Anthropic平台负责人Katelyn Lesse和Angela Jiang最近做客Sequoia播客，聊了聊她们怎么搭开发者平台。听完最大的感受是，这家公司对"开放生态"是真认真。

平台同时服务内外部开发者，她们故意保持两边一致，同样的工具对谁都开放。理由很实在：AI形态变化太快，两年前大家觉得聊天就是终极形态，现在全在谈Agent，以后肯定还会变。既然没人能预判下一个形态，就把工具交给尽可能多的人，让市场自己摸索。

她们把平台分成三层。底层是"知识层"，包括API、工具调用、Skills和MCP这些标准。中间是"执行层"，解决让Claude真正干活的问题，涵盖沙箱、存储、上下文管理，产品是Claude Managed Agents。最上面是"协调层"，也是她们最兴奋的方向，叫"策略"。核心思路是给每个token分配不同角色，有的执行，有的反思，有的当顾问，有的验证结果，很像人类团队的分工。

开放生态方面，态度很明确：代码跑在谁的服务器上无所谓，关键是架构本身得好。她们跟Modal、Vercel、Cloudflare、亚马逊都合作了，还出了MCP隧道能调用防火墙后面的服务，用谁的基础设施都行。

Claude Tag被很多人当成Slack机器人，她们觉得这是误解。真正的价值在水面之下的大量上下文工程，让它像主动的同事一样融入公司。Slack只是当前的接口，未来完全可以跑到别的平台上。

关于Harness工程，建议很实在：prompt缓存一定要做，上下文窗口保持干净，evals不能少。不过现在模型已经非常可控，以前那种手把手引导模型走直线的脚手架可以删掉很多。真正有价值的创新在上面那层，比如做Bug搜索，与其换更大模型或让它跑更久，不如试试best-of-N的方式，效果可能好得多。

从客户那边也看到不少有意思的事。有公司把不同平台的Agent通过MCP互相调用，有医疗公司在没API的老系统上用计算机操作能力做自动化，制造业也开始冒头了。

关于token成本，她们觉得别因噎废食。与其设个上限卡死用量，不如设计聪明的路由策略，简单任务交给便宜模型，复杂任务才上大模型。整个行业正从"拼命用"过渡到"精打细算"。

说到底，Anthropic在认真思考怎么让AI像电力一样渗透到各个角落，而要做到这一点，开放和合作是唯一的路。

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