Anthropic¶
AI 安全公司，Claude 系列模型的开发者。
与本 wiki 的关联¶
Anthropic 是本项目最主要的参考来源之一。其关于 agent 构建的官方文档定义了许多核心概念：
- Agentic systems 的 workflows vs agents 分类
- Augmented LLM 作为基础构建块
- 五种 workflow 模式的系统化梳理
- ACI 的概念和设计原则
- Harness engineering 的实践方法论
相关实体¶
- Claude Agent SDK — Anthropic 的 agent 开发框架
- MCP — Anthropic 主导的模型上下文协议
可解释性研究¶
Anthropic 在 mechanistic interpretability 方面是业界领先者：
- Circuit Tracing — 归因图方法论
- Biology of a LLM — Claude 3.5 Haiku 内部机制的系统性研究
- Introspective Awareness — 模型内省能力研究
- MIT Technology Review 将此列为 2026 年十大突破技术
Claude Opus 4.6¶
Opus 4.6 是截至 2026 年的旗舰模型，首个 Opus 级 1M token context，agent teams、adaptive thinking、effort 控制等产品特性。
Claude Code¶
Claude Code 是 Anthropic 的官方 AI 编码 agent CLI，将 Claude 嵌入开发工作流。其权限系统是生产级 agent 权限管理的参考实现——三级工具分级审批、deny-first 规则语义、五级作用域层次、六种权限模式，以及与 OS 沙箱的双层纵深防御。
Managed Agents¶
Managed Agents 是 Anthropic 的托管式 agent 服务，将 agent 组件（session、harness、sandbox）虚拟化为稳定接口。核心架构是 brain-hands 解耦——推理与执行分离，每个组件可独立故障恢复和替换。这是 meta-harness 概念的首个生产实现，直接借鉴了 OS 虚拟化的设计方法。
Context Engineering¶
Effective Context Engineering 是 Anthropic 对 context engineering 的系统性论述——从 prompt engineering 到 context engineering 的演进、注意力预算与 context rot、just-in-time context 策略、长时任务的三种策略（compaction、structured note-taking、sub-agent 架构）。
References¶
sources/anthropic_official/building-effective-agents.mdsources/anthropic_official/effective-harnesses-long-running-agents.mdsources/anthropic_official/harness-design-long-running-apps.mdsources/anthropic_official/building-agents-claude-agent-sdk.mdsources/anthropic_official/tracing-thoughts-language-model.mdsources/anthropic_official/introducing-claude-opus-4-6.mdsources/anthropic_official/circuit-tracing-methods.mdsources/anthropic_official/biology-large-language-model.mdsources/anthropic_official/emergent-introspective-awareness.mdsources/anthropic_official/harnessing-claudes-intelligence.mdsources/anthropic_official/effective-context-engineering-for-ai-agents.mdsources/anthropic_official/claude-code-permissions.mdsources/anthropic-managed-agents.md