Anthropic випустила Claude Commerce Agents: план Apache-2.0 для агентів із покупок і торговельних агентів у роздрібній торгівлі, подорожах, телекомунікаціях і розвагах

Більшість команд, які створюють помічника або агента для покупок, відтворюють одну й ту саму основу: цикл агента, шар інструментів над каталогом, шлюз погодження та набір оцінювання. Тепер Anthropic випустила цю основу у вигляді коду. Цього тижня вони опублікували anthropics/commerce-agents — еталонну схему, що містить агента для покупок і агента продавця, а також чотири готові до запуску вертикалі: роздрібну торгівлю, подорожі, телекомунікації та розваги. Вона доповнюється двома матеріалами: анонсом продукту та інженерним детальним оглядом «Посібник з анатомії ефективних комерційних агентів».

Чи придатна вона для розгортання? Так. Репозиторій поширюється за ліцензією Apache 2.0, працює локально на Python 3.11+ і Node 22 за наявності ANTHROPIC_API_KEY, а середовища виконання приймають будь-який клієнт anthropic, тож той самий код можна розгорнути через Claude API, Amazon Bedrock, Microsoft Foundry або Google Cloud Vertex AI.

Два агенти

Агент для покупок працює всередині власного застосунку продавця. Він шукає товари в каталозі, обробляє запити на кілька товарів, порівнює варіанти, формує кошик і відповідає на запитання щодо замовлень і повернень у межах тієї самої розмови. Його п’ять навичок: search-discovery, purchase-research, planning-goals, customer-care і memory-personalization. Розгортання реалізує StorefrontBackend поверх систем каталогу, кошика, замовлень і політик.

Агент продавця допомагає працівникам магазину: відповідає на запитання щодо показників продажів, сповіщає про стан запасів, рекомендує ціни й акції та створює чернетки кампаній. Його навички: performance-insights, catalog-listings, inventory-operations, pricing-promotions і marketing-campaigns, що працюють поверх MerchantBackend.

Обидва працюють у трьох режимах — через Messages API, Claude Agent SDK і Claude Managed Agents (бета-версія) — на основі єдиного визначення промптів, навичок, контрактів інструментів і шлюзів. Плагін Claude Code під назвою commerce-builder створює каркас нового агента (/scaffold-commerce-agent) або перевіряє наявного (/review-commerce-agent).

Навички, а не субагенти

Архітектурне твердження є найбільш універсальною частиною. Anthropic виступає проти маршрутизатора намірів і проти окремого субагента для кожного домену. Комерційна сесія — це одна тісно пов’язана розмова, а кожна передача втрачає частину стану: оркестратор зберігає кошик, уподобання та історію, а кожна передача може коштувати в кілька разів більше токенів і додавати секунди затримки. Домени також перетинаються: процес повернення одночасно потребує історії замовлень, кошика та каталогу.

Навички агентів забезпечують таку саму модульність без цих витрат, оскільки інструкції навичок завантажуються в агента, який уже має історію. У кількох корпоративних розгортаннях Anthropic повідомляє, що один агент із навичками перевершив за якістю як архітектуру з одним великим промптом, так і архітектуру із субагентами, часто маючи нижчу вартість і меншу затримку. Субагенти все ще доречні для вузьких, самодостатніх завдань, таких як глибоке дослідження.

Розподіл між промптом і навичками визначається частотою: приблизно третина або більше трафіку надходить у системний промпт, а решта — у навички. Правила безпеки, обмеження бренду та ключові факти про користувача завжди містяться у промпті.

Компоненти інтерфейсу — це інструменти

Більшість відповідей у комерції — це компоненти, а не прозовий текст. Замість того щоб просити модель генерувати власні теги, схема перетворює кожен компонент на інструмент — present_products, present_itinerary, present_plan_comparison — із типізованими аргументами, які сервер перевіряє перед відображенням клієнтом. Оскільки ці виклики нативно містяться в масиві повідомлень, для повторного завантаження історії не потрібен власний парсер, а агент може визначити «перший готель» за останнім викликом презентації. Для потокової передачі на рівні токенів параметр eager_input_streaming: true вимикає буферизацію на стороні сервера та гарантію схеми.

Пояснення: п’ять рішень в інтерактивному форматі

Затримка, кешування, пам’ять

Відрендерена відповідь містить 500–700 вихідних токенів, що без потокової передачі означає п’ять секунд очікування зі спінером. Anthropic розділяє наскрізну затримку та сприйману затримку, передаючи компоненти потоком у міру їх формування й відображаючи рядки прогресу звичайною мовою. Випереджувальний запуск інструментів — виконання кожного виклику в міру завершення потокової передачі його аргументів, стандартне налаштування Agent SDK — за повідомленнями, скорочує багатосекундні паузи до кількох сотень мілісекунд.

Кешування промптів є головним важелем оптимізації витрат. Запити впорядковуються як глобальні → сеансові → мінливі, оскільки кешування базується на префіксах, а мітка часу на початку системного промпту руйнує кеш під час кожного запиту. Читання з кешу коштує десяту частину свіжих токенів, запис у кеш має націнку приблизно 1,25x, а найкращі розгортання досягають показників використання кешу 90–99%. Вилучення пам’яті виконується асинхронно в окремому процесі; Anthropic виміряла на 13% краще відтворення фактів порівняно з інструментом збереження в межах поточного ходу.

Ключові висновки

• Схема Apache 2.0 з агентами для покупок і продавців, чотирма вертикалями та плагіном Claude Code.
• Один цикл агента разом із навичками перевершив архітектури із субагентами та єдиним промптом у розгортаннях Anthropic.
• Компоненти інтерфейсу реалізуються як типізовані інструменти, тому історія залишається нативною, а компонування можна визначати.
• Кешування промптів орієнтоване на показники використання 90–99%; мінливі дані мають бути в кінці, а не на початку.
• Гроші, операції запису та ідентифікатори контролюються кодом — модель пропонує, а рушій застосовує.

---

Ознайомтеся з інженерним детальним оглядом Anthropic, анонсом продукту, репозиторієм на GitHub і демонстраціями Commerce. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого 150k+ ML SubReddit та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого репозиторію на GitHub, сторінки на Hugging Face, релізу продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами