Agentisk koding – praksisen med å bruke autonom kunstig intelligens agenter å planlegge, skrive, teste og iterere på programvare – gikk fra forskningsdemonstrasjoner til praktiske utviklerarbeidsflyter i 2024–2025. Med ankomsten av oktober 2025 Claude Haiku 4.5, Anthropic leverte en modell eksplisitt optimalisert for agent arbeidsbelastninger: raske, kostnadseffektive og innstilt for underagentorkestrering og "datamaskinbruk"-oppgaver (f.eks. kjøreverktøy, redigeringsprogrammer, CLI-er). Denne veiledningen samler de siste nyhetene, funksjonalitetsnotatene, praktiske oppskrifter og beste praksis for styring, slik at utviklere og ingeniørledere kan ta i bruk agentisk koding på en ansvarlig og effektiv måte i 2025.
Hva er «agentisk koding» (orkestrering, subagenter)?
Agentkoding refererer til bruksmønstre for LLM der modellen ikke bare skriver kode, men også koordinerer handlinger, kaller verktøy, håndterer mellomresultater og administrerer deloppgaver autonomt som en del av en større arbeidsflyt. I praksis betyr det at modellen kan fungere som en "programmeringsagent" som planlegger en sekvens av trinn, delegerer arbeid til underagenter/verktøy og forbruker deres output for å produsere en endelig artefakt. Anthropic og andre bygger eksplisitt modeller og verktøyrammeverk for å støtte denne stilen.
Orkestrering vs. underagenter
- OrchestratorEn kontroller (enten et menneske, en dedikert agentmodell som Sonnet 4.5, eller et tynt program) som deler opp en kompleks oppgave i separate deloppgaver, tildeler dem til underagenter og setter sammen resultatene. Orkestratoren opprettholder global tilstand og håndhever retningslinjer (sikkerhet, budsjetter).
- UnderagenterSmå, fokuserte arbeidere (ofte lettere modeller som Haiku 4.5, eller til og med deterministiske kodemoduler) som håndterer individuelle deloppgaver – f.eks. oppsummering, enhetsutvinning, koding, API-kall eller validering av utganger.
Å bruke Claude Haiku 4.5 som en subagent (koderen) og en sterkere resonnementsmodell som orkestrator er en vanlig og kostnadseffektiv design: orkestratoren planlegger, mens Haiku implementerer mange små, parallelliserbare operasjoner raskt og billig.
Hvorfor det er viktig nå
Flere faktorer kom sammen for å gjøre agentisk koding praktisk mulig i 2025:
- Modeller innstilt for datamaskinbruk, med bedre pålitelighet for verktøyaktivering, testing og orkestrering.
- Forbedringer i ventetid og kostnader som gjør det mulig å kjøre mange agentinstanser parallelt.
- Verktøyøkosystemer (API-er, sandkasser, CI/CD-integrasjoner) som lar agenter operere på en kontrollert og observerbar måte.
Claude Haiku 4.5 var eksplisitt posisjonert til å utnytte disse trendene ved å tilby en balanse mellom hastighet, kostnad og kodeferdigheter som var egnet for orkestrering av underagenter.
Mental modell (felles mønster): Planlegger → Arbeider(e) → Evaluerer. Planleggeren deler opp et mål i oppgaver; underagenter for arbeidere kjører oppgaver (ofte parallelt); en evaluerer verifiserer og enten godtar eller ber om forbedringer.
Claude Haiku 4.5 – Hva er nytt for utviklere
Anthropic lanserte Claude Haiku 4.5 i oktober 2025 som en kostnadseffektiv modell med høy gjennomstrømning, finjustert for koding, bruk av datamaskiner og agentoppgaver. Utgivelsen fokuserer på å forbedre hastighet og kostnad per token, samtidig som den bevarer sterk koding og flertrinns resonneringsytelse – viktige egenskaper for praktiske agentarbeidsflyter der mange korte verktøykall og løkker er normen. Haiku 4.5 er posisjonert som det mest økonomiske alternativet i Anthropics Haiku-nivå, samtidig som den matcher viktig ytelse på oppgavenivå for kode- og agentoppgaver. Modellen er gjort tilgjengelig gjennom API, slik at utviklere kan integrere den i CI-systemer, verktøy i IDE og server-side orkestratorer.
Referanseverdier og praktisk ytelse
Blant hovedmålingene: Claude Haiku 4.5 oppnådde sterke karakterer på kodebenchmarks som SWE-bench Verified (rapportert til ~73.3 % i Anthropic Materials), og viste merkbare forbedringer i «datamaskinbruk» (verktøydrevne oppgaver) sammenlignet med tidligere Haiku-utgivelser. Claude Haiku 4.5 matcher Sonnet 4 på mange utvikleroppgaver, samtidig som den tilbyr kostnads-/ytelsesavveininger som gjør den attraktiv for skalerte agentsystemer.
Viktige funksjoner i Claude Haiku 4.5 som muliggjør agentisk koding
Hastighets- og kostnadsprofil justert for løkker og verktøykallAgentløkker involverer vanligvis mange korte modellkall (planlegging → verktøykall → evaluering → replanlegging). Haiku 4.5 vektlegger gjennomstrømning og lavere tokenkostnader, slik at du kan kjøre flere iterasjoner rimelig. Dette er viktig når orkestratoren din genererer underagenter for testing, linting eller bygging av eksperimentelle grener.
Sterkere kortformskoding og «datamaskinbruk»: Haiku 4.5 er finjustert for å yte bra på kodebenchmarks og oppgaver som simulerer bruk av en datamaskin (kjøring av skallkommandoer, redigering av filer, tolking av logger). Det gjør den mer pålitelig for automatiseringsskript der LLM leser utdata, bestemmer neste trinn og utsteder oppfølgingskommandoer. Bruk denne funksjonaliteten til å automatisere triage, scaffolding og test-fix-sykluser.
API- og økosystemtilgjengelighet: Haiku 4.5 er tilgjengelig via API-et (som for eksempel CometAPI ) og gjennom skypartnere (f.eks. Vertex AI og Bedrock-lister), noe som forenkler integrering med eksisterende CI/CD-pipelines, containeriserte orkestratorer og skytjenester. Å ha et stabilt programmatisk grensesnitt reduserer skjør limkode og muliggjør konsistent hastighetsbegrensning, nye forsøk og observerbarhet.
Multi-Agent-orkestreringsmønstre som fungerer bra med Haiku 4.5
Når Haiku 4.5 er din rimelige og raske arbeider, skiller flere velprøvde orkestreringsmønstre seg ut.
1) Hierarkisk orkestrering (Master/Workers)
Hvordan det fungerer: Høynivåplanlegger (Sonnet) → mellomnivå-dispatcher (Haiku-orkestrator) → arbeiderpool (Haikus + deterministisk kode). En orkestrator med høyere kapasitet (f.eks. Sonnet 4.5) produserer en plan og tildeler trinn til mange Haiku 4.5-arbeidere. Masteren aggregerer resultater og utfører endelige resonnements- eller akseptsjekker.
Når skal du bruke: Komplekse oppgaver som krever sporadisk grenseanalyse (design, politiske beslutninger), men mye rutinemessig utførelse. Dette anbefales eksplisitt av Anthropic som et produktivt mønster.
2) Oppgavegård / Arbeiderpool
Hvordan det fungerer: En gruppe identiske Haiku-arbeidere henter oppgaver fra en kø og kjører dem uavhengig. Orkestratoren overvåker fremdriften og tildeler mislykkede oppgaver på nytt.
Når skal du bruke: Høykapasitets arbeidsbelastninger som batch-dokumentsammendrag, merking av datasett eller kjøring av enhetstester på tvers av mange kodebaner. Dette mønsteret utnytter Haikus hastighet og lave kostnader.
3) Pipeline (trinnvise transformasjoner)
Hvordan det fungerer: Data flyter gjennom ordnede stadier – f.eks. inntak → normalisering (Haiku) → berikelse (eksterne verktøy) → syntese (Sonnet). Hvert stadium er lite og spesialisert.
Når skal du bruke: Flertrinns ETL eller innholdsgenerering der ulike modeller/verktøy er ideelle for ulike stadier.
4) MapReduce / MapMerge
Hvordan det fungerer: Kart: mange Haiku-arbeidere behandler forskjellige deler av input. Reduser: orkestrator (eller en sterkere modell) slår sammen og løser konflikter.
Når skal du bruke: Korporaanalyse i stor tekst, storskala kvalitetssikring eller syntese av flere dokumenter. Nyttig når du vil bevare lokale kodinger for sporbarhet, men trenger et globalt sammendrag eller en rangering som bare beregnes av og til av den dyrere modellen.
5) Evalueringsløkke (QA + revisjon)
Hvordan det fungerer: Haiku genererer et resultat; en annen Haiku-arbeider eller Sonnet-evaluator sjekker det mot en sjekkliste. Hvis resultatet feiler, går det tilbake i løkke.
Når skal du bruke: Kvalitetssensitive oppgaver der iterativ forbedring er billigere enn å bare bruke grensemodellen.
Systemarkitektur: en pragmatisk proxy-koding oppsett med Haiku
En kompakt referansearkitektur (komponenter):
- API-gateway / Edge: mottar brukerforespørsler; utfører autorisasjons-/hastighetsbegrensning.
- Forprosessor (Haiku): renser, normaliserer, trekker ut strukturerte felt og returnerer et kodet oppgaveobjekt (JSON) — proxy-koding.
- Orchestrator (Sonnet / høyere modell eller lettvektsregelmotor): forbruker kodede oppgaver og bestemmer hvilke deloppgaver som skal genereres, eller om forespørselen skal håndteres selv.
- Arbeiderpool (Haiku-forekomster): parallelle Haiku-agenter utfører tildelte deloppgaver (søk, oppsummering, generering av kode, enkle verktøykall).
- Evaluator / Kvalitetsport (Sonett eller Haiku): verifiserer resultater og ber om forbedringer om nødvendig.
- Verktøylag: koblinger til databaser, søk, sandkasser for kodekjøring eller eksterne API-er.
Haiku 4.5s forbedrede «sub-agent orkestrerings»-oppførsel gjør den godt egnet for denne sammensetningen: responshastigheten og kostnadsprofilen tillater at flere arbeidere kjører samtidig for å utforske ulike implementeringer parallelt. Dette oppsettet behandler Haiku som rask proxy-encoder og utførelsesarbeider, noe som reduserer ventetid og kostnader samtidig som Sonnet beholdes for tung planlegging/evaluering.
Hensyn til verktøy og beregning
- Datamaskinbruk i sandkasseGi agenter kontrollerte skall eller containeriserte miljøer for å kjøre tester og bygge artefakter. Begrens nettverkstilgang og monter kun nødvendige repositorier.
- ProveniensHver agenthandling bør produsere signerte logger og differensialer for å opprettholde forklarbarheten og tillate tilbakestillinger.
- parallellitetLansering av flere arbeidere øker dekningen (forskjellige implementeringer), men krever orkestrering for å avstemme motstridende oppdateringer.
- RessursbudsjetterBruk Haiku 4.5 for den «indre løkken» (rask iterasjon) og reserver tyngre modeller for endelig kodegjennomgang eller arkitekturanalyse om nødvendig.
Verktøyinnpakninger og kapasitetsadaptere
Aldri eksponer rå system-API-er direkte for modellledetekster. Pakk verktøy inn i smale, eksplisitte adaptere som validerer inndata og renser utdata. Eksempler på adapteransvar:
- Valider kommandoer for tillatte operasjoner
- Håndhev ressurs-/tidsgrenser
- Oversett lavnivåfeil til strukturert JSON for evaluatoren
Minimalt fungerende eksempel — Python (asynkron)
Nedenfor er et minimum, praktisk Python-eksempel som demonstrerer et hierarkisk mønsterSonnet som planlegger, Haiku-arbeidere som utførere. Den bruker det offisielle Anthropic Python SDK-et for meldingskall (se SDK-dokumentasjon). Erstatt ANTHROPIC_API_KEY med miljøvariabelen din. Du kan også bruke CometAPIs API: Claude Haiku 4.5 API og Claude Sonnet 4.5 APIPrisen for å kalle API med CometAPI er 20 % avslag på den offisielle prisen. Prisen for å kalle API med CometAPI er 20 % avslag på den offisielle prisen. Du trenger bare å erstatte nøkkelen med CometAPI-nøkkelen du fikk å ringe.
Merknader: Dette eksemplet er bevisst lite og blandet synkron/asynkron for tydelighets skyld. I produksjon legger du til robust feilhåndtering, nye forsøk, hemmelighetshåndtering og en oppgavekø (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)
Hva dette gjør, kort fortalt:
Sonnet planlegger arbeidet (JSON-trinn). Haiku kjører hvert trinn samtidig. Sonnet syntetiserer/validerer deretter resultatene. Dette er den kanoniske planlegger→arbeider→evaluator løkke. Koden bruker Anthropic Python SDK (anthropic), hvis eksempler og async-klient viser det samme messages.create grensesnitt.
Slik får du tilgang til Claude Haiku 4.5 API
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
Utviklere har tilgang Claude Haiku 4.5 API gjennom Comet API, den nyeste modellversjonen er alltid oppdatert med den offisielle nettsiden. For å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !
Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!
Konklusjon
Ved hjelp av Claude Haiku 4.5 ettersom en rask proxy-koder/arbeider låser opp kostnadseffektive multiagentsystemer med lav latens. Det praktiske mønsteret er å la en modell med høyere kapasitet orkestrere og evaluere mens tusenvis av Haiku-arbeidere utfører det rutinemessige tunge arbeidet parallelt. Det minimale Python-eksemplet ovenfor bør komme i gang – tilpass det til produksjonskøen, overvåkingen og verktøysettet ditt for å bygge robuste, sikre og skalerbare agentpipelines.