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老头Gay做受XXXⅩ
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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