公司与模型
Anthropic 的 Claude 系列模型、Claude Code 更新，以及安全研究与公司动向。
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Anthropic Claude Code 团队发文分享围绕 prompt caching 构建 Agent 的经验：缓存按前缀逐字节匹配，静态内容前置、更新信息通过消息而非改系统提示传递。文中还说明不要中途换模型或增删工具、用 defer_loading 延迟加载工具、压缩对话时复用父对话前缀的 cache-safe forking，并建议像监控 uptime 一样监控缓存命中率。
推荐理由：Claude Code 团队把缓存命中率当事故监控，文中给出的前缀排序、消息更新、工具延迟加载等做法可直接迁移到自己的 Agent 工程。
Anthropic Claude Code 团队成员 Thariq Shihipar 撰文讲解如何为智能体设计工具，核心方法是通过阅读模型输出和实验来理解模型能力。
推荐理由：Anthropic 团队以 AskUserQuestion、Task 等实际设计案例，说明如何根据模型能力取舍工具，方法可迁移到自己的 agent 开发。
Anthropic、Decode、EleutherAI、Goodfire、Google DeepMind 的研究者合作发布 The Circuits Research Landscape，复盘 attribution graph 方法的复现与扩展结果。
推荐理由：多家机构共同复盘 attribution graph 复现结果与 transcoder 训练细节，并给出可复用的工程参数和未来研究方向。