人工智能公司 Anthropic 日前宣布，其旗艦產品Claude迎來重大升級，透過全新「Research」功能，引入多智能體協作架構，在處理複雜研究任務時效能提升高達 90.2%。該系統模仿人類專家團隊合作模式，標誌著生成式AI正從「單一智能」邁向「協同智能」的新階段。
Anthropic 表示，Research 功能的核心是一個多智能體系統，架構採用主導—執行者模式，由主導智能體負責任務規劃與流程協調，再依據任務拆分創建多個子智能體，分頭進行資訊檢索與分析。這種並行化處理方式有效解決單一智能體在處理開放性、資訊量龐大任務時的侷限，並提升對搜尋方向轉變的適應性。
內部測試顯示，當 Claude Opus 4 擔任主導智能體、Sonnet 4 擔任子智能體時，整體系統在處理如「列出 S&P 500 所有成分股董事名單」等任務上，表現優於傳統單智能體約九成，主因在於能拆解任務並分工檢索各公司資料，並將資訊匯總成準確答案。
Research 系統亦融合動態工具選擇與延伸思考機制，能靈活因應不同類型問題。例如，子智能體依任務需求可獨立搜尋網頁、查詢文件、使用 Google Workspace 等，並進行結果評估與壓縮，再由主導智能體彙整並輸出具引文支持的研究結果。整體流程透過「LeadResearcher」智能體主導進行，直到完成任務並由「CitationAgent」確保資訊來源完整。
為提升多智能體系統的穩定性與效率，Anthropic 強化提示詞工程與工具設計，包括為主導智能體明確規範如何拆解任務、分配資源與設定子智能體邊界，避免出現重複執行或無效搜尋等問題。子智能體則被引導先廣泛探索、再聚焦重點，並透過並行工具調用加速處理流程。
儘管多智能體架構效能顯著，但也伴隨高資源消耗。據官方資料顯示，該系統的 token 使用量為一般對話場景的 15 倍，意味僅適用於具高價值、可承受成本的任務場景。針對執行過程中可能發生的錯誤與變異行為，Anthropic 採用「彩虹部署」與高層次行為監控機制，確保更新版本不干擾現有任務運行。
Anthropic 亦強調，良好的智能體提示詞設計與可觀測性，是讓系統在生產環境穩定運行的關鍵。透過 LL M自我評估、人工測試與模擬真實案例反覆修正，團隊已顯著提升任務完成率與效率。未來將持續針對異步協調、上下文管理與工具接口進行優化，讓多智能體系統能進一步解決如技術研究、醫療決策與企業策略等高複雜度問題。
Anthropic 表示，Claude Research 功能已對企業客戶開放，將成為引領 AI 走向「協作式通用智能」的重要里程碑。 （編輯部）
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