Claude的Agent四件套终于来了！Agents是新一代应用形式

来源：市场资讯

（来源：51CTO技术栈）

Anthropic 在短短几年内就成为了OpenAI 的最强劲敌！

刚刚，Anthropic CEO Dario Amodei 透露：Anthropic 第一季度的收入和使用量同比增长了 80 倍。

它在以超快的速度跻身 AI 领域的第一梯队之后，Agent 成为它的下一个方向。

在4月份，Anthropic 重磅推出 Claude Managed Agents；

然后在昨天，Anthropic 旧金山举办的“Code with Claude” 开发者大会，围绕Managed Agents 一口气增加了四项新功能——梦境(Dreaming)、结果验收（Outcomes）、多智能体编排、以及 Webhooks

X上的网友评论：Agents 不仅仅是功能,它们是新一代应用形式 !

这四项新功能都有什么特长？我们一起来看一下！

四项新功能：

结果验收（Outcomes） 加上 Webhooks 才是真正的护城河！

梦境(Dreaming)：自我改进

前段时间，Claude Code 源代码泄露之后，就有大佬扒出了ClaudeCode 7层记忆机制里就有做梦机制。

两者都借鉴人类睡眠“做梦”的概念，让 AI 主动回顾过去会话记录，提取模式、整合记忆。

这也就是为什么在X上有网友提出质疑：“他们竟然把一个内存压缩功能命名为“梦境”，这对于一个本质上只是具有一定野心的日志文件来说，真是太夸张了。”

那么这两个有什么不同吗？

7层记忆机制里的做梦是进行会话内的后台短期记忆管理，解决上下文窗口不足；而 Claude Managed Agents 里的梦境则是扩展智能体的记忆能力 ，从而帮助智能体实现自我改进。

在官方博客里表示，“在启用梦境之后，Harvey 的任务完成率提高了约 6 倍。”

梦境能够揭示单个智能体自身无法发现的模式，包括重复出现的错误、智能体趋同的工作流程以及团队共享的偏好。它还能重构记忆，使其在演化过程中保持高信号强度。这对于长时间运行的任务和多智能体编排尤为有用。

结果验收（Outcomes）：自动化闭环

在过去，AI 生成的内容往往需要用户再次评估。

现在 Outcomes 将评估这一环也交给了AI，真正实现了闭环。

“开发者编写评分标准，评分员（grader） 检查输出结果，如果结果不符合标准，则自动迭代。”

也就是说现在的流程变成了“AI 生成 → AI 验收 → AI 自动返工 → AI 再提交”

而且，评分员（grader） 会在自己的上下文窗口中，根据设定的标准评估输出结果，评估结果并不会被其他智能体影响。

根据 Claude 的官方测评，结果验收（Outcomes）功能相比标准提示循环，任务成功率最多可提升 10 个百分点，在最难的问题上提升最为显著。此外还提高了文件生成质量，在内部基准测试中，docx 文件的任务成功率提升了 8.4%，pptx 文件的任务成功率提升了 10.1%。

当智能体知道“好”的标准是什么时，它们就能发挥出最佳水平。例如，一个结构框架、一个呈现标准，或者一套需要满足的要求。有了结果，智能体就可以对照这个标准检查自己的工作，并进行自我修正，直到输出结果足够好，而无需人工审核每一次尝试。

多智能体编排（Multiagent Orchestration）：并行分工

传统 Agent 往往是：一个模型串行执行所有任务。

多智能体编排也就意味着，当单个 Agent 难以胜任多个工作时，主代理就会将任务分解成多个部分，并将每个部分委派给专门的智能体执行。

这些 Agent 在共享文件系统上并行工作，并为主 Agent 提供整体上下文信息。由于事件是持久的，每个 Agent 都会记住自己执行的操作，因此主 Agent可以在工作流程中途与其他 Agent 进行通信。

用户还可以实时跟踪：哪个 Agent 执行了什么操作、执行顺序以及原因。

这并非串行链式执行，而是真正的并行分工！

Webhooks：主动通知进度

这个功能简单来说就是：在完成任务的时候喊你一声。

会话和存储库事件的异步通知。Agent 会在任务完成后主动回调，从而从一个交互式工具转变为一个可集成的后端服务。

有网友对这个功能特别兴奋：Outcomes 加上 Webhooks 才是真正的护城河！Anthropic 正在悄然构建类似 Stripe Webhook 的代理功能。

网友：

这对持续性人工智能工作流程来说意义重大！

在X上的网友对Claude 的这次更新表示兴奋：

“这对持续性人工智能工作流程来说意义重大！”

“说实话，真正吸引我的是梦境功能。不是多智能体之类的东西，也不是网络钩子。而是你的智能体在你睡觉的时候回顾它过去的运行记录，找出它总是出错的地方，并在下次运行前更新记忆。这才是真正意义上的实用功能。”

当然也有网友质疑：

“如果 Dreams 基于有缺陷的反馈进行训练，那么随着规模扩大，它的表现只会越来越差。我很好奇 Anthropic 是如何让团队自行定义“改进”的真正含义的。”

Reddit 上的网友表示“梦境机制只会白白消耗你的代币！”

在这段时间的AI竞赛里，各大AI巨头接连推出新的模型、新的功能。

当 Anthropic 推出这些功能之后，有人评论：“又一批初创公司倒下了！”

这句话虽然有些夸张，但也折射出一个越来越清晰的现实：基础能力正在快速被平台化，行业的竞争门槛正在被拉高。

谁最后能在这场竞赛中成功走出来？

各位大佬体验过新功能了吗？欢迎在评论区分享~

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