Agentic Coding med Claude Haiku 4.5: En guide til udviklere i 2025

CometAPI
AnnaOct 23, 2025
Agentic Coding med Claude Haiku 4.5: En guide til udviklere i 2025

Agentisk kodning — praksis med at bruge autonom AI midler at planlægge, skrive, teste og iterere på software — gik fra forskningsdemonstrationer til praktiske udviklerworkflows i 2024-2025. Med ankomsten af ​​oktober 2025 Claude Haiku 4.5, Anthropic leverede en model, der er eksplicit optimeret til agent arbejdsbyrder: hurtige, omkostningseffektive og afstemt til underagentorkestrering og "computerbrugs"-opgaver (dvs. styring af værktøjer, editorer, CLI'er). Denne guide samler de seneste nyheder, funktionsnotater, praktiske opskrifter og bedste praksis for styring, så udviklere og tekniske ledere kan implementere agentisk kodning ansvarligt og effektivt i 2025.

Hvad er "agentisk kodning" (orkestrering, subagenter)?

Agentkodning refererer til LLM-brugsmønstre, hvor modellen ikke kun skriver kode, men også koordinerer handlinger, kalder værktøjer, håndterer mellemresultater og styrer underopgaver autonomt som en del af en større arbejdsgang. I praksis betyder det, at modellen kan fungere som en "programmøragent", der planlægger en række trin, delegerer arbejde til underagenter/værktøjer og forbruger deres output for at producere en endelig artefakt. Anthropic og andre bygger eksplicit modeller og værktøjsrammer for at understøtte denne stil.

Orkestrering vs. underagenter

  • OrchestratorEn controller (enten et menneske, en dedikeret agentmodel som Sonnet 4.5 eller et tyndt program), der opdeler en kompleks opgave i separate underopgaver, tildeler dem til underagenter og sammensætter resultaterne. Orkestratoren vedligeholder den globale tilstand og håndhæver politikker (sikkerhed, budgetter).
  • UnderagenterSmå, fokuserede workers (ofte lettere modeller som Haiku 4.5 eller endda deterministiske kodemoduler), der håndterer individuelle underopgaver - f.eks. opsummering, entitetsekstraktion, kodning, API-kald eller validering af output.

At bruge Claude Haiku 4.5 som en subagent (encoderen) og en stærkere ræsonnementsmodel som orkestrator er et almindeligt og omkostningseffektivt design: orkestratoren planlægger, mens Haiku implementerer mange små, paralleliserbare operationer hurtigt og billigt.

Hvorfor det betyder noget nu

Flere faktorer kom til at gøre agentisk kodning praktisk mulig i 2025:

  • Modeller tunet til computerbrug, med bedre pålidelighed til værktøjsaktivering, testning og orkestrering.
  • Forbedringer i latenstid og omkostninger, der muliggør kørsel af mange agentinstanser parallelt.
  • Værktøjsøkosystemer (API'er, sandkasser, CI/CD-integrationer), der lader agenter operere på en kontrolleret og observerbar måde.

Claude Haiku 4.5 var eksplicit positioneret til at udnytte disse tendenser ved at tilbyde en balance mellem hastighed, omkostninger og kodningsfærdigheder, der var egnede til orkestrering af underagenter.

Mental model (fælles mønster): Planlægger → Medarbejder(e) → Evaluator. Planlæggeren opdeler et mål i opgaver; undermedarbejdere kører opgaver (ofte parallelt); en evaluator verificerer og enten accepterer eller anmoder om forbedringer.

Claude Haiku 4.5 — Nyheder for udviklere

Anthropic udgav Claude Haiku 4.5 i oktober 2025 som en højkapacitets, omkostningseffektiv model, der er optimeret til kodning, brug af computere og agentopgaver. Udgivelsen fokuserer på at forbedre hastighed og omkostninger pr. token, samtidig med at den bevarer stærk kodning og flertrins ræsonnement – ​​essentielle egenskaber for praktiske agentopgaver, hvor mange korte værktøjskald og loops er normen. Haiku 4.5 er positioneret som den mest økonomiske mulighed i Anthropics Haiku-niveau, samtidig med at den matcher vigtig opgaveniveau-ydeevne for kode- og agentopgaver. Modellen er blevet gjort tilgængelig via API, der gør det muligt for udviklere at integrere den i CI-systemer, in-IDE-værktøjer og server-side orkestratorer.

Benchmarks og praktisk ydeevne

Blandt de vigtigste målinger: Claude Haiku 4.5 opnåede stærke karakterer på kodningsbenchmarks som SWE-bench Verified (rapporteret til ~73.3% i Anthropic Materials) og viste mærkbare forbedringer i "computerbrug" (værktøjsdrevne opgaver) i forhold til tidligere Haiku-udgivelser. Claude Haiku 4.5 matcher Sonnet 4 på mange udvikleropgaver, samtidig med at den tilbyder omkostnings-/ydelsesmæssige afvejninger, der gør den attraktiv for skalerede agentsystemer.

Agentic Coding med Claude Haiku 4.5: En guide til udviklere i 2025

Nøglefunktioner i Claude Haiku 4.5, der muliggør agentisk kodning

Hastigheds- og omkostningsprofil justeret til loops og værktøjskaldAgentiske loops involverer typisk mange korte modelkald (planlægning → værktøjskald → evaluering → replanlægning). Haiku 4.5 lægger vægt på gennemløb og lavere tokenomkostninger, hvilket giver dig mulighed for at køre flere iterationer til en overkommelig pris. Dette er vigtigt, når din orkestrator opretter underagenter til test, linting eller opbygning af eksperimentelle branches.

Stærkere kortkode og "computerbrug": Haiku 4.5 er optimeret til at yde godt på kodningsbenchmarks og opgaver, der simulerer brugen af ​​en computer (kørsel af shell-kommandoer, redigering af filer, fortolkning af logs). Det gør den mere pålidelig til automatiseringsscripts, hvor LLM'en læser output, beslutter de næste trin og udsteder opfølgningskommandoer. Brug denne funktion til at automatisere triage, scaffolding og test-fix-cyklusser.

API- og økosystemtilgængelighed: Haiku 4.5 er tilgængelig via API'en (såsom CometAPI ) og gennem cloud-partnere (f.eks. Vertex AI og Bedrock-lister), hvilket forenkler integrationen med eksisterende CI/CD-pipelines, containeriserede orkestratorer og cloud-tjenester. En stabil programmatisk grænseflade reducerer sprød kodelimning og muliggør ensartet hastighedsbegrænsning, gentagelser og observerbarhed.

Multi-Agent orkestreringsmønstre, der fungerer godt med Haiku 4.5

Når Haiku 4.5 er din billige og hurtige værktøj, skiller adskillige dokumenterede orkestreringsmønstre sig ud.

1) Hierarkisk orkestrering (Master/Arbejdere)

Sådan fungerer det: Højniveauplanlægger (Sonnet) → mellemniveau-dispatcher (Haiku-orkestrator) → arbejderpulje (Haikus + deterministisk kode). En orkestrator med højere kapacitet (f.eks. Sonnet 4.5) udarbejder en plan og tildeler trin til mange Haiku 4.5-arbejdere. Masteren aggregerer resultater og udfører endelig ræsonnements- eller acceptkontrol.

Hvornår skal du bruge: Komplekse opgaver, der kræver lejlighedsvis grænseoverskridende tænkning (design, politiske beslutninger), men masser af rutinemæssig udførelse. Dette anbefales eksplicit af Anthropic som et produktivt mønster.

2) Arbejdsgård / Arbejdspulje

Sådan fungerer det: En pulje af identiske Haiku-arbejdere trækker opgaver fra en kø og kører dem uafhængigt. Orkestratoren overvåger status og tildeler mislykkede opgaver igen.
Hvornår skal du bruge: Højkapacitetsarbejdsbelastninger som batchdokumentopsummering, datasætmærkning eller kørsel af enhedstests på tværs af mange kodestier. Dette mønster udnytter Haikus hastighed og lave omkostninger.

3) Pipeline (trinvise transformationer)

Sådan fungerer det: Data flyder gennem ordnede stadier — f.eks. indtagelse → normalisering (Haiku) → berigelse (eksterne værktøjer) → syntese (Sonnet). Hvert trin er lille og specialiseret.
Hvornår skal du bruge: Flertrins ETL eller indholdsgenerering, hvor forskellige modeller/værktøjer er ideelle til forskellige faser.

4) MapReduce / MapMerge

Sådan fungerer det: Kort: Mange Haiku-arbejdere bearbejder forskellige inputfragmenter. Reducer: Orchestrator (eller en stærkere model) fletter og løser konflikter.

Hvornår skal du bruge: Korporaanalyse i stor tekst, QA i stor skala eller syntese af flere dokumenter. Nyttig, når du ønsker at bevare lokale kodninger for sporbarhed, men har brug for et globalt resumé eller en rangering, der kun beregnes lejlighedsvis af den dyrere model.

5) Evaluator-loop (QA + revision)

Sådan fungerer det: Haiku genererer et output; en anden Haiku-medarbejder eller Sonnet-evaluator kontrollerer det mod en tjekliste. Hvis outputtet fejler, føres det tilbage i en løkke.
Hvornår skal du bruge: Kvalitetsfølsomme opgaver, hvor iterativ forfining er billigere end kun at bruge frontiermodellen.

Systemarkitektur: en pragmatisk proxy-kodning opsætning med Haiku

En kompakt referencearkitektur (komponenter):

  1. API-gateway/kant: modtager brugeranmodninger; udfører godkendelses-/hastighedsbegrænsning.
  2. Forbehandlingsprogram (Haiku): renser, normaliserer, udtrækker strukturerede felter og returnerer et kodet opgaveobjekt (JSON) — proxy-kodning.
  3. Orchestrator (Sonnet / højere model eller letvægtsregelmotor): forbruger kodede opgaver og bestemmer, hvilke underopgaver der skal oprettes, eller om anmodningen selv skal håndteres.
  4. Arbejdsgruppe (Haiku-forekomster): parallelle Haiku-agenter udfører tildelte underopgaver (søgning, opsummering, generering af kode, simple værktøjskald).
  5. Evaluator / Kvalitetskontrol (Sonnet eller Haiku): verificerer output og anmoder om justeringer, hvis det er nødvendigt.
  6. Værktøjslag: forbindelser til databaser, søgning, sandkasser til kodeudførelse eller eksterne API'er.

Haiku 4.5's forbedrede "sub-agent orkestrerings"-adfærd gør den velegnet til denne sammensætning: dens responshastighed og omkostningsprofil tillader at køre flere samtidige workere for at udforske forskellige implementeringer parallelt. Denne opsætning behandler Haiku som den hurtig proxy-encoder og udførelsesmedarbejder, hvilket reducerer latenstid og omkostninger, samtidig med at Sonnet bevares til tung planlægning/evaluering.

Værktøjs- og beregningsovervejelser

  • Brug af computer i sandkasseGiv agenter kontrollerede skaller eller containeriserede miljøer til at køre tests og bygge artefakter. Begræns netværksadgang og monter kun nødvendige repos.
  • ProveniensEnhver agenthandling bør producere signerede logfiler og diffs for at opretholde forklarligheden og tillade rollbacks.
  • parallelitetLancering af flere workers øger dækningen (forskellige implementeringer), men kræver orkestrering for at afstemme modstridende patches.
  • RessourcebudgetterBrug Haiku 4.5 til den "indre løkke" (hurtig iteration) og reserver tungere modeller til endelig kodegennemgang eller arkitekturanalyse, hvis det er nødvendigt.

Værktøjsindpakninger og kapacitetsadaptere

Udsæt aldrig rå system-API'er direkte for modelprompter. Pak værktøjer ind i smalle, eksplicitte adaptere, der validerer input og renser output. Eksempler på adapteransvar:

  • Valider kommandoer for tilladte handlinger
  • Håndhæv ressource-/tidsgrænser
  • Oversæt lavniveaufejl til struktureret JSON til evaluatoren

Minimalt fungerende eksempel — Python (asynkron)

Nedenfor er et minimum, praktisk Python-eksempel, der demonstrerer et hierarkisk mønsterSonnet som planlægger, Haiku-arbejdere som udførende. Den bruger det officielle Anthropic Python SDK til beskedopkald (se SDK-dokumentation). Erstat ANTHROPIC_API_KEY med din miljøvariabel. Du kan også bruge CometAPI's API: Claude Haiku 4.5 API og Claude Sonnet 4.5 APIPrisen for at kalde API med CometAPI er 20% rabat på den officielle pris. Prisen for at kalde API med CometAPI er 20% rabat på den officielle pris. Du skal kun erstatte nøglen med CometAPI-nøgle, du har fået at ringe.

Bemærkninger: Dette eksempel er bevidst lille og blandet synkront/asynkront for klarhedens skyld. I produktion tilføjer du robust fejlhåndtering, genforsøg, hemmelighedsstyring og en opgavekø (f.eks. Redis/RQ, Celery eller AWS SQS).

# minimal_haiku_orchestrator.py

# Requires: pip install anthropic aiohttp asyncio
import os
import asyncio
from anthropic import AsyncAnthropic

ANTHROPIC_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
if not ANTHROPIC_KEY:
    raise RuntimeError("Set ANTHROPIC_API_KEY in env")

# Model names (adjust if Anthropic changes exact IDs)

PLANNER_MODEL = "claude-sonnet-4-5-20250929"   # high-capability planner

WORKER_MODEL  = "claude-haiku-4-5"             # fast, cheap worker

client = AsyncAnthropic(api_key=ANTHROPIC_KEY)

async def plan(user_request: str) -> list:
    prompt = f"""You are a planner. Break the user's request into an ordered list of small executable steps.
User request: \"\"\"{user_request}\"\"\"
Return JSON array of step objects with "id" and "instruction"."""
    resp = await client.messages.create(
        model=PLANNER_MODEL,
        messages=,
        max_tokens=800,
    )
    text = resp.content.strip()
    # naive parse: planner is expected to return JSON

    import json
    try:
        steps = json.loads(text)
    except Exception:
        # fallback: ask Haiku to reformat if planner returned text

        steps = [{"id": i+1, "instruction": line.strip()}
                 for i, line in enumerate(text.splitlines()) if line.strip()]
    return steps

async def worker_execute(step):
    # Haiku-heavy fast worker; returns a dict with result and metadata

    system = f"You are a fast worker. Execute this single instruction and return JSON with fields: id, output, status."
    prompt = f"Instruction: {step}\nReturn JSON with fields: id, output, status"
    resp = await client.messages.create(
        model=WORKER_MODEL,
        messages=[
            {"role": "system", "content": system},
            {"role": "user", "content": prompt},
        ],
        max_tokens=512,
    )
    # parse one-line JSON or fallback to raw

    import json
    txt = resp.content.strip()
    try:
        data = json.loads(txt)
    except Exception:
        data = {"id": step, "output": txt, "status": "ok"}
    return data

async def evaluate_and_merge(results):
    # Use Sonnet again to do final synthesis/QA

    combined = "\n\n".join(} -> {r.get('output','')}" for r in results])
    prompt = f"Given the partial results below, produce a concise final answer and mark pass/fail if any step failed.\n\n{combined}"
    resp = await client.messages.create(
        model=PLANNER_MODEL,
        messages=,
        max_tokens=600,
    )
    return resp.content.strip()

async def orchestrate(user_request: str):
    steps = await plan(user_request)
    # run workers in parallel (bounded parallelism recommended)

    sem = asyncio.Semaphore(8)  # at most 8 concurrent Haiku workers

    async def guarded(step):
        async with sem:
            return await worker_execute(step)
    results = await asyncio.gather(*)
    final = await evaluate_and_merge(results)
    return final

if __name__ == "__main__":
    import sys
    req = " ".join(sys.argv) or "Summarize the latest design doc and list 5 follow-ups."
    out = asyncio.run(orchestrate(req))
    print("FINAL OUTPUT:\n", out)

Hvad dette gør, kort:

Sonnet planlægger arbejdet (JSON-trin). Haiku kører hvert trin samtidigt. Sonnet syntetiserer/validerer derefter resultaterne. Dette er den kanoniske planlægger → medarbejder → evaluator løkke. Koden bruger Anthropic Python SDK (anthropic), hvis eksempler og async-klient viser det samme messages.create interface.

Sådan får du adgang til Claude Haiku 4.5 API

CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af ​​AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.

Udviklere kan få adgang Claude Haiku 4.5 API gennem Comet API, den nyeste modelversion opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i Legeplads og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Klar til at gå? → Tilmeld dig CometAPI i dag !

Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!

Konklusion

Ved brug af Claude Haiku 4.5 som en hurtig proxy-encoder/worker låser op for omkostningseffektive multi-agent-systemer med lav latenstid. Det praktiske mønster er at lade en model med højere kapacitet orkestrere og evaluere, mens tusindvis af Haiku-workere udfører det rutinemæssige tunge løft parallelt. Det minimale Python-eksempel ovenfor burde hjælpe dig i gang - tilpas det til din produktionskø, overvågning og værktøjssæt for at opbygge robuste, sikre og skalerbare agentpipelines.

Læs mere

500+ modeller i én API

Op til 20% rabat