根据对Anthropic模型的分析，编码代理的有效性更多地依赖于其周围的基础设施，而不是其初始提示。提示作为一小组指令，而“驾驭”（harness）和“循环”（loop）组件则管理环境、工具交互和执行流程。这种分离至关重要，因为提示是建议性的，而“驾驭”则强制执行权限和沙盒等策略，确保可靠运行。Anthropic最近发布的模型，如2026年的Sonnet 5和Opus 5，强调了大型上下文窗口和输出上限作为关键运行时特性，进一步凸显了代理操作框架本身比提示更重要。 AI
影响 强调了基础设施和运行时控制对AI代理可靠性的重要性。
排序理由 对AI模型架构和功能的分析。
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