Pengekodan Agentik dengan Claude Haiku 4.5: Panduan Untuk Pembangun pada 2025

CometAPI
AnnaOct 23, 2025
Pengekodan Agentik dengan Claude Haiku 4.5: Panduan Untuk Pembangun pada 2025

Pengekodan agen — amalan menggunakan AI autonomi ejen untuk merancang, menulis, menguji dan mengulang perisian — beralih daripada demo penyelidikan kepada aliran kerja pembangun praktikal pada 2024–2025. Dengan ketibaan Oktober 2025 Claude Haiku 4.5, Anthropic menyampaikan model yang dioptimumkan secara eksplisit untuk bersifat agenik beban kerja: pantas, cekap kos dan disesuaikan untuk orkestrasi sub-ejen dan tugasan "penggunaan komputer" (iaitu, alat memandu, editor, CLI). Panduan ini menyatukan berita terkini, nota keupayaan, resipi praktikal dan amalan terbaik tadbir urus supaya pembangun dan pemimpin kejuruteraan boleh menggunakan pengekodan agen secara bertanggungjawab dan berkesan pada tahun 2025.

Apakah itu "pengekodan agen" (Orkestrasi, Subagen)?

Pengekodan agen merujuk kepada corak penggunaan LLM di mana model bukan sahaja menulis kod, tetapi juga menyelaraskan tindakan, alat panggilan, mengendalikan hasil perantaraan dan mengurus subtugas secara autonomi sebagai sebahagian daripada aliran kerja yang lebih besar. Dalam amalan ini bermakna model boleh bertindak seperti "ejen pengaturcara" yang merancang urutan langkah, mewakilkan kerja kepada subagen/alat, dan menggunakan output mereka untuk menghasilkan artifak akhir. Anthropic dan yang lain secara eksplisit membina model dan rangka kerja alat untuk menyokong gaya ini.

Orkestrasi vs Subagen

  • Orchestrator: Pengawal (sama ada manusia, model ejen khusus seperti Sonnet 4.5, atau program nipis) yang menguraikan tugasan kompleks kepada subtugas diskret, menugaskannya kepada subagen dan mencantumkan hasil bersama. Orkestra mengekalkan keadaan global dan menguatkuasakan dasar (keselamatan, belanjawan).
  • Subagen: Pekerja kecil dan fokus (selalunya model yang lebih ringan seperti Haiku 4.5, atau modul kod deterministik) yang mengendalikan subtugas individu — cth, ringkasan, pengekstrakan entiti, pengekodan, panggilan API atau output yang mengesahkan.

Menggunakan Claude Haiku 4.5 sebagai subagen (pengekod) dan model penaakulan yang lebih kukuh sebagai orkestra ialah reka bentuk biasa dan kos efektif: rancangan orkestra, manakala Haiku melaksanakan banyak operasi kecil yang boleh disejajarkan dengan pantas dan murah.

Mengapa ia penting sekarang

Beberapa faktor tertumpu untuk menjadikan pengekodan agen menjadi praktikal pada tahun 2025:

  • Model ditala untuk penggunaan komputer, dengan kebolehpercayaan yang lebih baik untuk penggunaan alat, ujian dan orkestrasi.
  • Penambahbaikan dalam kependaman dan kos yang membolehkan menjalankan banyak contoh ejen secara selari.
  • Ekosistem perkakas (API, kotak pasir, penyepaduan CI/CD) yang membenarkan ejen beroperasi dengan cara terkawal dan boleh diperhatikan.

Claude Haiku 4.5 telah diletakkan secara jelas untuk memanfaatkan aliran ini dengan menawarkan keseimbangan kelajuan, kos dan kecekapan pengekodan yang sesuai untuk orkestrasi sub-ejen.

Model mental (corak biasa): Perancang → Pekerja → Penilai. Perancang memecahkan objektif kepada tugas; subagen pekerja menjalankan tugas (selalunya selari); penilai mengesahkan dan sama ada menerima atau meminta pemurnian.

Claude Haiku 4.5 — Perkara baharu untuk pembangun

Anthropic mengeluarkan Claude Haiku 4.5 pada Oktober 2025 sebagai model berdaya tinggi, cekap kos yang ditala untuk pengekodan, menggunakan komputer dan tugas agen. Keluaran ini memfokuskan pada meningkatkan kelajuan dan kos setiap token sambil mengekalkan pengekodan yang kukuh dan prestasi penaakulan pelbagai langkah — sifat penting untuk aliran kerja ejen yang praktikal di mana banyak panggilan alat pendek dan gelung adalah perkara biasa. Haiku 4.5 diletakkan sebagai pilihan paling menjimatkan dalam peringkat Haiku Anthropic sambil memadankan prestasi peringkat tugasan yang penting untuk tugasan kod dan ejen. Model ini telah disediakan melalui API yang membolehkan pembangun menyepadukannya ke dalam sistem CI, alat dalam-IDE dan pengatur bahagian pelayan.

Penanda aras & prestasi praktikal

Antara metrik tajuk: Claude Haiku 4.5 mencapai markah kukuh pada penanda aras pengekodan seperti SWE-bench Verified (dilaporkan pada ~73.3% dalam bahan Anthropic) dan menunjukkan peningkatan ketara dalam "penggunaan komputer" (tugas dipacu alat) berbanding keluaran Haiku sebelumnya. Claude Haiku 4.5 memadankan Sonnet 4 pada banyak tugas pembangun sambil menawarkan pertukaran kos/perf yang menjadikannya menarik untuk sistem agen berskala.

Pengekodan Agentik dengan Claude Haiku 4.5: Panduan Untuk Pembangun pada 2025

Ciri utama Claude Haiku 4.5 yang membolehkan pengekodan agen

Profil kelajuan dan kos ditala untuk gelung dan panggilan alat: Gelung agen biasanya melibatkan banyak panggilan model pendek (perancangan → panggilan alat → penilaian → pelan semula). Haiku 4.5 menekankan daya pengeluaran dan kos token yang lebih rendah, membolehkan anda menjalankan lebih banyak lelaran dengan harga yang berpatutan. Ini penting apabila orkestra anda melahirkan sub-agen untuk menguji, melinting atau membina cawangan percubaan.

Pengekodan bentuk pendek yang lebih kuat dan "penggunaan komputer": Haiku 4.5 ditala untuk berfungsi dengan baik pada penanda aras pengekodan dan tugasan yang mensimulasikan menggunakan komputer (menjalankan arahan shell, mengedit fail, mentafsir log). Itu menjadikannya lebih dipercayai untuk skrip automasi yang LLM membaca output, memutuskan langkah seterusnya dan mengeluarkan arahan susulan. Gunakan keupayaan ini untuk mengautomasikan kitaran triage, perancah dan pembetulan ujian.

Ketersediaan API dan ekosistem: Haiku 4.5 boleh diakses melalui API (seperti CometAPI ) dan melalui rakan kongsi awan (cth, penyenaraian Vertex AI dan Bedrock), yang memudahkan penyepaduan dengan saluran paip CI/CD sedia ada, orkestrator kontena dan perkhidmatan awan. Mempunyai antara muka atur cara yang stabil mengurangkan kod gam rapuh dan membenarkan pengehadan kadar, percubaan semula dan pemerhatian yang konsisten.

Corak orkestrasi Berbilang Ejen yang berfungsi dengan baik dengan Haiku 4.5

Apabila Haiku 4.5 adalah pekerja anda yang murah dan pantas, beberapa corak orkestrasi terbukti menonjol.

1) Orkestrasi Hierarki (Tuan/Pekerja)

Bagaimana ia berfungsi: Perancang peringkat tinggi (Sonnet) → penghantar peringkat pertengahan (Orkestra Haiku) → kumpulan pekerja (Haikus + kod deterministik). Orkestra berkeupayaan lebih tinggi (cth, Sonnet 4.5) menghasilkan pelan dan memberikan langkah kepada ramai pekerja Haiku 4.5. Sarjana mengagregatkan keputusan dan melakukan penaakulan akhir atau semakan penerimaan.

Bila hendak menggunakan: Tugas kompleks memerlukan penaakulan sempadan sekali-sekala (reka bentuk, keputusan dasar) tetapi banyak pelaksanaan rutin. Ini secara eksplisit disyorkan oleh Anthropic sebagai corak yang produktif.

2) Kolam Ladang Tugas / Pekerja

Bagaimana ia berfungsi: Sekumpulan pekerja Haiku yang sama menarik tugas dari baris gilir dan menjalankannya secara bebas. Orkestra memantau kemajuan dan menetapkan semula tugas yang gagal.
Bila hendak menggunakan: Beban kerja berkemampuan tinggi seperti ringkasan dokumen kelompok, pelabelan set data atau menjalankan ujian unit merentas banyak laluan kod. Corak ini memanfaatkan kelajuan dan kos rendah Haiku.

3) Saluran paip (transformasi berperingkat)

Bagaimana ia berfungsi: Data mengalir melalui peringkat tersusun — cth, pengingesan → normalisasi (Haiku) → pengayaan (alat luaran) → sintesis (Sonnet). Setiap peringkat adalah kecil dan khusus.
Bila hendak menggunakan: ETL berbilang langkah atau penjanaan kandungan di mana model/alat yang berbeza sesuai untuk peringkat yang berbeza.

4) MapReduce / MapMerge

Bagaimana ia berfungsi: Peta: ramai pekerja Haiku memproses serpihan input yang berbeza. Kurangkan: orkestra (atau model yang lebih kuat) bergabung dan menyelesaikan konflik.

Bila hendak menggunakan: Analisis korpora teks besar, QA berskala besar atau sintesis berbilang dokumen. Berguna apabila anda mahu pengekodan tempatan dikekalkan untuk kebolehkesanan, tetapi memerlukan ringkasan atau kedudukan global yang dikira hanya sekali-sekala oleh model yang lebih mahal.

5) Gelung Penilai (QA + semakan)

Bagaimana ia berfungsi: Haiku menjana output; pekerja Haiku lain atau penilai Sonnet menyemaknya dengan senarai semak. Jika output gagal, ia akan berputar kembali.
Bila hendak menggunakan: Tugas sensitif kualiti di mana penghalusan berulang adalah lebih murah daripada hanya menggunakan model sempadan.

Seni bina sistem: pragmatik pengekodan proksi persediaan dengan Haiku

Seni bina rujukan padat (komponen):

  1. Gerbang API / Tepi: menerima permintaan pengguna; adakah pengehadan pengesahan/kadar.
  2. Prapemproses (Haiku): membersihkan, menormalkan, mengekstrak medan berstruktur dan mengembalikan objek tugas yang dikodkan (JSON) — pengekodan proksi.
  3. Orkestrator (Sonnet / model lebih tinggi atau enjin peraturan ringan): menggunakan tugasan yang dikodkan dan memutuskan subtugasan yang mana untuk dihasilkan atau sama ada untuk mengendalikan permintaan itu sendiri.
  4. Kolam Pekerja (contoh Haiku): ejen Haiku selari melaksanakan subtugas yang diberikan (mencari, meringkaskan, menjana kod, panggilan alat mudah).
  5. Penilai / Pintu Kualiti (Sonnet atau Haiku): mengesahkan output dan meminta pemurnian jika perlu.
  6. Lapisan perkakas: penyambung kepada pangkalan data, carian, kotak pasir pelaksanaan kod atau API luaran.

Tingkah laku "orkestrasi sub-ejen" Haiku 4.5 menjadikannya sangat sesuai untuk komposisi ini: kelajuan tindak balas dan profil kos membenarkan beberapa pekerja serentak untuk meneroka pelbagai pelaksanaan secara selari. Persediaan ini menganggap Haiku sebagai pengekod proksi pantas dan pekerja pelaksanaan, mengurangkan kependaman dan kos sambil mengekalkan Sonnet untuk perancangan/penilaian wajaran tinggi.

Pertimbangan perkakasan & pengiraan

  • Penggunaan komputer kotak pasir: Beri ejen cengkerang terkawal atau persekitaran kontena untuk menjalankan ujian dan membina artifak. Hadkan akses rangkaian dan pasangkan repo yang diperlukan sahaja.
  • Provenance: Setiap tindakan ejen harus menghasilkan log dan perbezaan yang ditandatangani untuk mengekalkan kebolehjelasan dan membenarkan pemulangan semula.
  • Selari: Melancarkan berbilang pekerja meningkatkan liputan (pelaksanaan yang berbeza), tetapi memerlukan orkestrasi untuk mendamaikan tampung yang bercanggah.
  • Belanjawan sumber: Gunakan Haiku 4.5 untuk "gelung dalam" (lelaran pantas) dan simpan model yang lebih berat untuk semakan kod akhir atau analisis seni bina jika perlu.

Pembalut alat dan penyesuai keupayaan

Jangan sekali-kali dedahkan API sistem mentah secara langsung kepada gesaan model. Balut alatan dalam penyesuai sempit dan eksplisit yang mengesahkan input dan membersihkan output. Contoh tanggungjawab penyesuai:

  • Sahkan arahan untuk operasi yang dibenarkan
  • Menguatkuasakan had sumber/masa
  • Terjemahkan ralat peringkat rendah kepada JSON berstruktur untuk penilai

Contoh kerja minimum — Python (async)

Di bawah adalah minimum, praktikal Contoh Python yang menunjukkan a corak hierarki: Sonet sebagai perancang, pekerja Haiku sebagai pelaksana. Ia menggunakan SDK Python Anthropic rasmi untuk panggilan pemesejan (lihat dokumen SDK). Gantikan ANTHROPIC_API_KEY dengan pembolehubah persekitaran anda. Anda juga boleh menggunakan API CometAPI: Claude Haiku 4.5 API and API Claude Sonnet 4.5. Harga panggilan API dengan CometAPI ialah 20% daripada harga rasmi. Harga panggilan API oleh CometAPI ialah 20% daripada harga rasmi. Anda hanya perlu menggantikan Kekunci dengan KUNCI CometAPI yang anda perolehi untuk memanggil.

Nota: contoh ini sengaja kecil dan segerak/async dicampur untuk kejelasan. Dalam pengeluaran, anda akan menambah pengendalian ralat yang mantap, cuba semula, pengurusan rahsia dan baris gilir tugas (cth, Redis/RQ, Celery atau 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)

Apa yang dilakukan, secara ringkas:

Sonnet merancang kerja (langkah JSON). Haiku berlari setiap langkah serentak. Sonnet kemudian mensintesis/mengesahkan keputusan. Ini adalah kanonik perancang→pekerja→penilai gelung. Kod tersebut menggunakan Anthropic Python SDK (anthropic), yang contoh dan klien async menunjukkan perkara yang sama messages.create antara muka pengguna.

Cara Mengakses API Claude Haiku 4.5

CometAPI ialah platform API bersatu yang mengagregatkan lebih 500 model AI daripada pembekal terkemuka—seperti siri GPT OpenAI, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno dan banyak lagi—menjadi satu antara muka mesra pembangun. Dengan menawarkan pengesahan yang konsisten, pemformatan permintaan dan pengendalian respons, CometAPI secara dramatik memudahkan penyepaduan keupayaan AI ke dalam aplikasi anda. Sama ada anda sedang membina chatbots, penjana imej, komposer muzik atau saluran paip analitik terdorong data, CometAPI membolehkan anda mengulangi dengan lebih pantas, mengawal kos dan kekal sebagai vendor-agnostik—semuanya sambil memanfaatkan penemuan terkini merentas ekosistem AI.

Pembangun boleh mengakses Claude Haiku 4.5 API melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VK, X and Perpecahan!

Kesimpulan

Menggunakan Claude Haiku 4.5 sebagai pengekod/pekerja proksi yang pantas membuka kunci sistem berbilang ejen kependaman rendah dan kos efektif. Corak praktikalnya adalah untuk membiarkan model berkeupayaan lebih tinggi mengatur dan menilai sementara beribu-ribu pekerja Haiku melakukan tugas berat rutin secara selari. Contoh Python minimum di atas seharusnya membantu anda bermula — menyesuaikannya dengan baris gilir pengeluaran, pemantauan dan set alat anda untuk membina saluran paip agenik yang teguh, selamat dan berskala.

Baca Lagi

500+ Model dalam Satu API

Sehingga 20% Diskaun