Kodowanie agentowe — praktyka wykorzystywania autonomicznej sztucznej inteligencji agentów do planowania, pisania, testowania i iterowania oprogramowania — w latach 2024–2025 przeszliśmy od demonstracji badawczych do praktycznych przepływów pracy programistów. Wraz z nadejściem października 2025 r. Klaudiusz Haiku 4.5, Anthropic dostarczył model wyraźnie zoptymalizowany pod kątem agentowy Obciążenia: szybkie, ekonomiczne i dostosowane do orkiestracji podagentów oraz zadań „użytkowania komputera” (tj. obsługi narzędzi, edytorów, interfejsów wiersza poleceń). Ten przewodnik konsoliduje najnowsze wiadomości, uwagi dotyczące możliwości, praktyczne rozwiązania i najlepsze praktyki zarządzania, aby programiści i liderzy inżynierii mogli odpowiedzialnie i skutecznie wdrażać kodowanie agentowe w 2025 roku.
Czym jest „kodowanie agentowe” (Orkiestracja, Podagenci)?
Kodowanie agentowe Odnosi się do wzorców użycia LLM, w których model nie tylko pisze kod, ale także koordynuje działania, wywołuje narzędzia, obsługuje wyniki pośrednie i autonomicznie zarządza podzadaniami w ramach większego przepływu pracy. W praktyce oznacza to, że model może działać jak „agent programisty”, który planuje sekwencję kroków, deleguje pracę do podagentów/narzędzi i przetwarza ich wyniki, aby wygenerować ostateczny artefakt. Anthropic i inni tworzą modele i frameworki narzędziowe, aby wspierać ten styl.
Orkiestracja kontra podagenci
- OrchestratorKontroler (człowiek, dedykowany model agenta, taki jak Sonnet 4.5, lub program o uproszczonej strukturze), który rozkłada złożone zadanie na oddzielne podzadania, przypisuje je do podagentów i łączy wyniki. Orkiestrator utrzymuje stan globalny i egzekwuje polityki (bezpieczeństwa, budżety).
- Podagenci:Małe, ukierunkowane zespoły robocze (często lżejsze modele, takie jak Haiku 4.5, a nawet deterministyczne moduły kodu), które zajmują się poszczególnymi podzadaniami — np. podsumowaniem, ekstrakcją encji, kodowaniem, wywoływaniem API lub sprawdzaniem poprawności wyników.
Częstym i ekonomicznym rozwiązaniem jest wykorzystanie Claude Haiku 4.5 jako podagenta (kodera) i silniejszego modelu wnioskowania jako orkiestratora: orkiestrator planuje, podczas gdy Haiku szybko i tanio implementuje wiele małych, paralelizowalnych operacji.
Dlaczego to ma teraz znaczenie
Kilka czynników sprawiło, że kodowanie agentowe stało się praktyczne w roku 2025:
- Modele dostrojone do korzystanie z komputera, z lepszą niezawodnością wywoływania narzędzi, testowania i orkiestracji.
- Poprawa opóźnień i kosztów umożliwiająca równoległe uruchamianie wielu instancji agentów.
- Ekosystemy narzędzi (interfejsy API, środowiska testowe, integracje CI/CD), które umożliwiają agentom działanie w sposób kontrolowany i możliwy do obserwacji.
Claude Haiku 4.5 został zaprojektowany tak, aby wykorzystać te trendy, oferując równowagę między szybkością, kosztami i biegłością kodowania odpowiednią do orkiestracji podagentów.
Model mentalny (wspólny wzorzec): Planista → Pracownik(cy) → Ewaluator. Planista dzieli cel na zadania; podagenci pracowników wykonują zadania (często równolegle); ewaluator weryfikuje i akceptuje lub prosi o poprawki.
Claude Haiku 4.5 — Co nowego dla programistów
Firma Anthropic wydała Claude Haiku 4.5 w październiku 2025 roku. Jest to model o wysokiej przepustowości i niskich kosztach, zoptymalizowany pod kątem kodowania, wykorzystania komputerów i zadań agentowych. Wersja koncentruje się na zwiększeniu szybkości i obniżeniu kosztu na token, przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności kodowania i wnioskowania wieloetapowego – cech niezbędnych w praktycznych przepływach pracy agentowych, gdzie normą jest wiele krótkich wywołań narzędzi i pętli. Haiku 4.5 jest pozycjonowane jako najbardziej ekonomiczna opcja w warstwie Haiku firmy Anthropic, zapewniając jednocześnie wysoką wydajność na poziomie zadań dla kodu i zadań agentowych. Model został udostępniony za pośrednictwem API, umożliwiając programistom integrację z systemami ciągłej integracji (CI), narzędziami IDE i orkiestratorami po stronie serwera.
Testy porównawcze i praktyczna wydajność
Wśród najważniejszych wskaźników: Claude Haiku 4.5 uzyskało wysokie wyniki w testach porównawczych kodowania, takich jak SWE-bench Verified (w materiałach Anthropic odnotowano wynik ~73.3%) i wykazało zauważalną poprawę w „wykorzystaniu komputera” (zadaniach sterowanych narzędziami) w porównaniu z poprzednimi wersjami Haiku. Claude Haiku 4.5 dorównuje Sonnet 4 w wielu zadaniach programistycznych, oferując jednocześnie kompromis między kosztami a wydajnością, co czyni je atrakcyjnym dla skalowalnych systemów agentowych.
Kluczowe funkcje Claude Haiku 4.5 umożliwiające kodowanie agentowe
Profil prędkości i kosztów dostosowany do pętli i wywołań narzędzi:Pętle agentów zazwyczaj obejmują wiele krótkich wywołań modelu (planowanie → wywołanie narzędzia → ocena → ponowne planowanie). Haiku 4.5 kładzie nacisk na przepustowość i niższy koszt tokenów, umożliwiając uruchamianie większej liczby iteracji w przystępnej cenie. Jest to niezbędne, gdy orkiestrator generuje podagentów do testowania, lintingu lub budowania gałęzi eksperymentalnych.
Mocniejsze kodowanie w skróconej formie i „korzystanie z komputera”: Haiku 4.5 jest zoptymalizowane pod kątem wydajności w testach kodowania i zadaniach symulujących pracę na komputerze (uruchamianie poleceń powłoki, edycja plików, interpretacja logów). Dzięki temu jest bardziej niezawodne w skryptach automatyzacji, w których LLM odczytuje wyniki, decyduje o kolejnych krokach i wydaje polecenia. Wykorzystaj tę możliwość do automatyzacji triażu, tworzenia rusztowań i cykli testowania i naprawiania błędów.
Dostępność API i ekosystemu: Do Haiku 4.5 można uzyskać dostęp za pomocą API (takiego jak Interfejs API Comet ) oraz za pośrednictwem partnerów chmurowych (np. Vertex AI i Bedrock), co upraszcza integrację z istniejącymi procesami CI/CD, konteneryzowanymi orkiestratorami i usługami chmurowymi. Stabilny interfejs programistyczny redukuje kruchy kod scalony i umożliwia spójne ograniczanie przepustowości, ponawianie prób oraz obserwowalność.
Wzorce orkiestracji wieloagentowej, które dobrze współpracują z Haiku 4.5
Jeśli Haiku 4.5 okaże się Twoim niedrogim i szybkim narzędziem, wyróżni się kilka sprawdzonych wzorców orkiestracji.
1) Orkiestracja hierarchiczna (Mistrz/Pracownicy)
Jak to działa: Planista wysokiego poziomu (Sonnet) → dyspozytor średniego poziomu (orkiestrator Haiku) → pula pracowników (Haikus + kod deterministyczny). Orkiestrator wyższego poziomu (np. Sonnet 4.5) tworzy plan i przypisuje kroki wielu pracownikom Haiku 4.5. Nadrzędny agreguje wyniki i przeprowadza ostateczne wnioskowanie lub kontrole akceptacji.
Kiedy użyć: Złożone zadania wymagające sporadycznego, pionierskiego rozumowania (projektowanie, podejmowanie decyzji politycznych), ale dużej ilości rutynowego wykonywania. Jest to wyraźnie zalecane przez Anthropic jako produktywny wzorzec.
2) Farma zadań/pula pracowników
Jak to działa: Grupa identycznych pracowników Haiku pobiera zadania z kolejki i uruchamia je niezależnie. Orkiestra monitoruje postęp i ponownie przydziela nieudane zadania.
Kiedy użyć: Obciążenia o wysokiej przepustowości, takie jak podsumowywanie dokumentów wsadowych, etykietowanie zbiorów danych czy uruchamianie testów jednostkowych w wielu ścieżkach kodu. Ten wzorzec wykorzystuje szybkość i niskie koszty Haiku.
3) Potok (przekształcenia etapowe)
Jak to działa: Dane przepływają przez uporządkowane etapy – np. pobieranie → normalizacja (Haiku) → wzbogacanie (narzędzia zewnętrzne) → synteza (Sonnet). Każdy etap jest mały i wyspecjalizowany.
Kiedy użyć: Wieloetapowe ETL lub generowanie treści, gdzie różne modele/narzędzia sprawdzają się idealnie na różnych etapach.
4) MapReduce / MapMerge
Jak to działa: Mapa: wielu pracowników Haiku przetwarza różne fragmenty danych wejściowych. Redukcja: orkiestrator (lub silniejszy model) łączy i rozwiązuje konflikty.
Kiedy użyć: Analiza dużych korpusów tekstowych, zapewnienie jakości na dużą skalę lub synteza wielu dokumentów. Przydatne, gdy chcesz zachować lokalne kodowania dla zapewnienia możliwości śledzenia, ale potrzebujesz globalnego podsumowania lub rankingu obliczanego tylko sporadycznie przez droższy model.
5) Pętla ewaluatora (kontrola jakości + rewizja)
Jak to działa: Haiku generuje wynik; inny pracownik Haiku lub ewaluator Sonetu sprawdza go pod kątem listy kontrolnej. Jeśli wynik jest niepoprawny, następuje powrót do pętli.
Kiedy użyć: Zadania wymagające dużej dbałości o jakość, w przypadku których iteracyjne udoskonalanie jest tańsze niż stosowanie wyłącznie modelu granicznego.
Architektura systemu: pragmatyczna kodowanie proxy konfiguracja z Haiku
Kompaktowa architektura referencyjna (komponenty):
- Brama API / Edge: odbiera żądania użytkowników; dokonuje autoryzacji/ograniczeń szybkości.
- Preprocesor (Haiku): czyści, normalizuje, wyodrębnia pola strukturalne i zwraca zakodowany obiekt zadania (JSON) — kodowanie proxy.
- Orchestrator (Sonnet / wyższy model lub lekki silnik reguł): pobiera zakodowane zadania i decyduje, które podzadania utworzyć lub czy obsłużyć żądanie samodzielnie.
- Pula pracowników (instancje Haiku): Równolegle agenci Haiku wykonują przypisane im podzadania (wyszukiwanie, podsumowywanie, generowanie kodu, proste wywołania narzędzi).
- Ewaluator / Bramka Jakości (Sonnet lub Haiku): Weryfikuje wyniki i w razie potrzeby żąda udoskonaleń.
- Warstwa narzędziowa: łączniki do baz danych, wyszukiwania, piaskownice do wykonywania kodu lub zewnętrzne interfejsy API.
Ulepszone zachowanie „orkiestracji podagentów” w Haiku 4.5 sprawia, że doskonale nadaje się do tej kompozycji: szybkość reakcji i profil kosztów pozwalają na uruchomienie kilku równoczesnych procesów roboczych w celu równoległego eksplorowania różnych implementacji. Ta konfiguracja traktuje Haiku jako szybki koder proxy i pracownik wykonawczy, redukując opóźnienia i koszty, przy jednoczesnym zachowaniu możliwości korzystania z Sonnet do intensywnego planowania/oceny.
Rozważania dotyczące narzędzi i obliczeń
- Korzystanie z komputera w trybie piaskownicy: Zapewnij agentom kontrolowane powłoki lub środowiska kontenerowe do uruchamiania testów i budowania artefaktów. Ogranicz dostęp do sieci i montuj tylko niezbędne repozytoria.
- Pochodzenie:Każda akcja agenta powinna generować podpisane logi i różnice, aby zachować możliwość wyjaśnienia i umożliwić wycofanie zmian.
- Równoległość:Uruchomienie wielu procesów roboczych zwiększa zasięg (różne implementacje), ale wymaga koordynacji w celu uzgodnienia kolidujących poprawek.
- Budżety zasobów:Użyj Haiku 4.5 do „wewnętrznej pętli” (szybka iteracja) i zarezerwuj bardziej skomplikowane modele na potrzeby ostatecznego przeglądu kodu lub analizy architektonicznej, jeśli będzie to konieczne.
Osłony narzędzi i adaptery możliwości
Nigdy nie udostępniaj surowych interfejsów API systemu bezpośrednio w wierszach poleceń modelu. Opakuj narzędzia w wąskie, jawne adaptery, które weryfikują dane wejściowe i oczyszczają dane wyjściowe. Przykładowe obowiązki adaptera:
- Sprawdź poprawność poleceń dla dozwolonych operacji
- Wymuszaj limity zasobów/czasu
- Przetłumacz błędy niskiego poziomu na ustrukturyzowany kod JSON dla oceniającego
Minimalny przykład działania — Python (asynchroniczny)
Poniżej znajduje się minimalna, praktyczny Przykład Pythona demonstrujący wzorzec hierarchiczny: Sonet jako planista, pracownicy Haiku jako wykonawcy. Wykorzystuje oficjalny pakiet SDK Anthropic Python do obsługi komunikatów (zobacz dokumentację SDK). Zastąp ANTHROPIC_API_KEY ze zmienną środowiskową. Możesz również skorzystać z API CometAPI: Claude Haiku 4.5 API oraz Claude Sonnet 4.5 APICena wywołania API za pomocą CometAPI jest o 20% niższa od ceny oficjalnej. Cena wywołania API przez CometAPI jest o 20% niższa od ceny oficjalnej. Wystarczy zastąpić klucz… Otrzymany klucz CometAPI zadzwonić.
Uwagi: ten przykład jest celowo krótki i synchroniczny/asynchroniczny dla większej przejrzystości. W środowisku produkcyjnym dodasz solidną obsługę błędów, ponawianie prób, zarządzanie sekretami oraz kolejkę zadań (np. Redis/RQ, Celery lub 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)
Krótko o tym, co to robi:
Sonnet planuje pracę (kroki JSON). Haiku uruchamia każdy krok równolegle. Następnie Sonnet syntetyzuje/waliduje wyniki. To jest kanon. planista→pracownik→ewaluator pętla. Kod wykorzystuje pakiet Anthropic Python SDK (anthropic), którego przykłady i asynchroniczny klient pokazują to samo messages.create berło.
Jak uzyskać dostęp do interfejsu API Claude Haiku 4.5
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.
Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Claude Haiku 4.5 API poprzez CometAPI, najnowsza wersja modelu jest zawsze aktualizowany na oficjalnej stronie internetowej. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!
Podsumowanie
Korzystanie z Klaudiusz Haiku 4.5 Szybki koder/proxy worker odblokowuje nisko-opóźnieniowe i ekonomiczne systemy wieloagentowe. Praktyczny sposób działania polega na umożliwieniu modelowi o większej wydajności orkiestracji i ewaluacji, podczas gdy tysiące pracowników Haiku wykonuje równolegle rutynowe, ciężkie zadania. Powyższy, minimalistyczny przykład w Pythonie powinien być dobrym punktem wyjścia — dostosuj go do swojej kolejki produkcyjnej, monitorowania i zestawu narzędzi, aby budować solidne, bezpieczne i skalowalne potoki agentowe.