Anthropic Blog

База — как агент устроен

• Building Effective Agents — https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
  Когда нужен workflow, а когда настоящий агент. Базовые паттерны: prompt chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers, evaluator-optimizer.
  → insights/autonomy_levels

• Effective Context Engineering for AI Agents — https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents
  Контекст — это бюджет. Что класть, что выгружать, как компактировать.
  → insights/legibility, insights/budgets_and_stopping

• Writing Effective Tools for Agents — https://www.anthropic.com/engineering/writing-tools-for-agents
  Как проектировать инструменты: типизация, узкое назначение, структурированный результат, draft/commit для рискованных.
  → insights/draft_and_commit, behaviors/risky_actions

• Claude Code: Best Practices for Agentic Coding (апрель 2025) — https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices
  Официальные паттерны команды Anthropic: Writer/Reviewer, explore→plan→implement→commit, управление context rot, параллельные сессии. HN-обсуждение.
  → insights/legibility, insights/draft_and_commit, insights/budgets_and_stopping, instructions/draft_and_review

• Introducing Contextual Retrieval (сентябрь 2024) — https://www.anthropic.com/news/contextual-retrieval
  Добавление chunk-level контекста перед embedding снижает failed retrievals на 49% (67% с reranking). Стал стандартом production-RAG. HN.
  → insights/legibility

Долгие задачи

• Effective Harnesses for Long-Running Agents — https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents
  Бюджеты, чекпоинты, условия остановки.
  → insights/budgets_and_stopping, insights/autonomy_levels (L4)

• Scaling Managed Agents: Decoupling the Brain from the Hands (апрель 2026) — https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents
  Production-архитектура: stateless containers, session log как единственный source of state, разделение «мозга» (модель) и «рук» (sandbox).
  → insights/legibility, insights/trusted_vs_untrusted

Многоагентность

• How We Built Our Multi-Agent Research System (июнь 2025) — https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
  Orchestrator + 3–5 параллельных subagents с отдельными контекстами; +90% на сложных задачах. Simon Willison (tweet): «finally talked me around to taking multi-agent LLM prompt engineering seriously». HN.
  → insights/autonomy_levels + антипаттерн «многоагентность раньше чем измерены дыры одного агента»

Скиллы и инструменты

• Code Execution with MCP — https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp
  Progressive disclosure для MCP-инструментов, выполнение через песочницу вместо раздувания контекста.
  → паттерн "грузи только нужный раздел" из instructions/search_school

• Equipping Agents for the Real World with Agent Skills — https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
  Архитектура Agent Skills: короткий SKILL.md → детальные references/ по триггерам.
  → расширенный шаблон в instructions/create_instruction и структура школы

• The "Think" Tool: Enabling Claude to Stop and Think (март 2025) — https://www.anthropic.com/engineering/claude-think-tool
  Конкретный инструмент для explicit reasoning в середине цепочки вызовов; +54% на τ-Bench. HN.
  → behaviors/pause_to_think, behaviors/risky_actions, insights/budgets_and_stopping (когда остановиться и подумать)

• Introducing Advanced Tool Use on the Claude Developer Platform (ноябрь 2025) — https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use
  Tool Search Tool (−85% токенов), Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples (точность параметров 72%→90%). HN.
  → расширенный шаблон в instructions/create_instruction (поле «Пример вызова»)

Оценка работы агента (evals)

• Demystifying Evals for AI Agents (январь 2026) — https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents
  Три типа graders (code / model / human), capability vs regression evals, специфика оценки агентов. HN.
  → insights/how_to_check_yourself, раздел «Проверка результата» в instructions/create_instruction, цикл улучшения в instructions/propose_training_plan

Безопасность и автономия

• Our Framework for Developing Safe and Trustworthy Agents (2025) — https://www.anthropic.com/news/our-framework-for-developing-safe-and-trustworthy-agents
  Официальный framework Anthropic: 5 принципов (human control, value alignment, secure interactions, transparency, privacy), роль MCP в контроле доступа.
  → insights/trusted_vs_untrusted, insights/autonomy_levels, behaviors/risky_actions

Как пользоваться

Это карта первоисточников, не выжимки. Если в инструкции упоминается концепция и неясно "почему так" — пройди по соответствующей ссылке.

Большая часть фундаментальных концепций синтезирована в sources/denis_sexy_it (skill agents-best-practices). Этот файл — для случаев когда нужна оригинальная статья или конкретная цифра/паттерн.

Список собран из двух источников: прямой просмотр блога Anthropic + сбор community-рекомендаций (Hacker News, треды AI-инженеров). Май 2026.