Boris 预测六个月后智能体会运行更久、数量更多、更符合意图;到今年底,Claude 可能开始构建完整产品甚至初创公司。
关键人物 / 产品 / 数字
人物
Boris Cherny
Anthropic 的 Claude Code 创建者兼负责人,本期嘉宾,分享 Claude Code 的起源、内部使用方式及多智能体实践。
Mark Papermaster
AMD 首席技术官,本期主持人,补充 AMD 在芯片设计调试与规模化方面的案例。
Kathy Pham
在哈佛授课,曾参与上一期节目,讨论 AI 治理及如何把治理融入流程。
产品与概念
Claude Code
Anthropic 的纯智能体式编程产品;到 Opus 4 后真正开始好用。
Claude Tag
最新迭代的长时间运行异步智能体,用户可以像与同事协作一样使用它。
Cowork
面向非终端场景的工具,形态不同于 Claude Code,但仍让 Claude 位于流程中心。
claude.md、skills、tools、MCPs
为模型提供上下文与外部能力;客户正从固定加载文件转向让模型更自主地加载。
sub-agents、cloud execution、dynamic workflows
通过智能体嵌套、云端运行和 Claude 编排大型团队,支持从数十个扩展到上千个智能体。
evals 与 vibes
评测用于高频、可重复工作流,手感用于产品体验等不适合全部写评测的判断。
runtime classifier 与 auto mode
运行时分类器负责识别提示注入并判断权限,自动模式减少人工反复确认。
Opus 4.7、Opus 4.8、Fable
视频中提到的较新模型,被称为业内最不容易受到提示注入的模型。
视频里提到的数字
six months
Claude Code 最初六个月并不好用。
May of 2025
Boris 认为 Opus 4 发布后,Claude Code 才真正开始发挥作用。
8X
自今年年初以来,Anthropic 每位工程师的代码产出提升幅度。
50, 100%, 150%
部分 Claude Code 大客户看到的提升幅度。
one agent, 10 agents, 100 agents, 1,000 agents
企业采用智能体时可能经历的四个规模阶段。
five layers
Claude Code 目前支持的子智能体最大嵌套层数。
four days;10,000 line
据 Boris 印象,Stripe 用这套方式在约四天内完成了一次原本要数月的 1 万行 Scala 到 Java 迁移。
20 minutes
Boris 手动调试一个 bug 时,一位新同事改让 Claude 来查,20 分钟内就找到了正确方案,而 Boris 没有。
5 or 10X
Opus 4.7、Opus 4.8 和 Fable 在抗提示注入方面领先业内的幅度。
six months
Boris 选择预测的时间范围:智能体将运行更久、更多且更自主。
金句摘录 · 中英对照
“So for coding, it's not a matter of completing a single line. The model is gonna be able to write an entire function, an entire file, an entire feature, an entire project.”
在编程上,这不只是补全一行。模型将能写出整个函数、整个文件、整个功能,乃至整个项目。
— Boris Cherny
“You give it tools to interact with the outside world. You ask it to do something, and then you let it figure out how to orchestrate these.”
你给它与外部世界交互的工具,交代任务,然后让它自己想办法编排这些工具。
— Boris Cherny
“And now there's a computer at the center of every process, and those are the companies that unlock productivity improvements.”
让电脑成为每个流程的中心,这样的公司才真正释放了生产力提升。
— Boris Cherny
“And so I actually see a lot of my role as creating space for people to try stuff out, to feel safe doing it.”
所以我把自己很大一部分职责,看作是为团队创造尝试的空间,让他们有安全感。
— Boris Cherny
“So how do you improve the return that you're seeing from models? And, and I think the biggest lesson here that we've seen from successful customers is you wanna give engineers the freedom to experiment.”
那么,如何提高从模型中获得的回报?我认为,成功客户带给我们的最大经验,就是要给工程师实验的自由。
— Boris Cherny
“So, you know, this is, this is just part of the model training process. Um, and we, we train the models to be resistant to these kind of attacks, and es-especially when you combine it with a runtime classifier for prompt injection, which we actually also do, the success rate in practice now is near zero.”