智東西は5月7日に報道した。本日深夜、Anthropicは開発者大会「Code with Claude」で次々と大規模な発表を行った：開発者APIの呼び出し制限の緩和、Claudeホスティングエージェントの新機能3つを追加、Claude Codeに10以上の新機能を追加、SpaceXと重要な提携を締結。
まず、本日より、AnthropicはPro、Max、チーム版、および席数課金のエンタープライズプランにおいて、Claude Codeの利用制限を5時間から10時間に倍増します。また、ProおよびMaxアカウントにおけるClaude Codeのピーク時間帯の利用制限を撤廃し、Claude OpusモデルのAPIレート制限を緩和します。
Claude Opusモデルの更新後のAPIレート制限
また、Claudeホストエージェントに、マルチエージェントオーケストレーション、目標結果（Outcomes）、および自律推論（Dreaming）の3つの新機能が追加されました。Dreamingは現在研究プレビュー段階であり、体験を希望される場合は申請が必要です。Outcomes、マルチエージェントオーケストレーション、メモリ機能は、ホストエージェントサービスManaged Agentsの一部としてパブリックベータを開始しています。
Claude Codeに、リモート制御、UI更新、フラッシュなしレンダリング、権限制御などの新機能が追加されました。
最後に、サービス範囲のさらなる拡大を目指して、AnthropicはSpaceXAI（旧xAI）と提携し、SpaceXAI Colossus 1データセンターの全計算リソースを独占的に利用します。これにより、今月だけで300メガワット以上の計算容量、22万枚以上のNVIDIA GPUが追加され、新たな計算リソースはClaude ProおよびClaude Maxのサブスクリプションユーザーへのサービス提供と利用体験の向上に活用されます。
今回の計算能力の拡張は、Anthropicが発表した一連の重要な計算能力戦略のまた一つの注目すべき措置です。
以前、Anthropicはアマゾンと最大5ギガワットの計算能力に関する協力契約を締結し、そのうち2026年末までに約1ギガワットの計算能力容量が追加される予定である。また、グーグルおよびボコムと5ギガワットの計算能力契約を締結し、関連する計算能力は2027年に順次稼働開始する予定である。マイクロソフトおよびエヌビディアと戦略的提携を結び、3000億ドル規模のAzureクラウド計算リソースをカバーしている。さらに、Fluidstackと提携し、米国の人工知能インフラストラクチャーに5000億ドルの建設資金を投入する。
本日午前4時、Anthropic共同創設者兼CEOのDario Amodei、Anthropic共同創設者兼社長のDaniela Amodeiが、Anthropic首席製品責任者のAmi Voraと対話しました。
ダリオは、Claudeのおかげで、世界中が初めてAnthropicに注目したと述べた。AnthropicのARRは指数的に成長しており、当初はこの数値が徐々に10倍になると考えていたが、実際には80倍の成長を遂げ、彼らは可能な限り速く、これまで以上に多くの計算リソースを提供している。しかし、彼はこの上昇が続くとあまりに異常で、対応しきれないとも語った。
アントロピックの最高製品責任者アミ・ヴォラ、アントロピック共同創設者ダニエラ・アモデイ、アントロピック共同創設者兼CEOダリオ・アモデイ（左から右）
01. Claudeのマネージドエージェントがアップグレード、AIが自己振り返りと進化を学ぶ
Anthropicは今回、Claudeのホスティングエージェントに以下の3つの機能をアップグレードしました：
まず、マルチエージェントオーケストレーション機能により、開発者はエージェントクラスターを構成し、超高複雑なタスクを協調して実行できます。
次に、目標結果（Outcomes）機能で、開発者はタスクの成功基準を正確に定義でき、Claudeはタスクが基準を満たすまで自動的に繰り返し反復します。
最後に、自発的な推論（Dreaming）機能です。Dreamingを活用することで、Claudeはタスクを自発的に計画できます。過去の会話記録を自ら振り返り、自身が欠けている能力や学ぶべき教訓を整理し、それらを直接記憶に書き込むことができます。
Anthropicの製品責任者Angela JiangとエンジニアのKatelyn Lesseは、Claudeホスティングエージェントを基に、現場でLumaraというスタートアップを設立し、そのスタートアップのために月面でのドローン自律着陸を実現する遺伝子アルゴリズムソフトウェアを開発した。
彼らはまず、ある顧客が月面にドローンを投入し、仮想的な鉱物資源を採掘したいというシナリオを設定し、その後、Claudeコマンドラインツールを使用して具体的な設定プロセスをデモした。
まず、Lesseは共同で作業を遂行する複数のエージェントを紹介しました。総指揮エージェントの主な役割は、タスク全体の円滑な進行を確保することです。探査エージェントは、高品質な鉱物資源が存在する適切な着陸地点を特定します。ナビゲーションエージェントは、ドローンの安全な着陸を確保し、指定された目標位置へ正確に飛行させます。
タスクが実行される際、総指揮エージェントがタスクセッションを起動し、各サブエージェントは独立した実行スレッドを持ち、専用のコンテキストウィンドウが割り当てられます。
次に、目標結果（Outcomes）機能に基づき、設定された高階エージェントが、最終的な目標の達成を確実に担当します。以下に示す簡潔なMarkdownファイルには、タスクの成功を判定するための基準が明確に列挙されています：ドローンが安定してソフトランディングすること；平らで障害物のない地面に着陸すること；十分な予備燃料を確保し、ドローンが安全に地球へ帰還できるようにすること。
タスクの目標に対してこの評価基準を設定するため、デモ担当者はタスクセッションにイベントを送信し、この評価ルールを目標の受入基準として定義します。
また、タスクの実行中に、彼らは別途スコアリングレビューエージェントを生成します。このエージェントは会話全体を通じて評価を行い、各イテレーションの実行が事前に設定された受入基準を満たしているかを判断します。開発者は許容される最大イテレーション回数を独自に設定することもできます。
次にテスト段階に入り、顧客は6つの仮想ランディングページに関するデータを提供し、複数回のシミュレーションセッションを実行して実際の効果を検証します。Lumaraのバックエンドコントロールパネルでは、6つのランディングページに対してシミュレーションが実行され、テスト結果によると、4つは正しく判断されましたが、3番目と4番目のサイトには最適化の余地があります。
次に、このシステムをアップグレードし最適化します。デモ担当者がClaude開発者コンソールにアクセスし、Dreaming（自己推論）機能のインターフェースを開き、『Dream』とラベル付けされたボタンをクリックして、メモリリポジトリを選択します。その後、自己推論エージェントは過去のすべてのシミュレーション会話を振り返り、抽出した経験をメモリリポジトリに保存します。以降のすべての新規タスク会話で、これらの蓄積された経験を参照できます。
さらに重要なのは、このエージェントが自動的にランディング操作マニュアルを生成することです。今後のすべての新しいタスクセッションでは、このマニュアルに収録された過去のタスクから抽出された各種経験ルールを参照して実行できます。
02.10以上の更新をリリースし、使いやすさと自律的インテリジェンスに焦点を当てます
Claude Codeエンジニアの蔡典森は、Claude Codeの2つの主要な方向性における10以上の更新を紹介しました。
第一の大きな方向は開発者エクスペリエンスです：開発者がClaude Codeを日常的に使用する際に、よりスムーズで使いやすくなる方法です。
リモートコントロール：ユーザーはタスクをパソコンのバックグラウンドで実行したまま、外出時にスマホで同じセッション、同じ開発環境を継続できます。
フラッシュなしレンダリング：以前のバージョンでは既存のビューにコンテンツを追加する方式を採用しており、ビューのずれが頻繁な再描画を引き起こしていました。現在のターミナルUIはフルスクリーンモードをサポートし、仮想リストレンダリング技術を採用しています。この最適化により、インターフェースのカクつきや点滅が解消され、ターミナル内のコード要素がクリック操作に対応するようになります。さらに、超長セッションログに対してもメモリ使用量を安定したレベルに保ちます。
Claudeを実行中に、開発者はレンダリング効果を直感的に確認できます。超長のコンテンツでも、レンダリングの乱れや不具合は発生しません。
UIを刷新：プロジェクトやタスクごとにグループ化して管理できるフィルタリング機能を追加しました。開発者はドラッグアンドドロップでさまざまなパネルを自由に開き、複数のビュー布局を好きなように切り替えられます。
開発者は、対応するセクションの計画概要に直接移動し、いつでもコメントを残すことができます。すべてのコメントは後ほどClaudeが一括で集約し、対応を追跡します。計画ビュー以外にも、開発者は他のビューに切り替えて、対応する場所に直接コメントを残すことができます。さらに、開発者は作業ディレクトリ内の任意のファイルを直接開き、素早く編集・変更が可能です。
会話ログが長くなった場合、開発者はマウスを任意のメッセージにカーソル合わせると、会話内の任意のメッセージにカスタムタイトルを設定でき、上部に目次が自動生成されます。
二番目のテーマは自律性（Autonomy）です。
オートモード：Claudeは権限承認のプロンプトの実行、ブランチの作成、ビルドコマンドの実行などの細かい操作を自ら行うことができ、Claudeは今後すべてを自ら処理します。
Claude Codeに権限モードが追加されました：セキュリティ分類器を活用し、AIが開発者の代わりに権限判断を自動で行います。分類器は主に以下の2点を確認します。1つ目は、その操作に破壊的なリスクがあるかどうか。2つ目は、プロンプトインジェクションの特徴が存在するかどうかです。ツールの呼び出しが安全と判定された場合、自動的に実行を許可します。リスクが存在する場合は、操作をブロックし、開発者が手動で承認を確認するまで待ちます。
Worktrees：開発者が各作業を完全に分離し、コード環境を清潔で独立した状態に保つのに役立ちます。ネイティブなGitワークツリーには多くの使用上の課題や制限がありますが、Anthropicはこれらを最適化・改善し、開発者がより使いやすく親しみやすい操作インターフェースを享受できるようにしました。
自動記憶（Auto Memory）機能：Claudeはセッションをまたいで知識を蓄積し、重要な構築コマンド、デバッグのコツ、プロジェクトの好み設定などの情報を記憶します。Claudeは、これらの情報が今後の会話に役立つかどうかを自動的に判断し、保存するかどうかを決定します。
マルチステージ・マルチエージェントコードレビュー機能：システムは複数のレビューエージェントを起動し、それぞれが異なる観点からコードを独立してレビューした後、すべてのレビュー結果を検証・確認します。このメカニズムにより、数時間かかっても見つけられなかった問題を多数特定できます。
タスクルーチン：この機能はプレビュー版として提供されています。設定方法は、プロンプト、コードリポジトリ、関連接続を一度だけ設定し、定时Cronタスク、毎日固定実行、GitHub Webhookイベントなどのトリガーを選択するだけで、Claudeが自動で実行します。
最近の更新には、以下の画像に示す内容が含まれます。
03. 三大未来的開発方向を明確にし、アーキテクチャ設計は次世代モデルを念頭に置く
Dianne Pennは、AnthropicがSonnet、Opus、そして新しくMythosシリーズを含むClaudeモデルの18バージョンをすべて開発者に公開したと述べた。
過去1年間、彼らは開発者向けに8つの先進的な大規模モデルを次々とリリースしてきました。モデルの指数的な進化により、モデルの知能はより論理的で、計画的になり、思考がより緻密になっています。
将来の開発者は、自発的で24時間オンラインのエージェントを所有し、それらはどのような作業をすべきかを理解し、一貫したロジックで途中で方向性を逸れることなく作業を遂行する。すべての人がClaudeモデルを用いて開発する方法も、それに応じて変化しなければならない。
したがって、Anthropicの内部では、アーキテクチャ設計は現在のバージョンに適応するのではなく、次世代モデルを見据えて行うべきだと考えられています。最終的に成功する開発者は、現在の微細な性能改善にとどまらず、次なる知的能力の飛躍に備えて自らのアーキテクチャを事前に最適化します。これは業界が、より高い基準の評価体系を継続的に策定・構築し、現在では実現不可能に見える先進的なプロトタイプを大胆に開発することを要求しています。
企業にとって、主な2つの核心的な課題は、期待通りの出力結果を得られることと、事業を迅速に立ち上げて迅速に提供することです。
Claudeプラットフォームは、Claudeモデル用に深く最適化されたAPIベースのプリミティブ機能を備えています。このプラットフォームは、企業がエージェントシステムを構築し、スケールさせるための基盤インフラを提供するとともに、これらのシステムの運用管理を支援する一連の管理機能を備えています。
アンジェラは、企業が直面する最も一般的な課題は、高度な知能能力を強く必要としている一方で、それを実装して有効に活用するのが難しいことであると述べました。Anthropicが提案する解決策の一つは、コンサルティング戦略能力です。
企業はMessages APIでツール配列の設定を更新するだけで済みます。
具体的には、彼らは企業にエージェントアーキテクチャを提供し、実行フェーズと意思決定アドバイザーフェーズを分離しています。タスクを実行する際、企業は軽量な小規模モデルを選択でき、コストを削減できます。この小規模モデルが次の行動を決定する必要がある場合、いつでもより大規模なモデルを呼び出してガイダンスや提案を取得できます。
実際の運用では、企業は軽量モデルをタスク実行に、Opusのハイエンドモデルを意思決定アドバイザーとして活用できます。Sonnetを実行に、Opusをアドバイザーに使用する組み合わせを実証したところ、全体のパフォーマンスはSonnet単体を使用する場合をはるかに上回り、また、这套方案の利用コストはSonnet単体使用よりも低くなりました。
04. 結論：モデル、計算能力、商業化の三本柱で、Anthropicは懸命に取り組んでいるのか？
現在、大規模モデルの競争はますます激化しており、Anthropicは自社が開発中の方向性と将来の計画を明らかにしました：
まず、より強力な判断力と高品質なコード能力により、開発者はClaudeに自律的なエンジニアリングタスクを処理させることができる；
次に、高品質なメモリ機能により、より長いコンテキストウィンドウを実現し、開発者が長期間にわたる複雑なタスクを継続的に実行しながら、より優れた出力結果を得られるようにします。
最後に、マルチエージェント協調能力があり、エージェントチームを構成して共同作業が可能で、複数のClaudeインスタンスが複雑な目標に向けて役割を分担し、複雑なタスクを完了します。
現在、大規模モデル企業は計算資源インフラ、モデル、エコシステム、商業化の総合的な競争力に全面的にシフトしています。今回のAnthropicは自社製品をアップグレードしただけでなく、SpaceXとの重要な提携を発表し、アマゾン、グーグル、マイクロソフトの計算リソースを加えることで、全体の計算リソース保有量が業界の競合他社との差をさらに広げています。同時に、APIの価格引き下げと呼び出し制限の引き上げが並行して実施されたことで、Anthropic製品の総合的なコストパフォーマンスが際立っており、多くの中小企業顧客が他の大規模モデルプラットフォームからClaudeエコシステムへ移行する可能性が高まり、企業向けAI市場におけるシェアをさらに強化する見込みです。
本文は微信公众号「智東西」（ID：zhidxcom）より、著者：程茜、編集：李水青