裁剪：桃子 好困
【新智元导读】Anthropic夜深发布Claude「参谋人战略」，让Opus 4.6退居幕后当智囊，Sonnet/Haiku当苦力。实测性能翻倍，资本暴降85%，全网直呼：这等于咱们要的「龙虾」完全体！
夜深，Anthropic官宣重磅更新：Claude「参谋人战略」（Advisor Strategy）上线。
这一架构的中枢逻辑是——
让本领最高的Opus 4.6退居幕后当「参谋人」；
让性价比极高的Sonnet 4.6或Haiku 4.5冲在前边当「实行者」。
好像来说，Opus作念「大脑」，Sonnet/Haiku作念「作为」。
在全新的使命流中，中枢是由Sonnet/Haiku，全权进展跑通所有这个词过程。
当遭遇真实难办的坚苦、无法作念出合理决策时，才领会过API调用Opus「参谋人」来指破迷团。
随后，Opus会赶紧审阅高下文，给出一个锦囊妙计、修正决议，然后由实行者不绝完成剩下的「苦差使」。
这一战略的提议，真实回转了传统的「大模子排除名务、小模子搬砖」景色。
扫尾，实测数据极其颠簸。
在SWE-bench编程测试中，「Sonnet 4.6+Opus 4.6」得分普及2.7个百分点，而资本暴降11.9%！
更离谱的是，「Haiku4.5+Opus 4.6」性能奏凯翻倍，资本（$1.07）惟一Sonnet（$7）的一小部分。
用网友的话来说，「享受Opus的性能，却无需支付Opus的钱」。
还有东谈主全网驱驰相告，Claude「龙虾」超进化了，一个更好的OpenClaw版块出身。
不错说，这不仅仅一次API更新，更是一场透顶的后果改变。
Claude有了「参谋人」
最强Opus 4.6幕后指路
一直以来，开导者在构建AI Agent的过程中，频频靠近一个两难取舍：
用顶级模子虽聪惠，但价钱腾贵；
用轻量模子虽低廉，但处理复杂任务时容易「掉链子」。
传统景色的作念法是，让性能最强的LLM镇守中央当「编排者」，把大任务拆解成几许子任务，再分发给更小、更快的模子去实行。
这就好比一个形势司理（大模子）在开会，给下面的组员（小模子）分发不同的工单。
它的局限在于，不管任务好像如故复杂，顶级模子齐必须率先介入拆解。每一条恳求的开首，齐要烧掉最贵的Token。
Anthropic此次玩了个「反直观」的战术，透顶回转了「大管小」的逻辑。
「参谋人战略」选拔了一种愈加活泼的朝上牵记机制：
实行者： 由Sonnet 4.6或Haiku 4.5担任，进展端到端的任求实行、调用器具、读取扫尾并抓续迭代；
参谋人： 由顶级模子Opus 4.6担任，躲避在幕后，并不奏凯与东谈主对话，也不调用器具。
惟一当「实行者」遭遇无法寂寞决策的坚苦时，它才会主动向「参谋人」求教。
Opus会读取分享的高下文，给出算计、改造决议或住手信号，随后「实行者」再带着这些「救急巧计」不绝使命。
这种战略，将前沿级的推理才气精确地用在了「刀刃」上。
在SWE-bench测试中，「Sonnet+Opus参谋人」普及了2.7个百分点，还将单次Agent任务的资本压缩了11.9%。
在智能体基准测试中：
智能体搜索任务（BrowseComp），性能涨2.3%，资本6.13好意思元。
末端编码任务（Terminal-Bench 2.0），性能涨3.8%，资本0.88好意思元。
关于预算更敏锐的场景，「Haiku 4.5+Opus 4.6参谋人」的组合证实更是令东谈主惊艳。
在BrowseComp测试中，其得分从19.7%飙升至41.2%，性能翻倍。
天然这比Sonnet单独运转的得分低29%，但其资本却缩短了85%，是处理高并发任务的极佳决议。
在Terminal-Bench 2.0中，性能暴涨13.3%，资本也缩短了0.2好意思元。
关于那些既需要一定智能水平、又需要适度资本的大边界批量任务来说，Haiku绝对是个绝佳的取舍。
官博中，Anthropic说的特别直白——
这能让AI Agent领有接Opus级别的智能，同期让token支出保抓在接近Sonnet的水平。
不得不说，几乎太香了！
一瞥代码，即可调用
那么，究竟何如上手？
当今，Claude平台上已上线了「测试版」。
只需在API调用中改写「一瞥代码」，便能用上「参谋人战略」，具体来说：
在Messages API恳求中声明advisor_20260301，模子的派遣就会在单次/v1/messages恳求的里面静默完成——不需要荒芜去回传数据或治理高下文。
「实行者」模子会我方决定什么时刻摇东谈主。
当它发起调用时，会把整理好的高下文路由给「参谋人」模子，拿到算计后复返，「实行者」接着干活，所有操作齐在并吞个恳求里一气呵成。
response = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", # 实行者tools=[{"type": "advisor_20260301","name": "advisor","model": "claude-opus-4-6","max_uses": 3,},# ... 你的其他器具],messages=[...])# 参谋人挥霍的Token会在用量（usage）中单独列出。
那么，token挥霍的这笔账何如算？
「参谋人」挥霍的Token按Opus订价，实行者挥霍的Token按Sonnet或Haiku订价。
要津在于，参谋人每次出手只生成一份轻便的算计，频繁在400到700个Token傍边。
而真实的大头输出，全部由实行者以更低的费率包揽。
举座算下来，资本远低于重新到尾只用Opus。
牵记参谋人被「薅」太屡次？Anthropic也念念到了。
开导者不错通过成立max_uses，达成单次恳求中参谋人的最大调用次数。
同期，参谋人的Token挥霍会在用量信息中单独列出，通俗跟踪每一层模子的支出。
何况，advisor器具跟你现存的器具栈完全兼容。
它等于Messages API恳求里的一个世俗条件，莫得任何特殊架构要求。
你的Agent不错在并吞个轮回里，一边搜索网页、实行代码，一边向Opus求教。
该搬砖搬砖，该问策问策，互不侵略。
一些用上「参谋人战略」的大客户绝对被转眼惊艳了，EVE机器学习工程师直言——
用上Haiku 4.5+Opus 4.6，资本缩短了1/5，还用上了接近Opus级别的智能。
Agent无须一直转了
后台剧本守着就行
同在今天，Anthropic为Claude带来了名为——Monitor的分量级器具更新。
这一功能，奏凯让Claude创建并运转「后台剧本」。
夙昔，让Agent监控某个任务（比如等CI跑完、等PR审批），它必须胁制轮回究诘，每问一次就烧一轮Token。
Monitor让Claude我方写一段后台监控代码。法式报错了，叫醒。代码合规检查通过了，叫醒。
从「主动轮询」酿成「事件驱动」。
有了Monitor，Claude不错作念到两件事。
抓续盯着系统日记中的造作，有问题了才叫Agent过来处理。
自动跟踪GitHub上的PR景色，剧本在后台轮询，Agent自己不挥霍Token。
具体用的时刻，需在教导词中明确要求，如Anthropic络续员给出的例子所示。
和Advisor Strategy的逻辑一脉相传，齐是在Agent运转中找到「不需要烧钱的本领」，然后把它剥离出去。
一个省模子调用的钱，一个省空转轮回的钱。
但参谋人战略和Monitor不是孤独的两招。
再加上此前刚发布的Managed Agents，Agent的运维和基建全由Anthropic包办，0.08好意思元一小时。
这几步棋放在沿路看，所在就明昭彰。
Anthropic不再仅仅一家卖模子API的公司。它在搭一整套Agent运转时平台，从模子治愈到任求实行到云霄托管，全栈通吃。
你不需要我方养Agent了
Advisor Strategy和Monitor优化的是Agent的「跑法」，Managed Agents搞定的是更根底的问题，谁来管基建。
0.08好意思元一个session小时，沙箱隔绝、断线自动复原、会话可自主跑数小时，Anthropic全包了。
Managed Agents管运转，MCP Connectors管器具接入。
Anthropic的Connectors Directory遮掩Asana、Notion、Sentry等器具，法式OAuth一键接入。
另一边，4月4日封杀了OpenClaw通过Claude订阅额度调API的通谈，用户要么换后端，要么按量付费，资本翻倍。
推自家生态，切竞品供给，一套组合拳。
HN上有东谈主回来，「中枢不是封杀谁，是闪开导者风尚在Anthropic的平台上跑Agent。」
从卖模子到卖运转时
Advisor Strategy管治愈，Monitor管后果，Managed Agents管基建，MCP Connectors管生态。四层叠起来，一个完好的Agent平台。
Anthropic不是在卖聊天机器东谈主，是在卖「你只管说要作念什么，剩下的我来」。
何况贪念可能不啻于软件。据Reuters本周报谈，Anthropic正在探索自研AI芯片，当今仍处于早期阶段。
提拔这个贪念的数字，年化营收壅塞300亿好意思元，旧年底如故90亿。企业级AI收入对OpenAI的份额一经追悼50:50。
这盘棋能不成赢，取决于开导者愿不肯意把Agent逻辑交给Anthropic的平台。
Sentry、Notion、Rakuten一经投了票。
彩蛋
Claude到底有多大？这是AI圈最念念拆解的黑盒。
马斯克在对比自家Grok 4.2与Claude时，彷徨未定地显露了一个数字——
Claude Sonnet参数目约为1T，Opus高达5T。
对此，有大佬算计，Claude Mythos体量至少是10T，致使更大级别。
