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Anthropic抢先发布Agent SDK,智能体开发框架大战一触即发!核心内容: 1. Anthropic巧妙截胡OpenAI,发布Claude Agent SDK 2. SDK核心功能:上下文管理、子智能体设计、执行工具箱 3. 智能体工作流的三大验证方法与实际应用案例
OpenAI 的 Agent Builder 消息先在网上传开,TestingCatalog 爆料已经试用过这个可视化工作流工具。99% 确定:OpenAI Dev Day 将发布可视化 AI 工作流工具,“AI Fabric”成为新的关键词
就在大家都在等凌晨OpenAI Dev Day 正式发布时,Anthropic 突然宣布把 Claude Code SDK 改名为 Claude Agent SDK,抢先发布了完整的智能体开发框架。
这个时机选得很微妙,颇有点“截胡”的味道。Anthropic 显然不想让 OpenAI 独占智能体平台的话语权。
Claude Agent SDK 的核心理念是"给 AI 一台电脑"。整个工作流程遵循一个循环:收集上下文 → 执行操作 → 验证结果 → 继续迭代。
收集上下文的几种方式:
文件系统成了上下文管理的核心。比如邮件智能体会把历史对话存在 "Conversations" 文件夹,Claude 用 grep、tail 等 bash 命令搜索需要的信息。这比向量数据库的语义搜索更透明、更精确。
子智能体(Subagents)设计很巧妙。可以并行处理多个任务,每个有独立的上下文窗口,只返回相关结果给主智能体。比如搜索邮件时,可以同时启动多个子智能体运行不同查询。
SDK 还内置了上下文压缩(Compaction)功能。当智能体长时间运行接近上下文限制时,会自动总结之前的消息,确保不会因为上下文溢出而中断。
执行操作的工具箱:
自定义工具(Tools)是主要执行单元。SDK 建议把最频繁的操作设计成工具,比如邮件智能体的 fetchInbox、searchEmails。工具在 Claude 的上下文中很显眼,会优先考虑使用。
Bash 脚本提供了极大的灵活性。用户邮件有 PDF 附件?Claude 能写代码下载、转换成文本、搜索内容:
代码生成是 SDK 的强项。Claude.AI 的文件创建功能就是靠 Python 脚本生成 Excel、PPT、Word 文档。代码的精确性和可复用性,让复杂操作变得可靠。比如创建邮件规则:
MCP(Model Context Protocol)集成解决了外部服务连接问题。不用写集成代码或管理 OAuth,直接调用 search_slack_messages、get_asana_tasks 这样的工具。
验证工作的三种方法:
规则验证最可靠。代码 linting 是典型例子,TypeScript 比 JavaScript 好因为类型检查提供额外反馈层。邮件地址验证、发送历史检查都可以通过规则实现。
视觉反馈用于 UI 相关任务。生成 HTML 邮件后,可以截图检查布局、样式、内容层级是否正确。配合 Playwright 这样的 MCP 服务器,能自动化整个视觉验证流程:
LLM 评判适合模糊规则场景,比如让另一个模型评估邮件语气是否合适。虽然不够稳定且有延迟,但在某些场景下值得权衡。
SDK 能构建的智能体类型包括:金融智能体(处理复杂财务分析)、个人助理(管理日程、预订行程)、客服智能体(处理工单、调用 API)、研究智能体(跨文档分析综合)等。
Anthropic 强调,这个 SDK 的定位已经远超编程工具。在他们内部,它被用于深度研究、视频创作、笔记整理等各种非编程任务。
来自一波人,但两家公司的文化和路线却迥然不同,带来的产品也差异很大。对于agent开发,两家又表现出了理念冲突,Anthropic 坚持面向技术人员,提供专业但门槛较高的 SDK。OpenAI 则要做可视化拖拽平台,降低使用门槛,让更多人能构建 AI 智能体。一个走专业路线,一个走大众路线。两个死对头的较量,最终谁赢谁输得慢慢看了。
来源:https://www.anthropic.com/engineering/building-agents-with-the-claude-agent-sdk
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