Claude Code Projects 全面重构：云端多 Agent 并行写代码，Anthropic 内部 3 万 Agent 月决策超 10 亿次

Anthropic 刚刚对 Claude Code 的 Projects 功能完成了全面重构，原生支持多 Agent 玩法。用户在主对话窗口里下达一个高阶目标，比如“把整个鉴权模块重构为 OAuth 2.0 并补齐自动化测试”，云端就会派生多条 Git 分支并行干活，写完直接提交 PR。Projects 由此不再只是一个存放提示词和参考文档的文件夹。

新架构的核心是一个名为 Coordinator（协调器）的大脑。它负责把复杂的工程任务拆解成多个子任务，再调度给并行的“工作线程”；每个工作线程都是一个运行在云端独立环境里的 Claude Code 实例，拥有完全隔离的代码副本，各自拉出独立的 Git 分支，在后台同时推进不同模块的代码编写与单元测试。活干完后，工作线程会自动提交代码并生成 PR，协调器还会跟踪子任务的上下文依赖，提醒开发者先合并哪个分支、后测试哪个模块。

针对过去多个 Agent 各写各的、上下文反复丢失的问题，这次更新加入了共享记忆：所有分支线程在执行过程中沉淀的技术规范、架构决策与团队偏好，都会实时同步回共享记忆，Claude 因此能记住“系统发布时间改到了周五”“导出功能为什么被取消”以及“访问账单服务之前需要联系谁”。整个过程支持完全异步，开发者下达指令后合上电脑就能去喝咖啡，也可以通过移动端查看各线程进度并微调指令。

Anthropic 也承认，多 Agent 玩法肯定不便宜，提醒用户留意自己的 usage。新版 Projects 目前处于 beta，首批只面向部分使用云会话项目的 Claude Pro 与 Max 订阅用户，接下来一周会慢慢放量，Team、Enterprise、Cowork 等场景还需等待。

与产品重构同步，Anthropic 在最新发布的《衡量 AI 研发节奏》报告中首次公开了内部 AI 自主研发的基准数据。按其采用的 Epoch AI 自动化分级（AL0 为纯人类操作，AL3 是深度人机协作，AL4 代表 AI 能凭一个高阶指令端到端完成任务，AL5 才是完全脱离人类干预的自主闭环），Anthropic 内部目前有 26% 的研发任务达到 AL4 级，而今年 2 月这一比例还不足 1%。

支撑这一比例的是规模庞大的内部 Agent 集群：截至今年 8 月，Anthropic 内部研发平台上常态化并发运行着多达 3 万个 AI Agent，在云端写代码、跑实验、改架构，单月触发的决策量超过 10 亿次。如果把标准调低到 AL3，Anthropic 内部超过 90% 的研发流程已经处在人机协作区间。

几万个 Agent 在底层狂飙，失控了怎么办？Anthropic 表示配有全天候实时监控系统 Agent Oversight，对所有 AI 操作进行动态审查，在 8 月超过 10 亿次模型决策中拦截了约 0.002% 的高风险或异常行为。报告还附上了安全投入的“发票”：7 月 13 日至 20 日，公司约 6% 的 AI 研发算力花在安全与对齐研究上，同一周 AI 驱动型研发的算力中约 12% 投向安全相关任务；Anthropic 同时表示欢迎第三方评估团队，以与内部风险团队同等级别的数据访问权限对自动化数据进行审计。

这条路线并不只属于 Anthropic 一家。9 月 10 日，Cursor 发布 Projects beta，主打的同样是 Coordinator Agent——一个不写代码的协调者向下派发数千个子 Agent，项目上下文在云端共享，合上笔记本也照跑。可以预见，写代码这一动作在工程链条中的权重会继续下降，任务拆解与调度能力将成为新的核心。不过多 Agent 并行也并非万能灵药，多分支重叠修改依然会撞上 Git 合并冲突，遇到这类冲突，协调器会先理清依赖关系，最终仍需要人类工程师介入把关。