Anthropic 发布动态工作流功能

Anthropic 工程师 CJ Avilla 和 Harrison Stall 在 AI Engineer NYC 2026 大会上展示了名为“动态工作流”（Dynamic Workflows）的新功能，该功能允许主 Agent 自主决定如何划分任务和编排子 Agent 的拓扑结构，而非像过去那样依赖开发者预先配置协调器和角色列表。 这一机制通过让 Claude 编写编排程序来启动 Agent、收集结果并管理信息流，旨在解决多 Agent 系统扩展时的瓶颈问题。演示中展示的股票监控扫描流程包含分发 ticker 给隔离上下文的 Agent 以及后续审查阶段，但演讲者明确指出，这种多 Agent 协作的成本远高于单 Agent 方案，且目前并不支持子 Agent 之间直接通过 API 通信，仅能通过共享文件系统交换信息。 关于资源控制与优化，演讲者确认模型在运行时无法感知预算，开发者需设置会话预算；针对长期效率，团队建议结合“dreaming”（一种研究预览功能，用于重组记忆库）和爬山算法来改进循环，但自我修正能力并非内置特性。事实层面，该功能已在 Claude Console 开放，具备图可视化调试能力；推断层面，这标志着 Anthropic 正试图通过增加推理侧算力投入来换取更复杂的任务处理能力，但这将显著推高 API 服务的单位经济成本。