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新智元报道
编辑:LRST
【新智元导读】Anthropic宣布了Programmatic Tool Calling(PTC)特征,让Claude通过代码编排工具执行,降低token消耗、镌汰延迟并提升准确性。不过,国产minion框架从一最先就接纳类似架构,其LLM妄想决议,代码情形执行,仅返回最终效果。相比PTC需显式启用,minion将此作为基础架构,还支持Python生态、状态治理、过失处置惩罚等功效,在现实应用中展现出更高的效率和无邪性。
2025年11月24日,Anthropic正式宣布了Programmatic Tool Calling (PTC)特征,允许Claude通过代码而非单次API挪用来编排工具执行。
这一立异被以为是Agent开发的主要突破,能够显著降低token消耗、镌汰延迟并提升准确性。
然而,Minion框架的建设者最近分享了一个有趣的事实:Minion从一最先就接纳了这种架构理念。
代码链接:https://github.com/femto/minion
在PTC看法被正式提出之前,minion已经在生产情形中证实晰这种要领的价值。
PTC解决了什么问题?
Anthropic在博文中指出了古板Tool Calling的两个焦点问题:
1. Context污染问题
古板方法中,每次工具挪用的效果都会返回到LLM的context中。例如剖析一个10MB的日志文件时,整个文件内容会进入context window,纵然LLM只需要过失频率的摘要。
2. 推理开销与手动综合
每次工具挪用都需要一次完整的模子推理。LLM必需「眼球式」地剖析数据、提取相关信息、推理片断怎样组合,然后决议下一步——这个历程既缓慢又容易蜕化。
Minion的解决计划
自然的PTC架构
Minion框架从设计之初就接纳了一种基础差别的架构:LLM专注于妄想和决议,详细执行交给代码情形。
这正是PTC想要实现的效果,但minion将其作为基础架构而非可选特征。
现实案例比照
Anthropic博文中的预算合规检查示例。
使命:找出Q3差旅超预算的团队成员
古板Tool Calling方法:
获取团队成员 → 20人
为每人获取Q3用度 → 20次工具挪用,每次返回50-100条用度明细
获取各级别预算限额
所有数据进入context:2000+条用度纪录(50KB+)
LLM手动汇总每人用度、查找预算、较量超支情形
使用PTC后:
Claude写一段Python剧本编排整个流程
剧本在Code Execution情形运行
LLM只看到最终效果:2-3个超支职员
在Minion中,这种模式是默认行为,llm会天生代码:
要害区别在于,Minion是框架的焦点设计,所有重大使命都这样处置惩罚;
而PTC需要显式启用,保存多重架构限制:
必需显式标记哪些工具允许programmatic挪用(allowed_callers设置)
运行在受限的Claude容器情形中,无法自由装置恣意包
文件需要通过特另外Files API上传(单文件最大500MB限制)
工具必需在容器4.5分钟不活动超时前返回效果
Web工具、MCP工具无法通过programmatic方法挪用
Minion的优势
更进一步
Minion不但实现了PTC的焦点理念,还提供了更多优势:
完整的Python生态系统
Minion中的代码执行情形拥有完整的Python生态会见权:
状态治理和长期化
Minion自然支持重大的状态治理:
过失处置惩罚和重试逻辑
在代码中显式处置惩罚种种界线情形:
并行和异步操作
充分使用Python的异步能力:
性能数据比照
凭证Anthropic的内部测试,PTC带来了显著刷新:
Token节。褐卮笱芯渴姑43,588降至27,297 tokens(镌汰37%)
延迟降低:消除了多次模子推理往返
准确率提升:
内部知识检索:25.6% → 28.5%
GIA基准测试:46.5% → 51.2%
在minion的生产使用中,能视察到类似甚至更好的指标,由于:
更少的模子挪用:LLM只在妄想阶段和最终总结时加入
更高效的资源使用:外地数据处置惩罚不必耗API tokens
更可展望的性能:代码执行路径明确,镌汰了LLM的不确定性
架构哲学
谁应该做什么?
Minion的设计基于一个焦点信心:
LLM善于明确、妄想和推理;Python善于执行、处置惩罚和转换。
这种职责疏散带来了清晰的架构:
这不但仅是优化,而是一种架构级别的重新思索。
Tool Search Tool
Minion的动态工具发明
Anthropic的另一个新特征是Tool Search Tool,解决大型工具库的context消耗问题。Minion在这方面也有响应的机制:
分层工具袒露
向量搜索工具发明
现实应用
Minion在生产情形
Minion框架已经在多个现实场景中证实晰这种架构的价值:
案例1:大规模数据剖析
金融科技公司使用minion剖析数百万条生意纪录,寻找异常模式:
效果:
处置惩罚100万条纪录
LLM仅消耗~5K tokens(古板方法需要500K+)
端到端延迟:30秒(vs 古板方法的5分钟+)
案例2:多源数据整合
SaaS公司使用minion整合来自多个API的客户数据:
案例3:自动化事情流
DevOps团队使用minion自动化重大的安排流程:
逾越PTC
Minion的未来偏向
虽然PTC是一个主要的前进,但minion的架构设计让我们能够探索更多可能性:
混淆推理模式
在一个会话中智能切换:
增量盘算缓和存
智能重用中心效果:
多模子协作
差别模子处置惩罚差别阶段:
开源的实力
社区驱动的立异
Minion作为开源项目(300+ GitHub stars),其生长得益于社区的孝顺和反响。这种开放性带来了:
快速迭代:社区发明问题和用例,推动快速刷新
多样化应用:用户在我们未曾想象的场景中使用minion
相比之下,PTC虽然强盛,但:
需要显式设置(allowed_callers,defer_loading等)
依赖特定的API版本和beta功效
与Claude的生态系统细密耦合
Minion的设计原则是provider-agnostic——你可以用任何LLM后端(Claude, GPT-4, 开源模子),架构优势依然保存。
手艺细节
实现比照
深入较量实现细节。
PTC的实现方法
Minion的实现方法
要害区别:
PTC:工具挪用通过特殊的API机制,有caller/callee关系
Minion:工具就是通俗的Python async函数,LLM天生标准代码
为什么这个架构云云主要?
随着AI Agent向生产情形生长,业界面临的焦点挑战是:
规模:处置惩罚百万级数据,不可全塞进context
可靠性:生产系统需要确定性的过失处置惩罚
本钱:token消耗直接影响商业可行性
性能:用户体验需要亚秒级响应
古板的单次工具挪用模式在这些维度上都遇到瓶颈。代码编排模式(无论是PTC照旧minion)提供了突破:
支持多种LLM后端(Claude, GPT-4, 开源模子);
无邪的安排选项(云端、外地、混淆);
富厚的Python生态系统集成。
结论
架构的必定收敛
Anthropic推出PTC不是无意——这是agent架构演进的必定偏向。当你需要构建能处置惩罚重大使命、大规模数据、多办法流程的生产级agent时,你会自然而然地得出这样的结论:
LLM应该专注于它善于的(明确和妄想),让代码处置惩罚它善于的(执行和转换)。
Minion从一最先就拥抱了这个理念,并将继续推动这个偏向:
?今天:完整的PTC式架构,生产情形验证
明天:更智能的工具发明、更高效的状态治理
未来:混淆推理、增量盘算、多模子协作
视频演示
作者信息
郑炳南,结业于复旦大学物理系。拥有20多年软件开发履历,具有富厚的古板软件开发以及人工智能开发履历,是开源社区的活跃孝顺者,加入孝顺metagpt、huggingface项目smolagents、mem0、crystal等项目,为ICLR 2025 oral paper《AFlow: Automating Agentic Workflow Generation》的作者之一。
参考资料:
https://github.com/femto/minion
https://github.com/femto/minion/blob/main/docs/advanced_tool_use.md
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编辑:王家菁、段圣祺

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