Agentische codering – de praktijk van het gebruik van autonome AI agenten om te plannen, schrijven, testen en itereren op software - verplaatst van onderzoeksdemo's naar praktische ontwikkelaarsworkflows in 2024-2025. Met de komst van oktober 2025 van Claude Haiku4.5Anthropic heeft een model geleverd dat expliciet is geoptimaliseerd voor agentisch Workloads: snel, kostenefficiënt en afgestemd op subagent-orkestratie en taken voor "computergebruik" (d.w.z. het aansturen van tools, editors en CLI's). Deze gids bundelt het laatste nieuws, functionaliteitsnotities, praktische recepten en best practices voor governance, zodat ontwikkelaars en technische leiders agentische codering in 2025 verantwoord en effectief kunnen implementeren.
Wat is “agentische codering” (orkestratie, subagenten)?
Agentische codering Verwijst naar LLM-gebruikspatronen waarbij het model niet alleen code schrijft, maar ook acties coördineert, tools aanroept, tussenresultaten verwerkt en subtaken autonoom beheert als onderdeel van een grotere workflow. In de praktijk betekent dit dat het model kan fungeren als een "programmeuragent" die een reeks stappen plant, werk delegeert aan subagenten/tools en hun output gebruikt om een eindproduct te produceren. Anthropic en anderen bouwen expliciet modellen en toolframeworks om deze stijl te ondersteunen.
Orkestratie versus subagenten
- Orchestrator: Een controller (een mens, een speciaal agentmodel zoals Sonnet 4.5, of een dun programma) die een complexe taak opsplitst in afzonderlijke subtaken, deze toewijst aan subagenten en de resultaten aan elkaar koppelt. De orchestrator onderhoudt de globale status en handhaaft beleid (veiligheid, budgetten).
- Subagenten:Kleine, gerichte werkers (vaak lichtere modellen zoals Haiku 4.5 of zelfs deterministische codemodules) die afzonderlijke subtaken afhandelen, zoals samenvatting, entiteitsextractie, codering, API-aanroepen of valideren van uitvoer.
Het gebruik van Claude Haiku 4.5 als subagent (de encoder) en een sterker redeneermodel als orchestrator is een gebruikelijk en kosteneffectief ontwerp: de orchestrator plant, terwijl Haiku veel kleine, parallelliseerbare bewerkingen snel en goedkoop implementeert.
Waarom het nu belangrijk is
Verschillende factoren zorgden ervoor dat agentische codering in 2025 praktisch was:
- Modellen afgestemd op computergebruik, met een betere betrouwbaarheid voor het aanroepen, testen en orkestreren van tools.
- Verbeteringen in latentie en kosten, waardoor het mogelijk is om meerdere agentinstanties parallel uit te voeren.
- Tooling-ecosystemen (API's, sandboxes, CI/CD-integraties) waarmee agenten op een gecontroleerde, observeerbare manier kunnen werken.
Claude Haiku 4.5 is speciaal gepositioneerd om in te spelen op deze trends door een balans te bieden tussen snelheid, kosten en programmeervaardigheden die geschikt zijn voor subagent-orkestratie.
Mentaal model (algemeen patroon): Planner → Werker(s) → Evaluator. De planner verdeelt een doelstelling in taken; werk-subagenten voeren taken uit (vaak parallel); een evaluator verifieert en accepteert of vraagt om verfijningen.
Claude Haiku 4.5 — Wat is er nieuw voor ontwikkelaars?
Anthropic bracht in oktober 2025 Claude Haiku 4.5 uit als een high-throughput, kostenefficiënt model, geoptimaliseerd voor codering, computergebruik en agentische taken. De release richt zich op het verbeteren van de snelheid en kosten per token, met behoud van sterke codering en prestaties bij redeneren in meerdere stappen – essentiële eigenschappen voor praktische agentische workflows waar veel korte toolaanroepen en lussen de norm zijn. Haiku 4.5 wordt gepositioneerd als de meest economische optie in Anthropic's Haiku-laag, terwijl het belangrijke prestaties op taakniveau voor code- en agentische taken evenaart. Het model is beschikbaar gesteld via API, waardoor ontwikkelaars het kunnen integreren in CI-systemen, in-IDE-tooling en server-side orchestrators.
Benchmarks en praktische prestaties
Een van de belangrijkste statistieken: Claude Haiku 4.5 scoorde hoog in codeerbenchmarks zoals SWE-bench Verified (gerapporteerd op ~73.3% in antropisch materiaal) en liet merkbare verbeteringen zien in "computergebruik" (toolgestuurde taken) ten opzichte van eerdere Haiku-releases. Claude Haiku 4.5 evenaart Sonnet 4 op veel ontwikkelaarstaken, maar biedt kosten-prestatieverhoudingen die het aantrekkelijk maken voor geschaalde agentsystemen.
Belangrijkste functies van Claude Haiku 4.5 die agentische codering mogelijk maken
Snelheids- en kostenprofiel afgestemd op lussen en tool-aanroepenAgentische lussen omvatten doorgaans veel korte modelaanroepen (planning → toolaanroep → evaluatie → herplannen). Haiku 4.5 legt de nadruk op doorvoer en lagere tokenkosten, waardoor u meer iteraties voordelig kunt uitvoeren. Dit is essentieel wanneer uw orchestrator subagents genereert voor testen, linting of het bouwen van experimentele branches.
Sterkere korte coderingen en ‘computergebruik’: Haiku 4.5 is geoptimaliseerd voor coderingsbenchmarks en taken die het gebruik van een computer simuleren (het uitvoeren van shell-opdrachten, het bewerken van bestanden, het interpreteren van logs). Dit maakt het betrouwbaarder voor automatiseringsscripts waarbij de LLM uitvoer leest, de volgende stappen bepaalt en vervolgopdrachten geeft. Gebruik deze mogelijkheid om triage-, scaffolding- en test-fix-cycli te automatiseren.
API- en ecosysteembeschikbaarheid: Haiku 4.5 is toegankelijk via de API (zoals KomeetAPI ) en via cloudpartners (bijv. Vertex AI en Bedrock Listings), wat de integratie met bestaande CI/CD-pipelines, container-orchestrators en cloudservices vereenvoudigt. Een stabiele programmatische interface vermindert de kans op broze lijmcode en maakt consistente snelheidsbeperking, herhalingen en observatie mogelijk.
Multi-Agent-orkestratiepatronen die goed werken met Haiku 4.5
Als Haiku 4.5 uw goedkope en snelle programma is, springen een aantal beproefde orkestratiepatronen eruit.
1) Hiërarchische orkestratie (Meester/Werknemers)
Hoe het werkt: Planner op hoog niveau (Sonnet) → dispatcher op middenniveau (Haiku-orchestrator) → workerpool (Haikus + deterministische code). Een orchestrator met hogere capaciteiten (bijv. Sonnet 4.5) produceert een plan en wijst stappen toe aan meerdere Haiku 4.5-workers. De master verzamelt de resultaten en voert de uiteindelijke redenering of acceptatiecontroles uit.
Wanneer te gebruiken: Complexe taken die af en toe grensoverschrijdend redeneren (ontwerp, beleidsbeslissingen) vereisen, maar vaak routinematig worden uitgevoerd. Dit wordt door Anthropic expliciet aanbevolen als een productief patroon.
2) Taakboerderij / Werkerspool
Hoe het werkt: Een groep identieke Haiku-medewerkers haalt taken uit een wachtrij en voert ze onafhankelijk uit. De orchestrator bewaakt de voortgang en wijst mislukte taken opnieuw toe.
Wanneer te gebruiken: Workloads met hoge doorvoersnelheid, zoals batchgewijze samenvatting van documenten, labeling van datasets of het uitvoeren van unittests over meerdere codepaden. Dit patroon maakt optimaal gebruik van Haiku's snelheid en lage kosten.
3) Pijplijn (gefaseerde transformaties)
Hoe het werkt: Gegevensstromen doorlopen geordende fasen, bijvoorbeeld: opname → normalisatie (Haiku) → verrijking (externe tools) → synthese (Sonnet). Elke fase is klein en gespecialiseerd.
Wanneer te gebruiken: Meerstaps ETL of contentgeneratie waarbij verschillende modellen/tools ideaal zijn voor verschillende fasen.
4) MapReduce / MapMerge
Hoe het werkt: Map: veel Haiku-werkers verwerken verschillende inputfragmenten. Reduce: de orchestrator (of een sterker model) voegt samen en lost conflicten op.
Wanneer te gebruiken: Analyse van grote tekstcorpora, grootschalige QA of synthese van meerdere documenten. Handig wanneer u lokale coderingen wilt behouden voor traceerbaarheid, maar een globale samenvatting of rangschikking nodig hebt die slechts af en toe door het duurdere model wordt berekend.
5) Evaluator-Loop (QA + revisie)
Hoe het werkt: Haiku genereert een output; een andere Haiku-medewerker of Sonnet-evaluator controleert deze aan de hand van een checklist. Als de output niet goed is, wordt er teruggegaan.
Wanneer te gebruiken: Kwaliteitsgevoelige taken waarbij iteratieve verfijning goedkoper is dan alleen het grensmodel gebruiken.
Systeemarchitectuur: een pragmatische proxy-codering opstelling met Haiku
Een compacte referentiearchitectuur (componenten):
- API-gateway / Edge: ontvangt verzoeken van gebruikers; voert autorisatie-/snelheidsbeperkingen uit.
- Voorprocessor (Haiku): reinigt, normaliseert, extraheert gestructureerde velden en retourneert een gecodeerd taakobject (JSON) — de proxy-codering.
- Orchestrator (Sonnet / hoger model of lichtgewicht regelengine): verbruikt gecodeerde taken en beslist welke subtaken moeten worden gestart, of dat het verzoek zelf moet worden afgehandeld.
- Werknemerspool (Haiku-instanties): Parallelle Haiku-agenten voeren toegewezen subtaken uit (zoeken, samenvatten, code genereren, eenvoudige toolaanroepen).
- Evaluator / Kwaliteitspoort (Sonnet of Haiku): controleert de uitkomsten en vraagt indien nodig om verfijningen.
- Tooling-laag: connectoren naar databases, zoeken, code-uitvoeringssandboxen of externe API's.
Het verbeterde gedrag van Haiku 4.5 op het gebied van "subagent-orkestratie" maakt het zeer geschikt voor deze compositie: de reactiesnelheid en het kostenprofiel maken het mogelijk om meerdere gelijktijdige workers te gebruiken om diverse implementaties parallel te verkennen. Deze configuratie behandelt Haiku als de snelle proxy-encoder en uitvoeringswerkerwaardoor de latentie en kosten worden verminderd en Sonnet nog steeds kan worden gebruikt voor intensieve planning/evaluatie.
Tooling- en rekenoverwegingen
- Sandbox-computergebruik: Geef agents gecontroleerde shells of containeromgevingen om tests uit te voeren en artefacten te bouwen. Beperk netwerktoegang en koppel alleen noodzakelijke opslagplaatsen.
- Herkomst:Elke agentactie moet ondertekende logs en diffs opleveren om de uitlegbaarheid te waarborgen en rollbacks mogelijk te maken.
- Parallellisme:Door meerdere workers te starten, wordt de dekking vergroot (verschillende implementaties), maar is orkestratie nodig om conflicterende patches op te lossen.
- Middelenbudgetten: Gebruik Haiku 4.5 voor de “binnenste lus” (snelle iteratie) en reserveer zwaardere modellen voor de uiteindelijke codebeoordeling of architectuuranalyse, indien nodig.
Gereedschapswikkels en capaciteitsadapters
Stel onbewerkte systeem-API's nooit rechtstreeks bloot aan modelprompts. Verpak tools in smalle, expliciete adapters die invoer valideren en uitvoer opschonen. Voorbeelden van adapterverantwoordelijkheden:
- Valideer opdrachten voor toegestane bewerkingen
- Handhaaf resource-/tijdslimieten
- Vertaal fouten op laag niveau naar gestructureerde JSON voor de evaluator
Minimaal werkend voorbeeld — Python (async)
Hieronder staat een minimale, praktisch Python-voorbeeld dat een hiërarchisch patroon: Sonnet als planner, Haiku-medewerkers als uitvoerders. Het gebruikt de officiële Anthropic Python SDK voor berichtenoproepen (zie SDK-documentatie). Vervangen ANTHROPIC_API_KEY met uw omgevingsvariabele. U kunt ook de API van CometAPI gebruiken: Claude Haiku 4.5 API en Claude Sonnet 4.5 APIDe prijs voor het aanroepen van de API met CometAPI is 20% lager dan de officiële prijs. De prijs voor het aanroepen van de API met CometAPI is 20% lager dan de officiële prijs. U hoeft alleen de sleutel te vervangen door de CometAPI KEY die u hebt verkregen bellen.
Opmerkingen: dit voorbeeld is opzettelijk klein en synchroon/async gemengd voor de duidelijkheid. In productie voegt u robuuste foutverwerking, nieuwe pogingen, geheimenbeheer en een takenwachtrij toe (bijvoorbeeld Redis/RQ, Celery of 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)
Wat dit in het kort doet:
Sonnet plant het werk (JSON-stappen). Haiku voert elke stap gelijktijdig uit. Sonnet synthetiseert/valideert vervolgens de resultaten. Dit is de canonieke planner→werker→evaluator lus. De code maakt gebruik van de Anthropic Python SDK (anthropic), waarvan de voorbeelden en de asynchrone client hetzelfde laten zien messages.create interface.
Hoe krijg je toegang tot de Claude Haiku 4.5 API?
CometAPI is een uniform API-platform dat meer dan 500 AI-modellen van toonaangevende aanbieders – zoals de GPT-serie van OpenAI, Gemini van Google, Claude, Midjourney en Suno van Anthropic – samenvoegt in één, gebruiksvriendelijke interface voor ontwikkelaars. Door consistente authenticatie, aanvraagopmaak en responsverwerking te bieden, vereenvoudigt CometAPI de integratie van AI-mogelijkheden in uw applicaties aanzienlijk. Of u nu chatbots, beeldgenerators, muziekcomponisten of datagestuurde analysepipelines bouwt, met CometAPI kunt u sneller itereren, kosten beheersen en leveranciersonafhankelijk blijven – en tegelijkertijd profiteren van de nieuwste doorbraken in het AI-ecosysteem.
Ontwikkelaars hebben toegang tot Claude Haiku 4.5 API via CometAPI, de nieuwste modelversie wordt altijd bijgewerkt met de officiële website. Om te beginnen, verken de mogelijkheden van het model in de Speeltuin en raadpleeg de API-gids voor gedetailleerde instructies. Zorg ervoor dat u bent ingelogd op CometAPI en de API-sleutel hebt verkregen voordat u toegang krijgt. KomeetAPI bieden een prijs die veel lager is dan de officiële prijs om u te helpen integreren.
Klaar om te gaan?→ Meld u vandaag nog aan voor CometAPI !
Als u meer tips, handleidingen en nieuws over AI wilt weten, volg ons dan op VK, X en Discord!
Conclusie
gebruik Claude Haiku4.5 Een snelle proxy-encoder/worker maakt multi-agentsystemen met lage latentie en kosteneffectieve mogelijkheden mogelijk. Het praktische patroon is om een model met hogere capaciteit te laten orkestreren en evalueren, terwijl duizenden Haiku-workers parallel het routinematige zware werk uitvoeren. Het minimale Python-voorbeeld hierboven zou u op weg moeten helpen – pas het aan uw productiewachtrij, monitoring en toolset aan om robuuste, veilige en schaalbare agentische pipelines te bouwen.