在人工智能领域，构建强大且高效的AI Agent一直是研究和开发的核心方向。Anthropic API 近期推出的一系列新功能，无疑为开发者们打开了新的大门。这些新功能包括代码执行工具、MCP 连接器、Files API 以及增强的 Prompt 缓存能力，它们共同构成了一个强大的工具集，旨在简化 AI Agent 的构建流程，并显著提升其性能和效率。
代码执行工具：释放 Claude 的数据分析潜能
代码执行工具的推出，标志着 Claude 从一个简单的代码编写助手转变为一个能够独立进行数据分析的智能个体。该工具允许 Claude 在沙盒环境中运行 Python 代码，从而直接生成计算结果和数据可视化。这意味着开发者不再需要将代码复制到外部环境执行，而是可以直接在 API 调用中完成整个分析流程。
通过代码执行工具，Claude 能够加载数据集、生成探索性图表、识别数据模式，并根据执行结果迭代优化输出。例如，在金融建模中，它可以生成财务预测、分析投资组合，并计算复杂的财务指标。在科学计算领域，它可以执行模拟、处理实验数据，并分析研究数据集。商业智能方面，它可以创建自动化报告、分析销售数据，并生成性能仪表板。此外，该工具还能用于文档处理，例如提取和转换各种格式的数据，生成格式化的报告，并自动化文档工作流程。
Anthropic 提供每个组织每天 50 小时的免费代码执行工具使用时间，超出部分将按每小时每个容器 0.05 美元收费。这一举措旨在鼓励开发者积极探索和使用该工具，同时也确保了资源的可持续利用。
MCP 连接器：无缝集成第三方工具
MCP 连接器极大地简化了 Claude 与远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器的连接过程。开发者无需编写任何客户端代码，即可将 Claude 连接到任何兼容的 MCP 服务器，从而利用第三方工具的强大功能。
过去，连接到 MCP 服务器需要开发者自行构建客户端 harness 来处理 MCP 连接。现在，Anthropic API 自动处理所有连接管理、工具发现和错误处理。开发者只需将远程 MCP 服务器的 URL 添加到 API 请求中，即可立即访问各种强大的第三方工具。这大大降低了构建工具型 Agent 的复杂性。
当 Claude 收到配置了 MCP 服务器的请求时，它会自动执行以下操作：连接到指定的 MCP 服务器、检索可用的工具、推断要调用的工具以及传递的参数、以 Agent 的方式执行工具调用直到获得足够的结果、管理身份验证和错误处理，并返回带有集成数据的增强响应。通过 MCP 连接器，开发者可以轻松地将各种功能添加到他们的 AI 应用程序中，而无需构建一次性的集成。例如，可以与 Zapier 和 Asana 等平台集成，以实现更广泛的功能。
Files API：高效的文件管理
Files API 简化了开发者在使用 Claude 构建应用时存储和访问文档的方式。现在，开发者只需上传一次文档，即可在后续的对话中重复引用它们，而无需在每个请求中都管理文件上传。
这极大地简化了开发工作流程，尤其是在需要处理大型文档集（如知识库、技术文档或数据集）的应用程序中。Files API 将与代码执行工具集成，使 Claude 能够在代码执行期间直接访问和处理上传的文件，并生成图表等文件作为响应的一部分。这意味着开发者只需通过 Files API 上传一次数据集，即可让 Claude 在多个会话中分析它，而无需重新上传。
扩展的 Prompt 缓存：降低成本，提升效率
Anthropic 现在提供两种 Prompt 缓存选项：标准的 5 分钟生存时间 (TTL) 和扩展的 1 小时 TTL。选择扩展的缓存时间可以显著降低长期 Agent 工作流程的成本。通过扩展缓存，客户可以为 Claude 提供广泛的背景知识和示例，同时将长 Prompt 的成本降低高达 90%，并将延迟降低高达 85%。
这使得构建能够在较长时间内保持上下文的 Agent 成为可能，无论它们是处理多步骤工作流程、分析复杂文档还是与其他系统协调。以前面临高昂成本的长期 Agent 应用程序现在可以高效地大规模运行。
实际应用案例
将这些新功能结合使用，可以构建出功能强大的 AI Agent。例如，一个项目管理 AI Agent 可以使用 MCP 连接器与 Asana 集成，以引用任务和分配工作，通过 Files API 上传相关报告，使用代码执行工具分析进度和风险，并通过扩展的 Prompt 缓存保持完整的上下文。所有这些都可以在降低成本的同时实现。
AI Agent 在各行业的应用
AI Agent 的应用领域非常广泛，几乎涵盖了所有行业。以下是一些具体的例子：
- 金融服务： AI Agent 可以用于风险评估、欺诈检测、投资组合管理和客户服务。例如，一个 AI Agent 可以分析客户的财务数据，评估其信用风险，并提供个性化的投资建议。
- 医疗保健： AI Agent 可以用于疾病诊断、药物发现、患者监测和远程医疗。例如，一个 AI Agent 可以分析医学影像，辅助医生诊断疾病，并为患者提供个性化的治疗方案。
- 零售： AI Agent 可以用于客户个性化、库存管理、供应链优化和智能营销。例如，一个 AI Agent 可以分析客户的购买历史和浏览行为，推荐个性化的商品，并优化库存管理。
- 制造业： AI Agent 可以用于生产优化、质量控制、设备维护和安全监控。例如，一个 AI Agent 可以分析生产数据，优化生产流程，检测设备故障，并提高生产效率。
- 教育： AI Agent 可以用于个性化学习、智能辅导、作业批改和考试评估。例如，一个 AI Agent 可以根据学生的学习情况，提供个性化的学习内容和辅导，并自动批改作业和评估考试成绩。
Anthropic API 的未来展望
Anthropic API 推出的一系列新功能，为 AI Agent 的发展注入了新的活力。随着技术的不断进步，我们可以期待未来 AI Agent 在各个领域发挥更大的作用，为人类带来更多的便利和价值。Anthropic 也将继续致力于创新，为开发者提供更强大的工具和平台，共同构建一个更加智能化的未来。
如何开始使用
所有这些功能现已在 Anthropic API 上以公开 Beta 版提供。要了解更多信息，请访问我们的文档或观看我们开发者大会的主题演讲，以了解这些功能的实际应用。
