Mã hóa tác nhân — thực hành sử dụng AI tự động đại lý để lập kế hoạch, viết, kiểm tra và lặp lại phần mềm — chuyển từ bản demo nghiên cứu sang quy trình làm việc thực tế của nhà phát triển vào năm 2024–2025. Với sự ra mắt vào tháng 10 năm 2025 của Claude Haiku 4.5, Anthropic đã cung cấp một mô hình được tối ưu hóa rõ ràng cho đại lý khối lượng công việc: nhanh chóng, tiết kiệm chi phí và được điều chỉnh cho việc phối hợp tác nhân phụ và các tác vụ "sử dụng máy tính" (ví dụ: điều khiển công cụ, trình soạn thảo, CLI). Hướng dẫn này tổng hợp những tin tức mới nhất, ghi chú về năng lực, công thức thực tế và các phương pháp quản trị tốt nhất để các nhà phát triển và lãnh đạo kỹ thuật có thể áp dụng mã hóa tác nhân một cách có trách nhiệm và hiệu quả vào năm 2025.
“Mã hóa tác nhân” (Điều phối, Tác nhân phụ) là gì?
Mã hóa tác nhân đề cập đến các mô hình sử dụng LLM, trong đó mô hình không chỉ viết mã mà còn điều phối các hành động, gọi công cụ, xử lý kết quả trung gian và quản lý các tác vụ phụ một cách tự động như một phần của quy trình làm việc lớn hơn. Trên thực tế, điều đó có nghĩa là mô hình có thể hoạt động như một "tác nhân lập trình" lập kế hoạch trình tự các bước, phân công công việc cho các tác nhân/công cụ phụ và sử dụng kết quả đầu ra của chúng để tạo ra sản phẩm cuối cùng. Anthropic và các công ty khác đang xây dựng các mô hình và khung công cụ một cách rõ ràng để hỗ trợ phong cách này.
Dàn nhạc so với các tác nhân phụ
- Dàn nhạc: Một bộ điều khiển (có thể là con người, một mô hình tác nhân chuyên dụng như Sonnet 4.5, hoặc một chương trình nhỏ) phân tích một tác vụ phức tạp thành các tác vụ con riêng biệt, phân công chúng cho các tác nhân phụ và kết nối các kết quả lại với nhau. Bộ điều phối duy trì trạng thái toàn cục và thực thi các chính sách (an toàn, ngân sách).
- Đại lý phụ: Các công cụ nhỏ, tập trung (thường là các mô hình nhẹ hơn như Haiku 4.5 hoặc thậm chí là các mô-đun mã xác định) xử lý các nhiệm vụ phụ riêng lẻ — ví dụ: tóm tắt, trích xuất thực thể, mã hóa, gọi API hoặc xác thực đầu ra.
Sử dụng Claude Haiku 4.5 như một tác nhân phụ (bộ mã hóa) và một mô hình lý luận mạnh hơn như một bộ điều phối là một thiết kế phổ biến và tiết kiệm chi phí: bộ điều phối lập kế hoạch, trong khi Haiku thực hiện nhiều hoạt động nhỏ, có thể song song hóa một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.
Tại sao điều đó quan trọng bây giờ
Một số yếu tố đã hội tụ để làm cho mã hóa tác nhân trở nên thiết thực vào năm 2025:
- Các mô hình được điều chỉnh cho sử dụng máy tính, với độ tin cậy tốt hơn cho việc gọi công cụ, thử nghiệm và điều phối.
- Cải thiện độ trễ và chi phí cho phép chạy nhiều phiên bản tác nhân song song.
- Hệ sinh thái công cụ (API, hộp cát, tích hợp CI/CD) cho phép các tác nhân hoạt động theo cách có thể kiểm soát và quan sát được.
Claude Haiku 4.5 được định vị rõ ràng để tận dụng các xu hướng này bằng cách cung cấp sự cân bằng giữa tốc độ, chi phí và khả năng lập trình phù hợp cho việc điều phối tác nhân phụ.
Mô hình tinh thần (mô hình chung): Người lập kế hoạch → Nhân viên → Người đánh giá. Người lập kế hoạch chia nhỏ mục tiêu thành các nhiệm vụ; các tác nhân phụ thực hiện các nhiệm vụ (thường song song); người đánh giá xác minh và chấp nhận hoặc yêu cầu tinh chỉnh.
Claude Haiku 4.5 — Có gì mới dành cho nhà phát triển
Anthropic đã phát hành Claude Haiku 4.5 vào tháng 10 năm 2025, một mô hình hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí, được tinh chỉnh cho việc mã hóa, sử dụng máy tính và các tác vụ agent. Bản phát hành này tập trung vào việc cải thiện tốc độ và chi phí cho mỗi token, đồng thời duy trì hiệu suất mã hóa mạnh mẽ và khả năng suy luận đa bước — những đặc tính thiết yếu cho các quy trình làm việc agent thực tế, nơi nhiều lệnh gọi công cụ ngắn và vòng lặp là tiêu chuẩn. Haiku 4.5 được định vị là lựa chọn tiết kiệm nhất trong dòng Haiku của Anthropic, đồng thời đáp ứng hiệu suất cấp tác vụ quan trọng cho các tác vụ mã hóa và agent. Mô hình này đã được cung cấp thông qua API, cho phép các nhà phát triển tích hợp nó vào các hệ thống CI, công cụ tích hợp trong IDE và các bộ điều phối phía máy chủ.
Tiêu chuẩn và hiệu suất thực tế
Trong số các số liệu tiêu đề: Claude Haiku 4.5 đạt điểm cao trong các bài kiểm tra chuẩn mã hóa như SWE-bench Verified (được báo cáo ở mức ~73.3% trong các tài liệu Anthropic) và cho thấy những cải thiện đáng kể về "sử dụng máy tính" (các tác vụ điều khiển bằng công cụ) so với các phiên bản Haiku trước đó. Claude Haiku 4.5 ngang bằng với Sonnet 4 trong nhiều tác vụ dành cho nhà phát triển, đồng thời cung cấp những đánh đổi về chi phí/hiệu suất, khiến nó trở nên hấp dẫn đối với các hệ thống tác nhân mở rộng.
Các tính năng chính của Claude Haiku 4.5 cho phép mã hóa tác nhân
Hồ sơ tốc độ và chi phí được điều chỉnh cho các vòng lặp và lệnh gọi công cụ: Vòng lặp Agentic thường bao gồm nhiều lệnh gọi mô hình ngắn (lập kế hoạch → gọi công cụ → đánh giá → lập kế hoạch lại). Haiku 4.5 nhấn mạnh vào thông lượng và chi phí mã thông báo thấp hơn, cho phép bạn chạy nhiều lần lặp lại một cách tiết kiệm. Điều này rất cần thiết khi orchestrator của bạn tạo ra các agent phụ để kiểm tra, kiểm tra lỗi hoặc xây dựng các nhánh thử nghiệm.
Mã hóa dạng ngắn mạnh hơn và “sử dụng máy tính”: Haiku 4.5 được tinh chỉnh để hoạt động tốt trên các bài kiểm tra chuẩn mã hóa và các tác vụ mô phỏng bằng máy tính (chạy lệnh shell, chỉnh sửa tệp, diễn giải nhật ký). Điều này giúp Haiku trở nên đáng tin cậy hơn cho các tập lệnh tự động hóa, trong đó LLM đọc kết quả đầu ra, quyết định các bước tiếp theo và đưa ra các lệnh tiếp theo. Hãy sử dụng khả năng này để tự động hóa các chu trình phân loại, dàn dựng và kiểm tra-sửa lỗi.
Tính khả dụng của API và hệ sinh thái: Haiku 4.5 có thể truy cập thông qua API (chẳng hạn như Sao chổiAPI ) và thông qua các đối tác đám mây (ví dụ: Vertex AI và Bedrock listings), giúp đơn giản hóa việc tích hợp với các quy trình CI/CD hiện có, các bộ điều phối được đóng gói trong container và các dịch vụ đám mây. Việc có một giao diện lập trình ổn định giúp giảm thiểu mã dính dễ vỡ và cho phép giới hạn tốc độ, thử lại và khả năng quan sát nhất quán.
Các mô hình phối hợp đa tác nhân hoạt động tốt với Haiku 4.5
Khi Haiku 4.5 là công cụ nhanh chóng, giá rẻ của bạn, một số mẫu phối hợp đã được chứng minh sẽ nổi bật.
1) Phối hợp phân cấp (Chủ/Công nhân)
Làm thế nào nó hoạt động: Trình lập kế hoạch cấp cao (Sonnet) → trình điều phối cấp trung (Haiku orchestrator) → nhóm công nhân (Haiku + mã xác định). Một trình điều phối có năng lực cao hơn (ví dụ: Sonnet 4.5) sẽ lập kế hoạch và phân công các bước cho nhiều công nhân Haiku 4.5. Trình chủ tổng hợp kết quả và thực hiện suy luận cuối cùng hoặc kiểm tra chấp nhận.
Khi nào nên sử dụng: Các tác vụ phức tạp đôi khi cần lập luận biên giới (thiết kế, quyết định chính sách) nhưng lại đòi hỏi nhiều thao tác thực hiện thường xuyên. Anthropic khuyến nghị rõ ràng đây là một mô hình hiệu quả.
2) Nhiệm vụ-Trang trại / Nhóm công nhân
Làm thế nào nó hoạt động: Một nhóm các nhân viên Haiku giống hệt nhau sẽ lấy các tác vụ từ hàng đợi và chạy chúng một cách độc lập. Bộ điều phối sẽ theo dõi tiến độ và phân công lại các tác vụ thất bại.
Khi nào nên sử dụng: Các khối lượng công việc đòi hỏi năng suất cao như tóm tắt tài liệu hàng loạt, gắn nhãn tập dữ liệu hoặc chạy thử nghiệm đơn vị trên nhiều đường dẫn mã. Mô hình này tận dụng tối đa tốc độ và chi phí thấp của Haiku.
3) Đường ống (chuyển đổi theo giai đoạn)
Làm thế nào nó hoạt động: Dữ liệu chảy qua các giai đoạn có thứ tự — ví dụ: thu thập → chuẩn hóa (Haiku) → làm giàu (công cụ bên ngoài) → tổng hợp (Sonnet). Mỗi giai đoạn đều nhỏ và chuyên biệt.
Khi nào nên sử dụng: ETL nhiều bước hoặc tạo nội dung trong đó các mô hình/công cụ khác nhau lý tưởng cho các giai đoạn khác nhau.
4) MapReduce / MapMerge
Làm thế nào nó hoạt động: Bản đồ: nhiều người làm việc với Haiku xử lý các phân đoạn dữ liệu đầu vào khác nhau. Thu gọn: người điều phối (hoặc một mô hình mạnh hơn) hợp nhất và giải quyết xung đột.
Khi nào nên sử dụng: Phân tích tập hợp văn bản lớn, QA quy mô lớn hoặc tổng hợp đa tài liệu. Hữu ích khi bạn muốn mã hóa cục bộ được bảo tồn để truy xuất nguồn gốc, nhưng cần tóm tắt hoặc xếp hạng toàn cục chỉ được tính toán thỉnh thoảng bằng mô hình đắt tiền hơn.
5) Vòng lặp đánh giá (QA + sửa đổi)
Làm thế nào nó hoạt động: Haiku tạo ra một đầu ra; một nhân viên Haiku khác hoặc người đánh giá Sonnet sẽ kiểm tra nó với một danh sách kiểm tra. Nếu đầu ra không thành công, nó sẽ lặp lại.
Khi nào nên sử dụng: Các nhiệm vụ nhạy cảm về chất lượng, trong đó việc tinh chỉnh lặp đi lặp lại sẽ rẻ hơn so với việc chỉ sử dụng mô hình biên giới.
Kiến trúc hệ thống: một thực dụng mã hóa proxy thiết lập với Haiku
Kiến trúc tham chiếu nhỏ gọn (các thành phần):
- Cổng API/Edge: nhận yêu cầu của người dùng; thực hiện xác thực/giới hạn tốc độ.
- Bộ tiền xử lý (Haiku): làm sạch, chuẩn hóa, trích xuất các trường có cấu trúc và trả về một đối tượng tác vụ được mã hóa (JSON) — mã hóa proxy.
- Orchestrator (Sonnet / mô hình cao hơn hoặc công cụ quy tắc nhẹ): sử dụng các tác vụ được mã hóa và quyết định tác vụ con nào sẽ được tạo ra hoặc có xử lý chính yêu cầu đó hay không.
- Nhóm công nhân (các trường hợp Haiku): Các tác nhân Haiku song song thực hiện các nhiệm vụ phụ được giao (tìm kiếm, tóm tắt, tạo mã, gọi công cụ đơn giản).
- Người đánh giá / Cổng chất lượng (Sonnet hoặc Haiku): xác minh đầu ra và yêu cầu cải tiến nếu cần thiết.
- Lớp dụng cụ: kết nối với cơ sở dữ liệu, tìm kiếm, hộp cát thực thi mã hoặc API bên ngoài.
Tính năng "điều phối tác nhân phụ" được cải tiến của Haiku 4.5 khiến nó rất phù hợp với cấu trúc này: tốc độ phản hồi và chi phí cho phép chạy nhiều tác nhân đồng thời để khám phá các triển khai đa dạng song song. Thiết lập này coi Haiku là bộ mã hóa proxy nhanh và công cụ thực thi, giảm độ trễ và chi phí trong khi vẫn giữ Sonnet để lập kế hoạch/đánh giá quan trọng.
Cân nhắc về công cụ và tính toán
- Sử dụng máy tính trong hộp cát: Cung cấp cho các tác nhân shell được kiểm soát hoặc môi trường chứa để chạy thử nghiệm và xây dựng các hiện vật. Hạn chế truy cập mạng và chỉ gắn các kho lưu trữ cần thiết.
- Nguồn gốc: Mọi hành động của tác nhân đều phải tạo ra nhật ký có chữ ký và sự khác biệt để duy trì khả năng giải thích và cho phép khôi phục.
- Song song: Việc khởi chạy nhiều công cụ sẽ tăng phạm vi phủ sóng (các triển khai khác nhau), nhưng cần phải phối hợp để điều hòa các bản vá xung đột.
- Ngân sách tài nguyên: Sử dụng Haiku 4.5 cho “vòng lặp bên trong” (lặp lại nhanh) và dành các mô hình nặng hơn cho việc xem xét mã cuối cùng hoặc phân tích kiến trúc nếu cần thiết.
Bộ bao bọc công cụ và bộ điều hợp khả năng
Không bao giờ để API hệ thống thô trực tiếp tiếp xúc với các lời nhắc mô hình. Hãy gói gọn các công cụ trong các bộ điều hợp hẹp, rõ ràng để xác thực đầu vào và khử trùng đầu ra. Ví dụ về trách nhiệm của bộ điều hợp:
- Xác thực lệnh cho các hoạt động được phép
- Thực thi giới hạn tài nguyên/thời gian
- Biên dịch các lỗi cấp thấp thành JSON có cấu trúc cho người đánh giá
Ví dụ làm việc tối thiểu — Python (không đồng bộ)
Dưới đây là một bản tối thiểu, thực tế Ví dụ Python minh họa một mô hình phân cấp: Sonnet là người lập kế hoạch, Haiku là người thực thi. Nó sử dụng Anthropic Python SDK chính thức để nhắn tin (xem tài liệu SDK). Thay thế ANTHROPIC_API_KEY với biến môi trường của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng API của CometAPI: Claude Haiku 4.5 API và Claude Sonnet 4.5 APIGiá gọi API bằng CometAPI giảm 20% so với giá chính thức. Giá gọi API bằng CometAPI giảm 20% so với giá chính thức. Bạn chỉ cần thay thế Khóa bằng CometAPI KEY bạn đã nhận được để gọi.
Lưu ý: Ví dụ này được thiết kế nhỏ gọn và kết hợp đồng bộ/bất đồng bộ để dễ hiểu. Trong quá trình sản xuất, bạn sẽ bổ sung tính năng xử lý lỗi, thử lại, quản lý bí mật và hàng đợi tác vụ mạnh mẽ (ví dụ: Redis/RQ, Celery hoặc 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)
Tóm lại, tác dụng của nó là:
Sonnet lập kế hoạch công việc (các bước JSON). Haiku chạy đồng thời từng bước. Sau đó, Sonnet tổng hợp/xác thực kết quả. Đây là quy tắc chuẩn. người lập kế hoạch → người lao động → người đánh giá vòng lặp. Mã sử dụng Anthropic Python SDK (anthropic), có ví dụ và máy khách không đồng bộ hiển thị giống nhau messages.create diệnngười dùng.
Cách truy cập API Claude Haiku 4.5
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Các nhà phát triển có thể truy cập Claude Haiku 4.5 API thông qua CometAPI, phiên bản mẫu mới nhất luôn được cập nhật trên trang web chính thức. Để bắt đầu, hãy khám phá các khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. Sao chổiAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!
Kết luận
Sử dụng Claude Haiku 4.5 Với tư cách là một bộ mã hóa/công nhân proxy nhanh, hệ thống đa tác tử có độ trễ thấp và tiết kiệm chi phí sẽ được mở khóa. Mô hình thực tế là để một mô hình có năng lực cao hơn điều phối và đánh giá trong khi hàng nghìn công nhân Haiku thực hiện các công việc nặng nhọc thường xuyên song song. Ví dụ Python tối giản ở trên sẽ giúp bạn bắt đầu — hãy điều chỉnh nó cho phù hợp với hàng đợi sản xuất, hệ thống giám sát và bộ công cụ của bạn để xây dựng các đường ống tác nhân mạnh mẽ, an toàn và có khả năng mở rộng.