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在 Code with Claude 东京活动上，Anthropic 推出了面向大众的 Fable 5 和面向指定合作伙伴的 Mythos 5。研究产品负责人 Diane Penn 说，涉及网络安全、生物学或化学的 Fable 请求会转给 Opus 4.8，回答会标明这一点并按 Opus 价格计费。平台团队借助虚构赛车队的仪表盘演示了定时运行、记忆和结果检查。Claude Code 产品负责人 Cat Wu 随后展示了一个并行将网站翻译成 12 种语言、再启动独立智能体验证的工作流。
- 1Anthropic 在主题演讲几小时前发布 Fable 5 和 Mythos 5Katelyn Lesse 介绍了第五代模型，并表示平台旨在缩小模型能力与实用应用之间的差距。
- 2Fable 5 强调首次完成的正确性与更长任务Diane Penn 说，该模型尤其擅长复杂编码工作，能够围绕一个目标工作数天。演讲幻灯片显示其 SWE-bench Pro 得分为 80.0%。
- 3部分 Fable 请求会转给旧模型Penn 说，涉及网络安全、生物学或化学的请求会转给 Opus 4.8，回答会标注并按 Opus 价格计费。移除了这些保障措施的 Mythos 5 则限制 Glasswing 合作伙伴访问。
- 4为尚不可靠的能力提前准备评估Penn 鼓励开发者测试更难的原型、让升级保持容易，并留意随着模型改进而变得可行的任务。
- 5虚构赛车队演示托管智能体仪表盘为空气动力学、轮胎温度、动力和车手安全分配研究智能体。Lesse 展示了定时运行、结果评分标准和对先前会话的回顾。
- 6智能体视图在终端中管理并行会话Cat Wu 展示了一个控制视图，将等待输入、正在工作和已完成的会话分开。她说开发者可以直接回复或进入会话，而不丢失当前位置。
- 7工作流并行翻译 12 种语言，再进行验证Wu 比较了逐个翻译与可复用动态工作流：后者启动 12 个翻译智能体，随后再启动 12 个验证智能体。
要点建议
- Penn 说，Fable 5 和 Mythos 5 使用同一个底层模型；发布时 Mythos 的访问限于 Project Glasswing 合作伙伴。
- 演讲称，Fable 中涉及网络安全、生物学或化学的请求会转给 Opus 4.8，并标注、按 Opus 价格计费。
- 定时部署、结果评分标准和记忆让开发者能够定义、运行并检查重复的托管智能体工作。
- 动态工作流可以把可重复任务分给并行智能体，并运行独立的验证阶段。
- Penn 建议为未来模型可能变得可靠的能力建立评估和升级流程。
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新模型与平台要弥合的差距
Lesse 介绍 Fable 5 和 Mythos 5，并将平台描述为把不断改进的模型转化为应用的途径。她预告了智能体定时运行和凭据安全存储功能。
Anthropic 的 Claude Platform 工程负责人 Katelyn Lesse 在东京 Code with Claude 活动开场时表示，公司几小时前发布了 Claude Mythos 5 和 Claude Fable 5。她将活动主题概括为模型、开发者平台及在其上构建的产品。
Lesse 说，平台为开发者提供使用 Claude 构建系统的工具。她介绍了 Rakuten 从用 Claude Code 辅助开发，转向在多个职能部门使用托管内部智能体的过程；她说，重大版本现在每两周发布一次，而不是每季度一次。她还提到 Canva 使用 Claude 在设计中创建交互式小应用。
她回顾了从起草提交信息到完成功能、运行通宵任务和发现 OpenBSD 旧漏洞的近期变化。Anthropic 表示，其平台 API 使用量同比增长近 17 倍。Lesse 认为，模型进步速度快于组织将其投入工作的能力，开发者可以帮助弥合这一差距。
平台预告包括定时部署，让托管智能体按选定频率运行；还包括用于环境变量的保险库存储，让智能体无需直接访问密钥即可发出经过身份验证的 API 请求。Lesse 也预告了 Claude Code 的智能体视图和动态工作流，并说开发者平均每周使用 Claude Code 20 小时。
Lesse 说，多数人会通过开发者构建的应用体验 AI，而不是直接调用 API 或在终端输入命令。她举了销售、法律工作和编码方面的例子，随后请 Diane Penn 介绍模型。
Fable 5 的能力与访问保障措施
Penn 介绍编码、长期运行任务和知识工作能力，并解释部分敏感请求如何转给 Opus 4.8。Mythos 5 的访问限于 Project Glasswing 合作伙伴。
Anthropic 研究产品管理负责人 Penn 说，她于 2023 年加入公司，从 Claude 2 开始参与多个 Claude 版本的工作。她表示，在主题演讲时，Fable 5 是公司面向大众开放的能力最强模型，Mythos 5 与其共享相同基础。
Penn 认为，随着模型智能提升，它可以带来比早期自动补全更有价值的应用场景。在编码方面，她强调模型在描述清楚的问题上首次完成的正确性，以及围绕一个目标工作数天的能力。她说，早期测试者提到，单条提示就能产生原本可能需要团队几天甚至几周完成的工作。
她说，Fable 5 能在长期任务中记住规格要求、协调子智能体，并调查代码、故障和代码仓库历史。Penn 还介绍了文档、电子表格、财务分析和技术图像解读方面的改进。这些是 Anthropic 在发布时对模型能力的描述。
接着，Penn 谈到高能力模型的风险。她说，Fable 5 会把涉及网络安全、生物学或化学的请求转给 Opus 4.8；回答会标明这一点，并按 Opus 价格计费。她承认，在保障措施持续完善期间，合法研究人员也可能遇到阻拦或请求转发。
Penn 引用 Rakuten、Cognition 和 Genspark 的客户评估作为早期使用案例。她说，Mythos 5 是移除了网络安全和生物领域保障措施的同一底层模型，当时向 Project Glasswing 合作伙伴开放。Anthropic 计划在当月晚些时候开始接纳更多生命科学研究人员。
为未来模型能力构建产品
Penn 请开发者让模型升级更容易，并在原型尚不能稳定工作时就测试更有挑战性的设计。她用更长的自主任务来思考正在出现的能力。
Penn 用“时间跨度”描述模型在失去连贯性之前能够自主工作多久。她认为，更长的时间跨度可能让模型负责让项目保持正轨或更新财务预测，而不只是撰写一次进度更新或生成一次性预测。
对开发者而言，Penn 建议既为当前模型设计，也为下一个模型设计。她预计，更智能的模型会更充分地使用文件系统或沙箱等基础工具，从而减少对过于复杂框架的需求。她还建议尝试目前可能尚不能稳定工作的更难评估和原型。
Penn 说，当过去不可靠的任务开始能够完成时，可能意味着新的产品体验机会。自动化评估、测试流程和亲自实验可以让模型升级更容易被评估和采用。随后她将舞台交给 Angela Jiang 和 Lesse 进行平台演示。
托管智能体结合框架、上下文和基础设施
Angela Jiang 介绍模型周围的工具、记忆、技能和沙箱基础设施，并举例说明企业如何在平台上构建智能体产品。
Jiang 将 AI 原生公司描述为一种工作运行在 AI 基础设施上、由人定义期望结果的公司。她把必要要素分为三类：为模型提供工具和行动权限的框架、模型接收的上下文，以及让它可靠运行的基础设施。
在 Claude Managed Agents 中，Jiang 将模型比作“大脑”，将执行工作的隔离沙箱比作“手”。开发者可以指定结果，让智能体不断迭代以实现目标。平台还提供大型上下文窗口、记忆、技能和“做梦”功能；后者让智能体回顾先前工作，更新记忆和技能。
Jiang 说，基础设施会启动和停止沙箱，并支持用于长期任务的智能体群。她以 Notion 的智能体编排和 Asana 的 AI 队友为客户案例，随后请 Lesse 回到台上，演示虚构赛车队的仪表盘。
赛车仪表盘演示定时智能体
Lesse 展示虚构赛车队的研究仪表盘和开发者控制台，演示定时部署、记忆以及回顾过去的智能体会话。
虚构的 Shinkiro Racing 仪表盘有四个研究项目：空气动力学、轮胎温度、动力和车手安全，每个项目都由托管智能体支持。Lesse 说，团队用结果评分标准定义什么是好的工作，并让智能体迭代。她启动了一次安全任务，并向仪表盘询问赛车重量及其分布。
Lesse 切换到开发者控制台，先前的会话显示了智能体回答、工具调用和完成情况。她演示如何创建定时安全部署并选择重复运行时间。演讲宣布定时部署从当天起可用。
记忆让智能体把决定或发现保存到文件系统，并在之后运行时查阅。演示中的“做梦”操作会启动另一个智能体，回顾过去的会话并更新记忆和技能。Lesse 说，结果评估、定时部署和做梦功能都已在平台上提供。
Claude Code 界面与重复工作
Wu 介绍用于并行会话的 CLI、IDE 和桌面界面，并讲解代码审查、移动访问、定期任务、安全及动态工作流。
Claude Code 产品负责人 Cat Wu 说，其目标是缩短从想法到产品发布的距离。她回忆自己过去会审查每一处修改并给出详细指令；她说，现在许多开发者使用自动模式委托权限，在 Claude 测试修改并准备好拉取请求后再审查。
Wu 回顾了各个界面：CLI 提供简洁的文本界面和控制能力，IDE 让人们跟踪代码变更。Claude Desktop 提供跨本地和云端会话的图形视图，包括预览，以及显示智能体正在工作或需要输入的状态指示。
终端中的智能体视图提供了类似的控制入口，无需离开 CLI。它显示哪些会话正在等待输入、运行或已经完成，并允许开发者直接回复或进入会话。Wu 说，VS Code 扩展和 Claude Desktop 中的 Claude Code 都基于 Claude Agent SDK 构建。
Wu 说，尽管工程团队规模大幅增长，Anthropic 工程师平均发布的代码量仍是过去几年的八倍。她随后列举了根据开发者反馈构建的产品：基于智能体的代码审查、移动端远程访问，以及由计划、webhook 或 API 调用触发的定期任务。
她还介绍了 Claude Security 如何扫描代码漏洞，并允许用户启动 Claude Code 会话处理发现的问题。她说，动态工作流可以在既定结构内让数十或数百个智能体并行处理迁移、重构等大型任务。
Wu 提到了 Spotify 的迁移智能体：它读取用普通英语写的计划并创建拉取请求；她报告称，该团队每月合并超过 1000 个请求，迁移时间减少了 90%。她说，Mercari 在工程团队使用 Claude Code 期间，测得工程产出同比增长 90%。
用并行工作流翻译网站
Wu 比较单次翻译与面向另外 12 种语言的工作流。该工作流运行翻译和验证智能体，并可保存后复用。
在演示中，Wu 使用一家虚构公司 Kaizen Operations：其英文营销网站需要进入另外 13 个市场。一个 Claude Code 智能体用约三分钟将网站翻译成日语。如果逐个处理剩余语言，就需要反复输入提示并耗费更多时间。
于是 Wu 让 Claude 为另外 12 种语言创建动态工作流。侧边面板显示翻译智能体并行运行；完成后，工作流会再创建 12 个智能体验证结果。Wu 说，该工作流可以保存为 JavaScript 并复用。
演示中的语言选择器展示了网站的本地化版本。Wu 说，同样的模式也可以用于大型迁移、代码库审计或性能工作。最后，她鼓励开发者探索活动介绍的模型、平台和 Claude Code 工具。
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