„Anthropic" užmaršumo problemą išsprendė – dabar kyla nauja
Data: 2026 m. gegužės 12 d.
„Anthropic" pristatė išplėstą konteksto langą, dreaming funkciją ir kelių agentų koordinavimą. Visa tai pakeitė ne tik tai, ką „Claude" moka, bet ir kas kontroliuoja jūsų įmonės AI infrastruktūrą.
Trumpai (TL;DR):
„Anthropic" išplėtė „Claude" konteksto langą iki milijono tokenų, pridėjo multi-agent coordination (kelių agentų koordinavimą) ir dreaming funkciją, leidžiančią AI mokytis iš ankstesnių sesijų.
„Claude" nebepamiršta projekto istorijos po dienos, pats taiso klaidas ir gali vienu metu dirbti keliais lygiagrečiais užduočių srautais.
Naujoji „Managed Agents" platforma kelia verslams strateginį klausimą: ar atiduosite visą AI infrastruktūros kontrolę vienam tiekėjui?
Kiekvienas, kas naudojo AI ilgesniam projektui, žino tą jausmą. Antra diena – ir modelis jau pamiršo, ką sakėte pirmą. Tenka iš naujo aiškinti kontekstą, kopijuoti dokumentus, priminti tikslus. „Anthropic" paskelbė, kad su tuo baigta. Ar tikrai?
Ką iš tikrųjų reiškia „begalinis kontekstas"
„Begalinis" kontekstas nereiškia neribotą atmintį kiekvienoje situacijoje. Tai – reikšmingas naudojamo konteksto išplėtimas, gerinantis, kaip „Claude" tvarkosi su ilgomis ir sudėtingomis užduotimis.
Tiksliau – tai architektūros patobulinimas, ženkliai praplečiantis atmintį ir įdiegiantis išmanaus konteksto valdymo technikas: suspaudimą, paieškos prioritizavimą ir dinaminį santraukų kūrimą. Oficiali dokumentacija tai patvirtina: „Anthropic" pakeitė konteksto lango veikimą taip, kad pokalbiai galėtų tęstis nepertraukiamai, ir ženkliai sumažino klaidų skaičių automatiškai apibendrinant ankstesnes žinutes.
Naujausias modelis „Claude Sonnet 4.6" pasiekia milijono tokenų konteksto langą. Modelis buvo iš esmės atnaujintas programavimo, ilgo konteksto samprotavimo ir agentų planavimo srityse. Praktiškai tai reiškia: „Claude" dabar gali apdoroti ir išlaikyti didelius informacijos kiekius neprarasdamas ankstesnio turinio. Galima įkelti visą tyrimų straipsnį, kodų bazę, mėnesių susirašinėjimą ar viso projekto istoriją.
Tačiau čia slypi subtilybė. Didesnis konteksto langas leidžia dirbti su sudėtingesniais užklausimais, bet daugiau konteksto savaime nereiškia geriau. Kylant tokenų skaičiui, tikslumas ir informacijos atgaminimas prastėja. Tai vadinama context rot (konteksto gedimo) reiškiniu. „Anthropic" inžinieriai tai žino: atsakymas yra ne vis didinti talpą, o geriau valdyti turimą.
„Dreaming": AI, kuris mokosi tarp sesijų
Konteksto lango išplėtimas – tik dalis paveikslo. Įdomesnė naujovė yra tai, ką „Anthropic" pavadino dreaming funkcija.
Dreaming sukurta tam, kad AI agentai ilgainiui savarankiškai tobulėtų. Ji analizuoja ankstesnes sesijas ir išsaugotą atmintį, atpažįsta modelius, taiso klaidas ir tobulina darbo srautus. Tai skiriasi nuo paprastos atminties. Jei atmintis saugo informaciją sesijos metu, tai dreaming apdoroja ir tobulina tą atmintį tarp sesijų.
Dreaming pirmiausia skirta ilgalaikiams darbo srautams, kuriuose agentai dirba ilgai arba bendradarbiauja su kitais agentais. Tokiais atvejais funkcija perneša patirtį iš ankstesnių sesijų į naujas užduotis be nuolatinio rankinio įsikišimo. Kol kas ji pasiekiama tik per specialią kūrėjų prieigos programą.
Kelių agentų koordinavimas: vienas vadovas, daug vykdytojų
Trečias šios trejybės elementas – multi-agent orchestration (kelių agentų koordinavimas). Idėja paprasta: kai kurių problemų sprendimui reikia ne vieno modelio, o komandos.
Vadovaujantis agentas skaido darbą į dalis ir kiekvieną perduoda specializuotam poagentui su savo modeliu, nurodymais ir įrankiais. Poagentai dirba lygiagrečiai bendrojoje failų sistemoje ir grąžina rezultatus vadovaujančio agento kontekstui.
Vidiniai vertinimai rodo įdomius rezultatus. Sistema su „Claude Opus 4" kaip vadovaujančiu agentu ir „Claude Sonnet 4" poagentais pralenkė vienagentį „Claude Opus 4" net 90,2 proc. plačios apimties tyrimų užduotyse.
Tačiau yra kaina. Agentų sistemos paprastai sunaudoja apie keturis kartus daugiau tokenų nei paprastas pokalbis, o kelių agentų sistemos – net penkiolika kartų daugiau. Ekonominis pagrįstumas reikalauja, kad užduoties vertė atsvartų augančias išlaidas.
Verslo dilema: patogumas mainais į kontrolę
Visa ši techninė pažanga turi ir strateginį priedą. „Anthropic" paleido „Claude Managed Agents" – debesijos paslaugą, tvarkančią sandboxing (saugią izoliaciją), koordinavimą ir valdymą įmonių AI agentų diegimui.
„Claude Managed Agents" sukurta taip, kad kontekstas, būsena ir sekamumas būtų vienoje vietoje. Tai reiškia, kad platforma mato kiekvieną agentų priimamą sprendimą. Papildyta dreaming, Outcomes ir kelių agentų koordinavimo galimybėmis, ji tiesiogiai konkuruoja su tokiais įrankiais kaip „LangGraph" ar „CrewAI".
Tarp esamų įmonės klientų – „Netflix", „Spotify", „KPMG", „L'Oreal" ir „Salesforce". Europos kontekstas irgi jau matomas: „Dentons Europe" technologijų direktorius yra vienas tų, kurie paskelbė, kad „Opus 4.6" sujungia įžvalgas iš reguliavimo dokumentų, rinkos ataskaitų ir vidinių duomenų.
Įmonės dabar turi užduoti sau klausimą: ar reikia atsisakyti lanksčios, modulinės sistemos vardan agentų platformos, kuri beveik viską valdo savo aplinkoje?
Ponas Obuolys sako:
„Begalinis kontekstas" – gražus rinkodaros žodis. Tiesa paprastesnė ir garbingesnė: konteksto langas tikrai labai išaugo, o valdymas pagerėjo. Tai realiai sprendžia realią problemą. Niekas, kas ilgesniais projektais dirbdavo su AI, neverkia dėl to, kad kasdien tekdavo perpasakoti visą projekto istoriją.
Bet tikroji istorija čia ne apie atminties dydį. Ji apie tai, kad „Anthropic" tyliai virsta viso AI infrastruktūros ekosistemos savininku, o ne tiesiog modelių tiekėju. Šiandien „Managed Agents" yra patogi paslauga. Rytoj tai gali tapti standartine priklausomybe. Lietuvos startuoliai ir Europos korporacijos, šiandien statomos ant „Anthropic" platformos, turėtų gerai pagalvoti: BDAR reikalavimai, duomenų suverenitetas ir verslo tęstinumas tampa sudėtingi, kai agentų atmintis, koordinavimas ir vertinimas gyvena vieno JAV tiekėjo serveriuose. Toje pačioje vietoje gyvena ir kelių agentų galios, ir atsakomybės.
Techniniu požiūriu – nusičiupti. Strateginiu – vertas atidesnio žvilgsnio.
Šaltiniai: „TechTimes", „Geeky Gadgets", „Softtechhub", „1950.ai", „Anthropic" oficiali dokumentacija, „Techzine Global", „MindStudio Blog", „VentureBeat", „Winbuzzer", „Microsoft Azure Blog".