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Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索

Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。

微软从6月30日起叫停内部工程师使用Claude Code，或因成本高，也可能是借其补足Copilot CLI短板。背后反映微软在大模型时代面临模型、开发者、生态控制权等困境，产品竞争力不敌对手。

AI圈聚光灯常聚焦明星人物，OpenAI一位工程师因编写关键CUDA Kernel引发关注，网友猜测是Scott Gray。他在Nervana开发maxas、maxDNN，加入OpenAI后开发块稀疏GPU内核并开源。

作者朋友五一想搭建自己网站，因不会装Claude Code求助。作者整理安装流程，以Mac为例演示三分钟安装，还介绍接免费API方法，最后讲Claude Code玩法及词元跳动API优势。

本章面向理解大模型、会 Python 但未系统搭建过 Agent 的工程师，采用「概念 → 最小示例 → 可运行项目」结构，介绍 Agent 开发实战，涵盖 LCEL 拼装、工具暴露等内容，还说明了开发环境搭建方法。

文章聚焦Claude Code省Token问题，分析配额消耗快的原因，介绍提示缓存机制，给出省钱策略、操作规则，还提及委派工作及澄清误解，强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。

Anthropic工程师发现AI会自我欺骗，无法准确评价自己工作。他们借鉴GAN思路，让Generator生成、Evaluator验收。校准Evaluator使其严格，还为前端设计定审美标准，实验证明挑刺搭档能提升AI产出质量。

5 年里 Datadog Agent 从 428 MiB 增至 1.22 GiB，其工程师着手缩减二进制文件大小。发现膨胀主因是隐藏依赖等，采取审计导入项等措施，借助工具优化，还减少反射和插件使用，6 个月实现缩减且未移除功能。

连续创业者、Tessi.ai CTO Ben Greene 在访谈中指出，生成式 AI 改变软件工程形态，手工软件工程师时代过去。工程师应转向理解问题、设计系统，具备系统思维、业务理解和与人协作能力，学会“AI 编排”。