猫眼电影
猫眼电影记者 廉明志 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑:LRST
【新智元导读】Anthropic发布了Programmatic Tool Calling(PTC)特性,让Claude通过代码编排工具执行,降低token消耗、减少延迟并提升准确性。不过,国产minion框架从一开始就采用类似架构,其LLM规划决策,代码环境执行,仅返回最终结果。相比PTC需显式启用,minion将此作为基础架构,还支持Python生态、状态管理、错误处理等功能,在实际应用中展现出更高的效率和灵活性。
2025年11月24日,Anthropic正式发布了Programmatic Tool Calling (PTC)特性,允许Claude通过代码而非单次API调用来编排工具执行。
这一创新被认为是Agent开发的重要突破,能够显著降低token消耗、减少延迟并提升准确性。
然而,Minion框架的创建者最近分享了一个有趣的事实:Minion从一开始就采用了这种架构理念。
代码链接:https://github.com/femto/minion
在PTC概念被正式提出之前,minion已经在生产环境中证明了这种方法的价值。
PTC解决了什么问题?
Anthropic在博文中指出了传统Tool Calling的两个核心问题:
1. Context污染问题
传统方式中,每次工具调用的结果都会返回到LLM的context中。例如分析一个10MB的日志文件时,整个文件内容会进入context window,即使LLM只需要错误频率的摘要。
2. 推理开销与手动综合
每次工具调用都需要一次完整的模型推理。LLM必须「眼球式」地解析数据、提取相关信息、推理片段如何组合,然后决定下一步——这个过程既缓慢又容易出错。
Minion的解决方案
天然的PTC架构
Minion框架从设计之初就采用了一种根本不同的架构:LLM专注于规划和决策,具体执行交给代码环境。
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性。
实际案例对比
Anthropic博文中的预算合规检查示例。
任务:找出Q3差旅超预算的团队成员
传统Tool Calling方式:
获取团队成员 → 20人
为每人获取Q3费用 → 20次工具调用,每次返回50-100条费用明细
获取各级别预算限额
所有数据进入context:2000+条费用记录(50KB+)
LLM手动汇总每人费用、查找预算、比较超支情况
使用PTC后:
Claude写一段Python脚本编排整个流程
脚本在Code Execution环境运行
LLM只看到最终结果:2-3个超支人员
在Minion中,这种模式是默认行为,llm会生成代码:
关键区别在于,Minion是框架的核心设计,所有复杂任务都这样处理;
而PTC需要显式启用,存在多重架构限制:
必须显式标记哪些工具允许programmatic调用(allowed_callers配置)
运行在受限的Claude容器环境中,无法自由安装任意包
文件需要通过额外的Files API上传(单文件最大500MB限制)
工具必须在容器4.5分钟不活动超时前返回结果
Web工具、MCP工具无法通过programmatic方式调用
Minion的优势
更进一步
Minion不仅实现了PTC的核心理念,还提供了新万博体育:优势:
完整的Python生态系统
Minion中的代码执行环境拥有完整的Python生态访问权:
状态管理和持久化
Minion天然支持复杂的状态管理:
错误处理和重试逻辑
在代码中显式处理各种边界情况:
并行和异步操作
充分利用Python的异步能力:
性能数据对比
根据Anthropic的内部测试,PTC带来了显著改进:
Token节省:复杂研究任务从43,588降至27,297 tokens(减少37%)
延迟降低:消除了多次模型推理往返
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,能观察到类似甚至更好的指标,因为:
更少的模型调用:LLM只在规划阶段和最终总结时参与
更高效的资源利用:本地数据处理不消耗API tokens
更可预测的性能:代码执行路径明确,减少了LLM的不确定性
架构哲学
谁应该做什么?
Minion的设计基于一个核心信念:
LLM擅长理解、规划和推理;Python擅长执行、处理和转换。
这种职责分离带来了清晰的架构:
这不仅仅是优化,而是一种架构级别的重新思考。
Tool Search Tool
Minion的动态工具发现
Anthropic的另一个新特性是Tool Search Tool,解决大型工具库的context消耗问题。Minion在这方面也有相应的机制:
分层工具暴露
向量搜索工具发现
实际应用
Minion在生产环境
Minion框架已经在多个实际场景中证明了这种架构的价值:
案例1:大规模数据分析
金融科技公司使用minion分析数百万条交易记录,寻找异常模式:
结果:
处理100万条记录
LLM仅消耗~5K tokens(传统方式需要500K+)
端到端延迟:30秒(vs 传统方式的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:自动化工作流
DevOps团队使用minion自动化复杂的部署流程:
超越PTC
Minion的未来方向
虽然PTC是一个重要的进步,但minion的架构设计让我们能够探索新万博体育:可能性:
混合推理模式
在一个会话中智能切换:
增量计算和缓存
智能重用中间结果:
多模型协作
不同模型处理不同阶段:
开源的力量
社区驱动的创新
Minion作为开源项目(300+ GitHub stars),其发展得益于社区的贡献和反馈。这种开放性带来了:
快速迭代:社区发现问题和用例,推动快速改进
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虽然强大,但:
需要显式配置(allowed_callers,defer_loading等)
依赖特定的API版本和beta功能
与Claude的生态系统紧密耦合
Minion的设计原则是provider-agnostic——你可以用任何LLM后端(Claude, GPT-4, 开源模型),架构优势依然存在。
技术细节
实现对比
深入比较实现细节。
PTC的实现方式
Minion的实现方式
关键区别:
PTC:工具调用通过特殊的API机制,有caller/callee关系
Minion:工具就是普通的Python async函数,LLM生成标准代码
为什么这个架构如此重要?
随着AI Agent向生产环境发展,业界面临的核心挑战是:
规模:处理百万级数据,不能全塞进context
可靠性:生产系统需要确定性的错误处理
成本: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
传统的单次工具调用模式在这些维度上都遇到瓶颈。代码编排模式(无论是PTC还是minion)提供了突破:
支持多种LLM后端(Claude, GPT-4, 开源模型);
灵活的部署选项(云端、本地、混合);
丰富的Python生态系统集成。
结论
架构的必然收敛
Anthropic推出PTC不是偶然——这是agent架构演进的必然方向。当你需要构建能处理复杂任务、大规模数据、多步骤流程的生产级agent时,你会自然而然地得出这样的结论:
LLM应该专注于它擅长的(理解和规划),让代码处理它擅长的(执行和转换)。
Minion从一开始就拥抱了这个理念,并将继续推动这个方向:
?今天:完整的PTC式架构,生产环境验证
明天:更智能的工具发现、更高效的状态管理
未来:混合推理、增量计算、多模型协作
视频演示
作者信息
郑炳南,毕业于复旦大学物理系。拥有20多年软件开发经验,具有丰富的传统软件开发以及人工智能开发经验,是开源社区的活跃贡献者,参与贡献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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