Claude
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顾问策略：为智能体提升智能水平
内容提要
开发者采用顾问策略，将Opus与Sonnet或Haiku配对，以实现智能与成本的平衡。新顾问工具简化了API调用，使Sonnet或Haiku在遇到问题时可咨询Opus，从而提高任务执行效率，适合高频任务。
关键要点
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开发者采用顾问策略，将Opus作为顾问与Sonnet或Haiku作为执行者配对，以实现智能与成本的平衡。
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新顾问工具简化了API调用，使Sonnet或Haiku在遇到问题时可咨询Opus，从而提高任务执行效率。
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顾问策略使Sonnet或Haiku作为执行者完成任务，遇到无法解决的决策时咨询Opus以获取指导。
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顾问策略颠覆了常见的子代理模式，较小的成本效益模型在没有分解的情况下驱动和升级。
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评估显示，Sonnet与Opus作为顾问的组合在SWE-bench Multilingual1上提高了2.7个百分点，同时每个代理任务的成本降低了11.9%。
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顾问工具是一个服务器端工具，Sonnet和Haiku在需要指导时会调用它。
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Haiku与Opus顾问的组合在BrowseComp上得分为41.2%，是其单独得分的两倍，但每个任务的成本比Sonnet低85%。
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在Messages API请求中声明advisor_20260301，模型交接在单个请求中完成，无需额外的往返或上下文管理。
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顾问模型的费用按顾问模型的费率计费，执行者模型的费用按执行者模型的费率计费，整体成本低于端到端运行顾问模型的费用。
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顾问工具可以与现有工具一起使用，代理可以在同一循环中搜索网络、执行代码并咨询Opus。
延伸解读
顾问策略的优势
顾问策略通过将Opus作为顾问与Sonnet或Haiku作为执行者配对，能够在保持较低成本的同时提升智能水平。这种模式特别适合高频任务，能够有效提高任务执行效率，降低每个任务的成本。
成本与性能的平衡
在评估中，Sonnet与Opus的组合在性能上提升了2.7个百分点，同时每个任务的成本降低了11.9%。这种成本效益使得开发者在选择智能体时，可以更灵活地平衡智能与经济性。
顾问工具的使用方式
新推出的顾问工具简化了API调用，Sonnet和Haiku在遇到问题时可以快速咨询Opus。这种一体化的调用方式减少了额外的往返请求，提高了整体工作效率，适合需要快速响应的场景。
延伸问答
顾问策略是什么？
顾问策略是将Opus作为顾问与Sonnet或Haiku作为执行者配对，以实现智能与成本的平衡。
顾问工具如何提高任务执行效率？
顾问工具简化了API调用，使Sonnet或Haiku在遇到问题时可以咨询Opus，从而提高任务执行效率。
使用顾问策略的成本效益如何？
使用顾问策略后，Sonnet的每个代理任务成本降低了11.9%，同时提高了任务执行的准确性。
Haiku与Opus组合的表现如何？
Haiku与Opus顾问的组合在BrowseComp上得分41.2%，是其单独得分的两倍，但每个任务的成本比Sonnet低85%。
如何在API请求中使用顾问工具？
在Messages API请求中声明advisor_20260301，模型交接在单个请求中完成，无需额外的往返或上下文管理。
顾问模型的费用是如何计算的？
顾问模型的费用按顾问模型的费率计费，执行者模型的费用按执行者模型的费率计费，整体成本低于端到端运行顾问模型的费用。
