首頁Anthropic 推出具備專門模型角色的 AI 顧問工具
Anthropic 已正式在 Claude 平台 API 中推出「顧問工具」（Advisor Tool），向開發者介紹一種嶄新的混合智能模型。在此架構下，一個成本更低且運算速度更快的模型負責處理大部分工作負載，僅在面臨複雜決策時，才會自動諮詢最強大的模型以獲取策略建議。此設計從根本上重新思考了傳統代理（Agent）開發中「大模型規劃、小模型執行」的模式，提供了一種真正兼具成本效益與性能的解決方案。
創新機制：小模型執行，大模型諮詢
此新功能將Claude Sonnet 或 Haiku定位為「執行者」，負責呼叫工具、處理任務及整合結果。執行者僅在遇到無法獨立解決的難題時，才會將當前語境傳遞給Claude Opus以獲取建議。
Opus 會提供高階解決方案、方向修正或策略指引，隨後立即將控制權交還給執行者。關鍵在於，Opus不會直接呼叫工具或向使用者輸出最終結果，而是扮演一個隱形的「策略家」。這種倒置設計確保了絕大部分的代幣消耗發生在成本較低的模型上，並將高端運算能力保留給關鍵時刻。
效能與成本：測試中的雙贏局面
官方測試數據顯示顯著效益：
Sonnet 搭配 Opus Advisor的組合，在多語言 SWE-bench 測試中較單獨使用 Sonnet提升了 2.7 個百分點，同時每項任務的整體成本降低了11.9%。
Haiku 搭配 Opus Advisor的組合則展現出更為驚人的成果。其在 BrowseComp 測試中的得分從 19.7% 躍升至41.2%，效能實質上翻了一倍。雖然其表現仍比 Sonnet 單獨運作時低約 29%，但成本僅為 Sonnet 的15%，使其成為高並發、批次處理且對錯誤容忍度較高的情境下的理想選擇。
這些結果證明，透過智慧導向關鍵決策，開發人員得以擺脫「Opus 成本過高，不適合全時使用」與「單獨使用 Sonnet 效能不足」之間的兩難抉擇。
操作簡便：僅需一行設定即可啟用
開發人員只需在 Messages API 的 tools 陣列中新增類型為advisor_20260301的工具定義，即可啟用此功能。模型切換與上下文傳遞等複雜操作，皆會於單一 API 請求中自動處理，無需手動協調多次呼叫或管理額外上下文。
透過max_uses參數，可靈活控制每次請求中顧問諮詢的最大次數。在計費方面，執行器與顧問的代幣使用量將分別計費，確保透明度與控制權。目前此功能處於Beta 階段，使用時需在請求標頭中加入 `anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01`。
產業影響：為經濟高效的代理程式開發開啟新大門
Advisor Tool 的推出標誌著 AI 代理開發範式的重大演進。它讓開發者能在約 95% 的任務中享受 Sonnet 的執行效率與近似 Sonnet 的定價，同時在 5% 的關鍵決策點獲得 Opus 級別的判斷能力。這種「執行器 + 顧問」的混合策略，不僅大幅削減了大規模部署的成本，更顯著提升了小型模型在複雜工作流程中的可行性。
無論是開發程式碼生成代理程式、瀏覽器自動化工具，還是高吞吐量資料處理系統，「顧問工具」皆提供高效、靈活且經濟實惠的解決方案。Anthropic 再次證明，模型能力的突破不僅源於參數規模，更來自架構與使用模式的創新。
隨著 Beta 階段持續推進，這項功能勢必將迅速成為開發者打造高效能且兼顧成本效益的 AI 代理程式之標準工具。其後續更新與進一步的基準測試表現，絕對值得密切關注。
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評論 (1)
0/500
![MarkGonzalez]()
So they're basically using a cheap intern to do the grunt work and only calling in the senior dev when things get messy? That's actually a smart way to cut costs, but I wonder if the hand-off between models will cause any weird logic gaps. 🤔
Anthropic 已正式在 Claude 平台 API 中推出「顧問工具」（Advisor Tool），向開發者介紹一種嶄新的混合智能模型。在此架構下，一個成本更低且運算速度更快的模型負責處理大部分工作負載，僅在面臨複雜決策時，才會自動諮詢最強大的模型以獲取策略建議。此設計從根本上重新思考了傳統代理（Agent）開發中「大模型規劃、小模型執行」的模式，提供了一種真正兼具成本效益與性能的解決方案。
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