2025年5月22日，Anthropic发布了其API的四项新功能，旨在帮助开发者构建更强大的AI Agent。这些功能包括代码执行工具、MCP连接器、文件API以及长达一小时的Prompt缓存。
构建更强大的AI Agent
Anthropic API的这些Beta功能，与Claude Opus 4和Sonnet 4结合使用，使开发者能够构建执行代码以进行高级数据分析的Agent，通过MCP服务器连接到外部系统，跨会话高效存储和访问文件，并以经济高效的缓存方式保持长达60分钟的上下文，而无需构建自定义基础设施。
例如，一个项目管理AI Agent可以将MCP连接器与Asana结合使用，以引用任务和分配工作，通过文件API上传相关报告，使用代码执行工具分析进度和风险，并在整个过程中保持完整的上下文，同时通过扩展的Prompt缓存来降低成本。
这些功能与现有的网络搜索和引用等功能一起，构成了构建AI Agent的综合工具包。让我们详细探讨每项新功能。
代码执行工具
Anthropic API上引入了一个代码执行工具，使Claude能够在沙盒环境中运行Python代码，以生成计算结果和数据可视化。这使Claude从代码编写助手转变为数据分析师，可以直接在API调用中迭代可视化、清理数据集和得出见解。
借助代码执行工具，Claude可以加载数据集、生成探索性图表、识别模式，并根据执行结果迭代优化输出，所有这些都在单个交互中完成。这意味着Claude可以端到端地处理复杂的分析任务，而不仅仅是建议您单独运行的代码。
主要用例包括：
- 财务建模：生成财务预测、分析投资组合和计算复杂的财务指标。
- 科学计算：执行模拟、处理实验数据和分析研究数据集。
- 商业智能：创建自动报告、分析销售数据和生成绩效仪表板。
- 文档处理：跨格式提取和转换数据、生成格式化报告和自动化文档工作流程。
- 统计分析：对数据集执行回归分析、假设检验和预测建模。
各组织每天可获得50小时的免费代码执行工具使用时间，超出部分按每个容器每小时0.05美元的价格付费。请参阅文档以了解有关定价的更多信息。
MCP连接器
Anthropic API上的MCP连接器使开发者能够将Claude连接到任何远程模型上下文协议（MCP）服务器，而无需编写客户端代码。
以前，连接到MCP服务器需要构建自己的客户端Harness来处理MCP连接。现在，Anthropic API会自动处理所有连接管理、工具发现和错误处理。只需将远程MCP服务器URL添加到您的API请求中，您就可以立即访问强大的第三方工具，从而大大降低了构建支持工具的Agent的复杂性。
当Claude收到配置了MCP服务器的请求时，它会自动：
- 连接到指定的MCP服务器
- 检索可用工具
- 推断要调用的工具和要传递的参数
- 以Agent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
- 返回带有集成数据的增强响应
远程MCP服务器的不断增长的生态系统意味着您可以轻松地向AI应用程序添加功能，而无需构建一次性集成。您可以与任何远程MCP服务器集成，包括来自Zapier和Asana的服务器。请在我们的文档中查看更多远程MCP服务器。
文件API
文件API简化了开发者在使用Claude构建时存储和访问文档的方式。现在，您可以上传一次文档，并在整个对话中重复引用它们，而无需在每个请求中管理文件上传。
这简化了开发工作流程，特别是对于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。
文件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，并生成文件（如图表）作为响应的一部分。这意味着开发者可以通过文件API上传一次数据集，然后让Claude在多个会话中分析它，而无需重新上传。
扩展的Prompt缓存
开发者现在可以选择我们标准的5分钟生存时间（TTL）Prompt缓存，或者选择扩展的1小时TTL，但需支付额外费用——这是12倍的改进，可以降低长时间运行的Agent工作流程的成本。通过扩展的缓存，客户可以为Claude提供广泛的背景知识和示例，同时将长时间Prompt的成本降低高达90%，延迟降低高达85%。
这使得构建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时间运行的Agent应用程序现在可以大规模高效运行。
快速开始
所有这些功能现在都可以在Anthropic API的公共Beta版中使用。请访问我们的文档以了解更多信息，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。
Anthropic API的这些新功能为AI Agent的构建带来了革命性的变化。通过代码执行工具，Agent能够直接进行数据分析和可视化，无需人工干预。MCP连接器简化了与第三方工具的集成，使得Agent可以轻松访问各种外部服务。文件API优化了文档管理，使得Agent可以高效地处理大量数据。而扩展的Prompt缓存则大大降低了Agent运行的成本，使得长时间运行的Agent应用成为可能。这些功能的结合，将极大地推动AI Agent在各个领域的应用，为开发者带来更多的创新机会。
在金融领域，Agent可以利用代码执行工具进行复杂的财务建模，分析投资组合，并生成定制化的财务报告。在科研领域，Agent可以处理实验数据，执行模拟，并帮助研究人员发现新的科学规律。在商业领域，Agent可以分析销售数据，生成商业智能报告，并为企业决策提供支持。在文档处理领域，Agent可以自动提取和转换数据，生成格式化的报告，并自动化文档工作流程。
Anthropic API的这些新功能不仅为开发者提供了强大的工具，也为AI Agent的未来发展指明了方向。随着这些功能的不断完善和推广，我们有理由相信，AI Agent将在未来的社会中扮演越来越重要的角色，为人类带来更多的便利和价值。
总的来说，Anthropic API的这些更新代表了AI Agent技术发展的重要一步，为开发者提供了前所未有的能力和灵活性。这些工具不仅降低了构建AI Agent的门槛，也为Agent的应用开辟了新的可能性。随着技术的不断进步，我们期待看到AI Agent在更多领域发挥更大的作用，为人类社会的发展做出更大的贡献。
