在人工智能领域，构建功能强大的AI Agent一直是开发者们追求的目标。Anthropic API 近期发布了四项新功能，为开发者们提供了更强大的工具，助力他们构建更智能、更高效的AI Agent。这四项新功能包括代码执行工具、MCP 连接器、Files API以及扩展的Prompt 缓存能力。本文将深入探讨这些新功能，并通过案例分析，展示它们在实际应用中的巨大潜力。
构建更强大的AI Agent
Anthropic API 此次推出的四项新功能，与 Claude Opus 4 和 Sonnet 4 结合使用，能够帮助开发者们构建具备高级数据分析能力、能够连接外部系统、高效存储和访问文件，以及维持更长时间上下文的 AI Agent。这些 Agent 无需构建复杂的自定义基础设施，即可实现强大的功能。
例如，一个项目管理 AI Agent 可以通过 MCP 连接器与 Asana 集成，引用任务和分配工作；通过 Files API 上传相关报告；利用代码执行工具分析进度和风险；并通过扩展的 Prompt 缓存，在整个过程中保持完整的上下文。所有这些操作都可以在降低成本的同时实现。
这些新功能与现有的 Web Search 和 Citations API 一起，构成了构建 AI Agent 的完整工具包。接下来，我们将逐一深入了解这些新功能的细节。
代码执行工具
代码执行工具的推出，赋予了 Claude 在沙盒环境中运行 Python 代码的能力，从而生成计算结果和数据可视化。这使得 Claude 从一个代码编写助手，转变为一个能够直接在 API 调用中进行数据分析的数据分析师。
借助代码执行工具，Claude 能够加载数据集、生成探索性图表、识别模式，并根据执行结果迭代优化输出，所有这些都在一次交互中完成。这意味着 Claude 可以端到端地处理复杂的分析任务，而不仅仅是建议代码供用户单独运行。
- 金融建模：生成财务预测、分析投资组合，并计算复杂的财务指标。
- 科学计算：执行模拟、处理实验数据，并分析研究数据集。
- 商业智能：创建自动报告、分析销售数据，并生成绩效仪表板。
- 文档处理：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。
- 统计分析：对数据集执行回归分析、假设检验和预测建模。
代码执行工具的引入，极大地扩展了 Claude 的应用范围，使其能够胜任更多需要数据分析和计算的任务。这不仅提高了工作效率，也为用户提供了更深入的洞察。
MCP 连接器
Anthropic API 上的 MCP 连接器，使开发者无需编写客户端代码，即可将 Claude 连接到任何远程模型上下文协议 (MCP) 服务器。
此前，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 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 API 请求，即可立即访问强大的第三方工具，从而大大降低了构建工具型代理的复杂性。
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。
- 判断要调用哪个工具以及要传递哪些参数。
- 以代理方式执行工具调用，直到获得足够的结果。
- 管理身份验证和错误处理。
- 返回包含集成数据的增强响应。
不断增长的远程 MCP 服务器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。有关更多远程 MCP 服务器，请参阅我们的文档。
MCP 连接器的优势在于其能够简化集成过程，降低开发难度。开发者可以更专注于业务逻辑的实现，而无需花费大量精力处理底层连接和通信问题。
Files API
Files API 简化了开发者在使用 Claude 构建应用程序时存储和访问文档的方式。现在，您可以一次性上传文档，并在整个对话过程中重复引用它们，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。
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。这意味着开发者可以通过 Files 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。
Files API 的引入，极大地提高了数据处理的效率。开发者可以轻松地管理和访问大量文档，从而构建更智能、更高效的应用程序。
扩展的 Prompt 缓存
对于 Prompt 缓存，开发者现在可以选择标准的 5 分钟生存时间 (TTL)，或者选择额外的 1 小时 TTL，但需要额外付费。1 小时的 TTL 相当于 12 倍的改进，可以减少长时间运行的代理工作流程的开销。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%，并将延迟降低高达 85%。
这使得构建能够在更长时间内保持上下文的代理成为可能，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代理应用程序现在可以大规模高效运行。
扩展的 Prompt 缓存为开发者提供了更大的灵活性，使他们能够根据实际需求选择合适的缓存策略。这不仅可以降低成本，还可以提高应用程序的性能，从而带来更好的用户体验。
实际应用案例分析
假设一家金融服务公司想要构建一个 AI Agent，用于分析客户的投资组合，并提供个性化的投资建议。借助 Anthropic API 的新功能，他们可以这样做：
- 使用 Files API 上传客户的投资组合数据。
- 使用 MCP 连接器连接到金融数据提供商的 API，获取最新的市场数据。
- 使用代码执行工具分析投资组合的风险和回报，并生成可视化报告。
- 使用扩展的 Prompt 缓存，在整个分析过程中保持客户的上下文信息。
通过这种方式，AI Agent 可以快速、准确地分析客户的投资组合，并提供个性化的投资建议，从而提高客户满意度和忠诚度。
总结
Anthropic API 推出的代码执行工具、MCP 连接器、Files API 和扩展的 Prompt 缓存等新功能，为开发者们提供了构建更强大 AI Agent 的强大工具。这些功能不仅简化了开发流程，降低了开发难度，还提高了应用程序的性能和效率。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，这些新功能将在各行各业得到广泛应用，为人们的生活和工作带来更多便利和价值。Anthropic API 的这些创新，无疑将推动 AI Agent 技术进入一个新的发展阶段，为各行各业带来更智能、更高效的解决方案。
展望未来
随着 AI 技术的不断进步，我们可以期待 Anthropic API 在未来推出更多创新功能，为开发者们提供更强大的工具。例如，我们可以期待更智能的自然语言处理能力、更强大的知识图谱功能，以及更灵活的部署选项。这些创新将进一步降低 AI Agent 的开发门槛，使其能够更广泛地应用于各行各业。同时，我们也需要关注 AI 技术的伦理和社会影响，确保其被用于积极、有益的用途。通过共同努力，我们可以让人工智能技术更好地服务于人类社会，创造更美好的未来。
