付演示而非文件」，並賦予工程師產品品味。

Claude 的架構基於 Transformer 模型，並進行了修改以提高效率和安全性。
它結合了監督式學習和來自人類回饋的強化學習 (RLHF) 來優化其回應。
「憲法式 AI」(Constitutional AI) 是其關鍵的安全方法，透過應用預定義的規則來指導模型行為，減少有害或偏頗的輸出。
Claude 3 模型（Haiku、Sonnet、Opus）能夠處理高達 200,000 個 token，而 Opus 4.6 在測試版中更具備 100 萬個 token 的上下文視窗。
代理人系統的核心建構區塊是透過檢索、工具和記憶體增強的 LLM。
Anthropic 的模型上下文協議 (Model Context Protocol, MCP) 是一個開放標準，用於應用程式向 LLM 提供上下文，實現與外部數據源和工具的無縫整合。
多代理人架構採用協調者-工作者模式，其中一個主代理人協調並委派任務給專門的子代理人，這些子代理人平行運作。
Claude Code 在修改檔案或執行命令前需要明確的權限，並在開發者的現有環境中運作。
Claude Cowork 在使用者電腦上的一個安全沙盒資料夾內運作。
Opus 4.7 增強了編碼和電腦視覺能力，可接受長邊達 2,576 像素（約 3.75 百萬像素）的圖像，並專注於網路安全，能夠識別漏洞並提出修補建議。

AI 代理人將在各行各業加速普及。

Anthropic 專注於讓非技術使用者也能使用代理人（Cowork）以及改進開發者工作流程（Code），這將推動更廣泛的企業整合和任務自動化。

產品經理和工程師的角色將持續演變。

Cat Wu 的見解表明，產品經理將轉向「產品品味」和快速迭代，而工程師將成為「建構者」，負責協調 AI 代理人而非手動編寫所有程式碼。

多模型和多代理人架構將成為複雜任務的標準。

「顧問策略」以及多代理人系統在研究和編碼方面的成功表明，結合專業代理人和模型可以優化複雜工作流程的成本、品質和可擴展性。

2021-01

Anthropic 成立，由前 OpenAI 研究員 Dario 和 Daniela Amodei 領導，專注於 AI 安全。

2023-03

Claude 首次發布。

2023-07

Claude 2 和開發者 API 推出。

2024-03

Claude 3 系列模型（Haiku、Sonnet、Opus）發布。

2024-09

Boris Cherny 加入 Anthropic 並推出 Claude Code 的第一個終端原型。

2026-02

Claude Opus 4.6 推出，具備 100 萬 token 上下文視窗（測試版）和 Claude Code 中的代理人團隊；Claude Cowork 作為研究預覽版發布。

2026-04

Claude Opus 4.7 發布，增強了編碼、電腦視覺和網路安全防護功能。

2021-01
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2026-04
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