A antropia realmente é uma coisa que se encaixa perfeitamente, com teoria e prática. Ao lançar as skills, foram propostas duas abordagens para lidar com a expansão excessiva de ferramentas e o desperdício de tokens: carregamento/reciclagem em camadas de Prompt, e execução de código & encadeamento de APIs/MCP (o Manus chama isso de descarregamento de contexto). Anteontem, ao lançar o opus, essas duas abordagens foram fixadas no nível da API de inferência, Tool Search Tool, resolvendo a descoberta de ferramentas & carregamento preguiçoso, e a chamada programática de ferramentas que implementa a execução de ferramentas de código. Sinto que, no futuro, o protocolo da API da antropia 😂 tem grande potencial para substituir o OpenAI.

Uma habilidade pouco notada do Claude é o design de camadas de informação. Primeiro, usa metainformação para substituir informações completas; quanto mais distante da tarefa atual, menos detalhes são exibidos. Em segundo lugar, é o carregamento sob demanda; as habilidades, baseadas em markdown+grep, montaram um sistema simples, mas muito útil, de camadas de carregamento sob demanda. É realmente muito elegante.

Após comunicar com muitas equipes nos últimos dois meses, tive uma forte sensação. Muitas pessoas têm uma grande lacuna cognitiva devido à falta de percepção e compreensão do processo cíclico agentic. Alguns acreditam que existe algum tipo de milagre que faz com que o Agent tenha um desempenho além da inteligência do modelo; outros acham que é apenas uma questão de chamar a API algumas vezes, não há nada de tão mágico; Essa diferença faz com que muitas vezes as pessoas não estejam na mesma sintonia ao falar. Portanto, escrevi este longo texto, na esperança de ajudar a criar um contexto unificado, "quando falamos sobre agentic, do que estamos falando".