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36氪·AI·· 22 天前AI 评分64

Claude组队查Bug,11.6万行代码三次均查出66个,单Agent最高只找到27个

Claude自己组队查Bug!11.6万行代码揪出66个,单Agent最高只找到27个

文章要点
  • 110月10日Claude Managed Agents动态工作流开启公测,主Agent可自己编写分工程序,安排多个Agent分阶段完成任务并汇总
  • 2官方测试在11.6万行代码中预埋70个Bug,单Agent三次最好找出27个,动态工作流三次均查出66个
  • 3Claude Code Projects同日扩大公测,此前加入等待名单的Pro和Max用户均已获得使用资格
  • 4Managed Agents按Token计费,另收每会话每小时0.08美元运行费,单次运行累计最多启动1000个Agent
决策要点

Anthropic把分工、盯进度、交接这类组织工作交给Claude承担,多Agent协作从演示走向付费产品功能,但产出与成本的账官方数据还没给出。

  • 影响:研发与文档核查类任务可交给工作流编排,减少人工派活和逐窗口追问进度;Projects并行线程会加快套餐额度消耗;预算达到后运行暂停,但已发出的模型请求仍会完成,最终费用可能超出预算。
  • 参考:可考虑先选合同筛查、代码查错这类范围明确的任务试点,记录查出问题数量与Token消耗;值得按0.08美元每会话小时运行费加模型Token先算出单次任务成本,再决定是否扩大使用范围。
  • 依据:Bug对比数据为Anthropic官方口径,暂无独立验证;官方未披露所用模型、Agent数量、耗时、Token用量和误报情况。
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Image 1: 36氪

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Claude自己组队查Bug!11.6万行代码揪出66个,单Agent最高只找到27个

新智元· 2026年10月11日 06:40

Claude自己组队查Bug!11.6万行代码揪出66个,单Agent最高只找到27个

单Agent最好的一次,找出27个Bug。

换成Claude自己组队,连跑三次,每次都查出66个。

这是Anthropic刚公布的一组测试结果:在11.6万行代码中预先埋入70个Bug,让单Agent和动态工作流各跑三次。

结果,单打独斗,最好也没查出四成;而组队协作,三次都查出了九成以上。

Image 2

Anthropic公布的单Agent与动态工作流查错结果对比。

这组结果背后,是Claude开始自己安排分工、组织多个Agent协作。

10月10日,Claude Managed Agents动态工作流开启公测。

有了这项功能,主Agent接到任务后,可以自己编写分工程序,安排其他Agent分阶段完成任务,最后汇总结果。

同一天,Claude Code Projects也扩大了公测范围:所有此前加入等待名单的Pro和Max用户,现在都已获得使用资格。

Image 3

在Projects里,你可以围绕一个项目持续提出需求,Claude负责拆任务、协调多条线程并行推进。

一个让开发者把多Agent协作接进自己的应用,一个让用户在项目对话里直接交代工作、跟进进展。

两项更新指向同一个变化:除了执行任务,分活、盯进度、交接结果,这些原本需要人来操心的事,Claude也开始接手了。

你提目标

Claude自己分活

同时开几个AI窗口不难。

麻烦的是,给每个窗口重讲一遍背景,把一边的发现送到另一边,再挨个追问:做到哪了,卡在哪里,还缺什么?

窗口越来越多,人反而忙成了传话员。

Projects想接下这部分工作。

你在同一个项目对话里持续提出需求,Claude判断该新开一条任务线程,还是交给已经在处理相关工作的线程。

每条线程可以理解为一段独立推进任务的工作对话。

Image 4

Projects协调对话与任务总览

Anthropic举过一个例子:让API、网页端和移动端一起停用旧接口。

这件事涉及多个代码仓库,各处修改还得互相配合。

Claude可以按代码仓库拆出任务,分别修改、运行测试、提交代码合并请求,再告诉你哪些改动需要先合并。

每条云端线程有自己的上下文和代码副本,在自己的分支上工作,再把结果报回项目对话。

你仍能进入某条线程看细节、纠正方向。项目总览则把正在工作、等待你回答、可以审查的任务分开列出。

如果离开一会儿再回来,你也不必挨个窗口问进度,可以直接从需要你处理的地方接上。

要省下反复沟通的时间,之前交代过的事就必须记得住。

Projects会积累项目记忆。

需求改了什么、做过什么决定、哪些地方踩过坑,都可以记录下来,供后续云端线程读取。

官方举了一个日常工作场景:发布日期改到了周五,某项功能为什么被砍掉,修改某个服务前要先找谁确认,这些信息都可以留在项目记忆里。

资料库也会保存上传的资料和Claude生成的文件,让后续任务接着已有成果往下做。

Image 5

需求分配到右侧线程,相关决定和工作结果逐步积累,供后续任务使用。

新版Projects在9月17日已开启分批公测。

这次扩大的是准入范围,功能本身仍处于公测阶段,尚未报名的用户仍可加入等待名单。

云端线程可以在合上电脑后继续工作。需要本机工具或本地数据库的任务,也能通过Remote Control在电脑上运行,但电脑必须保持唤醒。

项目有人协调之后,一项复杂任务内部又该怎样分工?

300份合同

把分工写成程序

Managed Agents动态工作流,处理的就是这类问题。

Image 6

官方给出了一个具体任务示例:

检查300份合同,找出哪些包含控制权变更条款,也就是公司控制权发生变化时,合同该如何处理的约定。

逐份读懂已经很费工夫,还得确保每份都查过、结论有据可查,漏掉的也能及时补查。

Claude会为任务写出一段工作流程序,安排哪些Agent读材料、哪些步骤处理结果,以及后续怎样继续。

Image 7

合同阅读任务并行展开,再进入核对与汇总

分工和交接都写进了程序,可以直接运行。

一个Agent读完材料,结果交给程序。程序再把结果传给后续Agent,或者据此决定下一步走哪个分支。

需要反复修改的工作,也能把循环安排进去。

官方文档举的例子是稿件审校:持续修改,直到审核通过,或者达到预设轮数。

普通子Agent委派中,主Agent要读汇报、接着决定下一步。动态工作流则把大量中间交接写进程序,在后台推进。

等待期间,主Agent仍可以和用户交流、查看进度。运行结束后,再读取结果,答复用户或发起下一轮工作。

不过,工作流中的线程交回结果后,主Agent不能像调用普通子Agent那样,继续向同一线程追问。因此,核对和返工最好提前安排进流程。

Image 8

官方的合同审查指令样例就规定:

第一轮,每份合同交给一个Agent;第二轮,由另一个Agent重新检查全部合同,连首轮未发现目标条款的也不能跳过;复核未通过的,返工后再次复核。

这给首轮漏掉的条款,多留了一次被发现的机会。

当然,合同案例展示的是工作方式。

Anthropic并未在那组Bug测试帖子中披露具体分工,不能据此认定,这66个Bug也是通过同样的流程找出来的。

1000个Agent

也要排好队

单次最多1000个Agent,是这次公测最抢眼的数字之一。

Image 9

它指的是一次工作流在整个运行期间,累计最多启动1000个Agent。

当前文档列出的同时工作线程上限为64,官方也说明,这个并发数可能调整。

工作流可以一批接一批地执行,也可以等前一阶段交回结果,再安排后一阶段。

每个Agent有独立的对话历史,同时共享会话中的文件和沙箱,也就是运行代码、处理材料的工作环境。

开发者可以提前配置专门的Agent,也可以让工作流根据任务需要临时定义。

接入时,在multiagent配置中将type设为multiagent_20261001,再配置模型、工具和任务要求。

Image 10

启用动态工作流后,向Claude交代任务,便可让它编写分工计划。图中示例为筛查300份合同中的控制权变更条款。

不过,会分工还不够,还得把没做完的地方交代清楚。

官方的一条指令样例要求:某个Agent读不了合同,就把这份合同列为「未覆盖」,其余任务继续。

「没查出问题」和「根本没查到」必须分开。否则,一份整齐的汇总,很容易把任务缺口藏起来。

开发者可以查看运行阶段和各条线程的记录,沿着记录定位问题。

Image 11

以合同审查为例,开发者可以跟踪阅读、核对等阶段,并查看每条任务线程的执行记录。

Agent多了,既要安排好执行顺序,也要看清哪些任务完成了、哪些仍有缺口。

需要区分的是:最多启动1000个Agent、三次均查出66个Bug,说的都是Managed Agents动态工作流,并非Projects。

省下协调时间

账单继续跑

回到开头的测试:单Agent三次找出14、15、27个Bug,动态工作流三次都是66个。

查出的Bug更多了,但为此多花了多少时间和费用,还不清楚。

官方没有披露所用模型、实际Agent数量、耗时、Token用量和误报情况,暂时还无法判断这套工作流是否更快、更划算。

实际使用时,两项功能的费用也要分开看。

Projects使用现有套餐额度,工作线程和协调对话都会消耗用量。并行任务越多,额度也会用得越快。

用户可以调整模型和推理强度,或让Claude少开一些线程。通常,工作线程达到套餐用量上限后会暂停,等额度重置再继续。

Managed Agents则按模型Token用量计费。此外,每个会话每小时另收0.08美元运行费,只计算会话处于运行状态的时间。

Image 12

这0.08美元只是运行费,多Agent阅读材料、生成答案消耗的Token还要另算。

开发者可以设置会话预算,工作流的模型消耗也计入其中。达到预算后运行暂停,但已发出的模型请求仍会完成,最终费用可能超出预算。

Image 13

会话预算覆盖动态工作流中的模型消耗,方便控制多Agent协作的支出。

因此,官方建议先从范围明确的任务开始,摸清消耗,再逐步增加复杂度。

Agent多了,并不自动等于更划算。

多找出多少真实问题,增加了多少模型调用费用,又需要人花多少时间复核、修错,都得算进同一笔账。

少花时间分活,如果换来更多收尾工作,项目未必更快结束。

这两项更新,让Claude开始承担更多组织工作。用户交代目标、预算和验收标准,Claude负责分工、推进和交接。

接下来的考验是:把活分出去之后,Claude能不能少让人操心,把经得起检查的结果交回来。

参考资料:

https://x.com/ClaudeDevs/status/2108591328732856655

https://x.com/ClaudeDevs/status/2108591330129523146

https://x.com/ClaudeDevs/status/2108591331660468538

编辑:元宇 摩西

本文来自微信公众号“新智元”(ID:AI_era),作者:ASI启示录,36氪经授权发布。

该文观点仅代表作者本人,36氪平台仅提供信息存储空间服务。

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