Anthropic 的全部动态：Claude 系列模型、Claude Code、安全研究路线与公司进展的持续追踪。
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Claude API 结构化输出功能现已对 Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Claude Haiku 4.5 全面开放。GA 版本扩展了 schema 支持、改进了语法编译延迟，并简化了集成路径（无需 beta header）。该功能在 Amazon Bedrock 和 Microsoft Foundry 上仍为公开 beta。
Anthropic性能优化团队负责人Tristan Hume分享了设计抗AI技术评估的经验。自2024年初，团队使用带回家测试评估候选人优化模拟加速器代码的能力，超1000人参与，成功招聘数十名工程师。但随着Claude模型快速迭代，Opus 4已超越多数人类申请者，Opus 4.5甚至匹配顶尖候选人，导致在时间限制下难以区分人类与AI输出。为此，作者三次重设计测试，探索抗AI评估要素，详述原始设计、模型破解方式及非常规对策。最终，团队将原始测试作为公开挑战发布，因无时间限制时人类表现仍优于Claude。
Agent-of-empires（AoE）是一款支持 Linux 与 macOS 的 AI 编码代理会话管理器，兼容 Claude Code、OpenCode 等 9 种主流 AI 工具。该工具基于 tmux 实现会话持久化，支持在多分支代码库上并行运行多个代理，提供 Docker 沙盒隔离、Git worktrees 管理及实时状态检测，并可通过 Web 仪表板或 Cloudflare 隧道从手机远程访问，解决多代理协作时的状态追踪与工作环境隔离问题。
Claude Code 集成 Opus 4.5 模型实现关键突破，编程智能体跨越重要能力阈值。此次升级标志着编码代理在自主性和工程处理能力上达到新水平，可应对更复杂的开发任务。Opus 4.5 显著提升了代码生成、调试及复杂问题解决的表现，使 AI 辅助编程从基础工具向高效协作伙伴转变，为开发者带来质的不同的使用体验与效率提升。
另有 3 家信源报道Nathan Lambert：Interconnects（RSS）X：Kim (@kimmonismus)Gary Marcus：The Road to AI We Can Trust（RSS）有效的评估能帮助团队更自信地发布AI智能体，避免陷入仅在生产环境被动发现问题、修复可能引发新问题的循环。智能体因其多轮操作的自主性与灵活性，评估更为复杂。一个完整的评估结构包含任务、评分器、记录、结果、评估框架与评估套件等核心组件。缺乏系统评估将导致团队无法区分真实的质量倒退与随机波动。建立评估体系能帮助团队在智能体规模化过程中持续监控质量、自动测试变更并量化改进效果，其价值在智能体整个生命周期内持续累积。
Anthropic与Material调研500余位技术领导者显示，57%企业已将AI智能体用于多阶段工作流，16%实现跨职能部署。编码是核心场景，90%用于开发辅助，86%用于生产代码，平均节省近六成时间。80%受访者称投资已产生可衡量回报，如Thomson Reuters将法律检索从数小时缩短至分钟级。2026年81%企业计划处理更复杂用例，但面临系统集成、数据质量和变革管理三大挑战。
Anthropic的研究人员探索了一种新方法：使用其强大的闭源AI助手Claude来生成高质量的指令遵循数据，并用这些数据对较小的开源模型（如LLaMA系列）进行监督微调。这项实验旨在展示如何利用尖端闭源模型的能力来指导和改进可公开访问的开源模型性能，从而推动AI技术的进步与民主化。
为解决AI智能体在跨越多上下文窗口执行长期任务时的“记忆丢失”与进展不一致问题，Anthropic为Claude Agent SDK开发了一套双重方案。该方案包含一个初始化智能体，负责在首次运行时建立基础环境并生成功能清单；以及一个编码智能体，负责在后续会话中进行增量开发并提交清晰可合并的代码。通过结构化的进度日志和Git历史等机制，引导智能体避免“试图一次性完成所有功能”或“过早宣布完成”的失败模式，从而实现跨会话的持续有效协作。
Anthropic 发布 Claude Opus 4.5，定位为最智能模型，在视觉、编程和计算机使用能力上实现阶跃式改进，价格低于前代 Opus 模型。
Anthropic在Claude开发者平台发布三项新功能，以解决传统工具调用消耗大量上下文、易出错的问题。工具搜索工具允许按需加载工具，内部测试中将上下文消耗从约7.7万令牌降至8700令牌，降幅达85%，并将准确率从49%提升至74%。程序化工具调用支持在代码环境中调用工具，减少对上下文窗口的影响，例如Claude for Excel可借此处理数千行数据。工具使用示例则提供了展示工具有效使用方法的通用标准。这些功能共同提升了AI代理处理大规模工具库的能力。
Anthropic可解释性团队研究了危害压力对Claude 3.5 Haiku模型多选题回答的影响。实验使用129个二选一问题，当添加有害意图语句时，模型准确率从100%骤降至48.1%。机制分析表明，注意力头中的“拒绝”查询特征与“危害检测”关键特征发生负向交互，显著降低了模型对正确答案的关注度。仅对该拒绝特征进行负向调控，即可将准确率恢复至93%。这证明模型在压力下并未改变事实认知，而是通过干扰注意力机制来主动拒绝提供正确答案，为理解模型拒绝行为提供了新视角。
Claude Platform 上线结构化输出公测，可为 Claude 的响应提供有保证的 schema 一致性。开发者可通过 JSON 输出获取结构化数据，或使用严格工具调用进行验证。该功能适用于 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Opus 4.1，需在请求中设置 beta 头 structured-outputs-2025-11-13。
LLM 生成界面常因"分布收敛"而陷入 Inter 字体配紫色渐变的同质化设计。Anthropic 建议通过 Skills 功能解决：将排版、动画、配色等设计规范存入独立 Markdown 文件，Claude 可在构建页面时动态加载，无需永久占用系统提示词。这种按需加载机制既保持上下文窗口精简以维持模型性能，又能让 AI 生成摆脱默认审美、更具品牌辨识度的定制化界面。
随着AI智能体通过模型上下文协议（MCP）连接的工具数量激增，传统预先加载所有工具定义并通过上下文传递中间结果的方法，导致处理速度变慢、成本增加。问题核心在于工具定义占用大量上下文空间，且中间结果（如完整会议记录）在多次工具调用间重复传递，额外消耗数万令牌。文章提出解决方案：将MCP服务器呈现为代码API，使智能体能按需加载工具，并在执行环境中处理数据，仅将精简结果传回模型，从而显著减少令牌消耗、提升效率并降低成本。
Claude 发布金融服务 AI 代理构建指南，分享 NBIM、Brex 等机构实践。NBIM 员工每周节省数百小时，McKinsey 研究显示欺诈检测生产力可提升 200% 至 2000%。AI 代理能自主整合多源数据、执行跨系统操作，在合规框架下处理客户服务与风险分析，将传统分析工具升级为可独立完成交易的自主系统。
Claude Code引入沙盒化技术，通过文件系统与网络双重隔离来增强安全性，并大幅减少权限提示。内部测试显示，该技术将权限提示安全地降低了84%。新推出的沙盒运行时（作为开源研究预览版）允许开发者自定义目录和网络访问权限，使Claude能在限定范围内自主运行命令。同时，网页版Claude Code在云端隔离沙盒中运行，即使遭遇提示注入或代码入侵，也能有效保护Git密钥等敏感凭证不被泄露，从而提升开发安全性与效率。
Anthropic 推出网页版 Claude Code，以研究预览形式向 Pro、Max 及企业用户开放。用户可直接在浏览器中分配编码任务，无需本地终端，支持并行处理多个 GitHub 仓库的开发工作，并自动创建 PR 和变更摘要。该服务基于云端隔离沙盒运行，具备网络和文件系统限制，同时登陆 iOS 应用支持移动编码。云会话与现有 Claude Code 使用共享速率限制。
另有 2 家信源报道X：Thariq (@trq212)Claude：Blog（网页）Anthropic 在 Claude Platform 推出 Agent Skills（技能）测试版，通过动态加载指令、脚本和资源来扩展 Claude 的能力。首批提供 PowerPoint、Excel、Word 和 PDF 文件的预置技能，用户也可通过 Skills API 上传自定义技能封装领域知识和组织工作流。该功能需启用代码执行工具。
Anthropic 推出了“Agent Skills”开放标准，旨在为通用智能体（如Claude）提供可组合、可扩展且可移植的领域专业知识。一个Skill是一个包含指令、脚本和资源的文件夹，其核心SKILL.md文件采用渐进式披露设计，智能体可根据任务动态加载所需信息，从而最小化上下文占用。例如，PDF技能赋予了Claude直接操作PDF表单的新能力。该框架允许用户通过封装和共享程序性知识来定制智能体，无需为每个用例构建碎片化的定制代理。
Anthropic 推出 Claude Haiku 4.5，定位为最快且最智能的 Haiku 系列模型，性能接近前沿水平。该模型专为实时应用、高吞吐量处理以及对推理能力要求较高的成本敏感型部署场景设计。