Claude Sonnet 4.5 a Anthropicov plán pre AI agentov: Transformácia vývoja produktov a pracovných postupov vývojárov

Úvod

Vydanie modelu Claude Sonnet 4.5 znamená prelomový moment vo vývoji umelej inteligencie a jej praktickom využití na skutočné vývojárske výzvy. Táto najnovšia verzia od Anthropic nepredstavuje len postupné vylepšenie, ale zásadný posun v tom, ako možno AI modely nasadiť ako autonómnych agentov schopných zvládať komplexné, viacstupňové úlohy, ktoré predtým vyžadovali zásah človeka. V tomto komplexnom pohľade preskúmame technické prelomové momenty, ktoré definujú Claude Sonnet 4.5, pochopíme strategickú víziu spoločnosti Anthropic pre AI agentov a vývojárov a objavíme, ako tieto pokroky pretvárajú krajinu vývoja softvéru, automatizácie a tvorby produktov. Či ste vývojár, ktorý chce využiť najnovšie schopnosti AI, alebo produktový líder snažiaci sa pochopiť budúcnosť inteligentnej automatizácie, tento článok ponúka hlboký pohľad na technológie, ktoré menia spôsob, ako budujeme softvér a riešime zložité problémy.

{{ youtubevideo videoID=“aJxnel2_O7Q” provider=“youtube” title=“Claude Sonnet 4.5 a Anthropicov plán pre agentov a vývojárov” class=“rounded-lg shadow-md” }}

Pochopenie AI agentov a ich úloha v modernom vývoji

Agent umelej inteligencie predstavuje zásadný odklon od tradičných softvérových aplikácií. Na rozdiel od konvenčných programov, ktoré vykonávajú vopred určené sekvencie inštrukcií, AI agenti majú schopnosť vnímať svoje prostredie, autonómne sa rozhodovať a podniknúť kroky na dosiahnutie konkrétnych cieľov. V kontexte vývoja softvéru funguje AI agent ako inteligentný spolupracovník, ktorý dokáže pochopiť zložité kódbázy, uvažovať o architektonických rozhodnutiach a vykonávať viacstupňové vývojové úlohy s minimálnym dohľadom človeka. Význam tejto schopnosti nemožno podceniť – mení AI z nástroja, ktorý odpovedá na konkrétne dotazy, na proaktívneho účastníka vývojového procesu. AI agent dokáže analyzovať kódbázu s tisíckami súborov, pochopiť vzťahy medzi rôznymi komponentmi, identifikovať potenciálne problémy a implementovať riešenia pri zachovaní konzistencie s existujúcimi vzormi a konvenciami. To predstavuje kvalitatívny skok oproti predošlým generáciám AI modelov, ktoré mohli pomôcť s jednotlivými úlohami, ale chýbala im trvalá sústredenosť a kontextové chápanie potrebné pre rozsiahle, komplexné projekty.

Vývoj účinných AI agentov si vyžaduje niekoľko kľúčových schopností, ktoré musia spolupracovať. Po prvé, model musí mať výnimočné uvažovacie schopnosti, aby vedel rozložiť komplexné problémy na zvládnuteľné podúlohy a pochopiť, ako tieto podúlohy súvisia s celkovým cieľom. Po druhé, potrebuje robustné schopnosti práce s nástrojmi – schopnosť interagovať s externými systémami, vykonávať kód, čítať a zapisovať súbory a pristupovať k informačným zdrojom. Po tretie, agent si musí udržať súdržnosť a kontext počas dlhých interakcií, pamätať si predchádzajúce rozhodnutia a ich odôvodnenie, aj keď prechádza desiatkami či stovkami medzičlánkových krokov. Po štvrté, musí byť schopný zvládať neistotu a prispôsobiť svoj prístup, keď sa počiatočné stratégie ukážu ako neúčinné. Claude Sonnet 4.5 posúva všetky tieto rozmery naraz, čím vytvára agentovskú platformu, ktorá dokáže riešiť výzvy, ktoré boli pre predchádzajúce modely prakticky nemožné.

Prečo sú AI agenti dôležití pre firemnú automatizáciu a vízia FlowHunt

Vznik schopných AI agentov rieši kľúčový problém moderných firiem: priepasť medzi zložitosťou podnikových procesov a dostupnými automatizačnými nástrojmi na ich zvládnutie. Tradičné platformy na workflow automatizáciu ako Zapier a IFTTT vynikajú v prepájaní jednoduchých, dobre definovaných úloh – napríklad odoslanie e-mailu po odoslaní formulára, vytvorenie kalendárovej udalosti zo záznamu v tabuľke. Majú však problém s procesmi, ktoré si vyžadujú úsudok, adaptáciu a komplexné uvažovanie. Firma môže potrebovať analyzovať kvartálne finančné správy, identifikovať trendy, syntetizovať poznatky, vytvárať vizualizácie a generovať manažérske zhrnutia – úloha, ktorá zahŕňa viacero krokov, vyžaduje pochopenie kontextu a nuáns a schopnosť rozhodovať sa na základe neúplných informácií. Práve v takýchto prípadoch AI agenti vynikajú a preto ich firmy čoraz viac vnímajú ako nevyhnutnú infraštruktúru na dosiahnutie konkurenčnej výhody.

FlowHunt túto transformáciu rozpoznal a umiestnil sa na priesečníku workflow automatizácie a AI schopností. Integráciou pokročilých jazykových modelov ako Claude Sonnet 4.5 do svojej workflow platformy umožňuje FlowHunt organizáciám budovať sofistikované automatizačné systémy, ktoré zvládnu úlohy ľubovoľnej zložitosti. Namiesto obmedzenia na jednoduchú podmienenú logiku a vopred pripravené šablóny môžu používatelia FlowHunt vytvárať workflowy, v ktorých AI agenti uvažujú o problémoch, rozhodujú sa a vykonávajú komplexné sekvencie akcií. To predstavuje zásadné rozšírenie možností workflow automatizácie. Tím obsahového marketingu môže pomocou FlowHunt vytvoriť workflow, v ktorom AI agent skúma tému, analyzuje obsah konkurencie, generuje originálne poznatky, pripraví rôzne formáty obsahu (blog, sociálne siete, newsletter), optimalizuje každý pre konkrétnu platformu a zabezpečí publikovanie – to všetko bez ľudského zásahu okrem úvodného nastavenia workflowu. Takáto úroveň automatizácie bola s predchádzajúcimi generáciami AI technológií jednoducho nemožná.

Filozofia vývoja produktu za Claude Sonnet 4.5

Jedným z najzaujímavejších aspektov vývoja Claude Sonnet 4.5 je zásadná zmena v spolupráci produktových a výskumných tímov Anthropic. Historicky bol vzťah medzi výskumom AI a vývojom produktov väčšinou jednosmerný: výskumníci trénovali modely a produktové tímy zisťovali, ako ich efektívne nasadiť. Pri Claude Sonnet 4.5 sa však tento vzťah stal obojsmerným a úzko integrovaným. Produktový tím pod vedením CPO Mikea Kriegera pracoval upstream výskumného procesu, identifikoval boliestky zákazníkov a použitia, ktoré mali ovplyvniť priority vývoja modelu. Zároveň produktári pracovali downstream, hľadali najlepšie cesty, ako nové schopnosti integrovať do rozhraní Claude – Claude.ai, Claude Code a Claude API.

Táto symbióza medzi produktom a výskumom priniesla konkrétne zlepšenia, ktoré by z jednej oblasti samostatne nevzišli. Napríklad produktový tím zistil, že používatelia vnímali Claude Sonnet 3.7 ako “príliš horlivý” – snažil sa riešiť úlohy bez plného pochopenia požiadaviek, čo viedlo k neúplným alebo nesprávnym výsledkom. Naopak, Claude Opus 4 pôsobil v niektorých prípadoch “lenivo”, úlohy odmietal alebo poskytoval len čiastkové riešenia. Tieto poznatky z reálnej spätnej väzby priamo ovplyvnili tréning Claude Sonnet 4.5, vďaka čomu model lepšie vyvažuje medzi ambíciou a opatrnosťou. Model teraz lepšie zvláda viacstupňové úlohy dôkladne, pri zachovaní presnosti a obmedzení tzv. halucinácií.

Ďalším konkrétnym príkladom produktovo-výskumnej spolupráce bol vývoj schopnosti generovať súbory. Produktový tím rozpoznal, že používatelia chcú od Claude nielen texty, ale aj štruktúrované výstupy ako Excel tabuľky, PowerPoint prezentácie či formátované dokumenty. Namiesto toho, aby to bola len dodatočná funkcia, výskumný tím túto schopnosť zapracoval priamo do tréningu modelu, čo zabezpečilo, že Claude Sonnet 4.5 nielenže generuje správne dáta, ale ich aj vhodne formátuje, dodržiava požadovaný štýl a produkuje výstupy, ktoré sú ihneď použiteľné, bez potreby rozsiahlych manuálnych úprav. To je významné zlepšenie kvality – rozdiel medzi AI-generovanou tabuľkou, ktorú treba 30 minút upravovať, a takou, ktorú možno rovno prezentovať.

{{ cta-dark-panel heading=“Posuňte svoj workflow na novú úroveň s FlowHunt” description=“Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI obsahové a SEO workflowy – od výskumu a generovania obsahu po publikovanie a analytiku – všetko na jednom mieste.” ctaPrimaryText=“Objednať demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Vyskúšajte FlowHunt zadarmo” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”

}}

Claude Sonnet 4.5: Technické schopnosti a výkonnostné benchmarky

Claude Sonnet 4.5 dosahuje špičkový výkon v niekoľkých kľúčových oblastiach, pričom každá predstavuje významný pokrok oproti predchádzajúcim modelom. V teste SWE-bench Verified – benchmarku, ktorý meria reálne softvérové inžinierske schopnosti modelov riešením skutočných GitHub issue – Claude Sonnet 4.5 vedie pred všetkými konkurentmi. Tento benchmark je obzvlášť dôležitý, pretože nemeria výkon na umelých úlohách, ale na skutočných problémoch, s ktorými sa vývojári denne stretávajú. Schopnosť modelu v tomto benchmarku ukazuje, že dokáže pochopiť zložité kódbázy, identifikovať príčiny chýb a implementovať opravy, ktoré sa hladko integrujú do existujúceho kódu.

Azda najpôsobivejšie je, že Claude Sonnet 4.5 dokáže udržať pozornosť a súdržnosť po dlhé obdobia. Anthropic pozoroval, že model dokáže pracovať na zložitých, viacstupňových úlohách súvisle viac ako 30 hodín. To je revolučné pre softvérový vývoj, keďže mnohé reálne projekty zahŕňajú architektonické zmeny, refaktoring alebo implementáciu funkcií v tisícoch riadkov kódu naprieč viacerými súbormi. Predchádzajúce modely po čase strácali kontext či súdržnosť, ale Claude Sonnet 4.5 si udržiava prehľad o celkovej štruktúre projektu, dizajnových rozhodnutiach a implementačných vzoroch počas celého procesu. Vďaka tomu môže byť skutočným dlhodobým spolupracovníkom aj na veľkých inžinierskych projektoch.

V benchmarkoch práce s počítačom dosahuje Claude Sonnet 4.5 presnosť 61,4 % na OSWorld, čo je výrazný skok oproti 42,2 % pri Claude Sonnet 4 len štyri mesiace predtým. Práca s počítačom – schopnosť interagovať s grafickým rozhraním, navigovať weby, vypĺňať formuláre a plniť úlohy cez rovnaké rozhrania ako človek – je kľúčová pre AI agentov. Toto zlepšenie znamená, že Claude Sonnet 4.5 vie spoľahlivo pracovať s web aplikáciami, desktopovým softvérom či inými nástrojmi, ktoré nemajú programovateľné API. Agent môže prihlásiť sa do web aplikácie, prejsť do správnej sekcie, získať dáta, spraviť výpočty a vygenerovať report – všetko cez vizuálne rozhranie tak, ako človek.

Model taktiež preukazuje významné zlepšenie v uvažovaní a matematických schopnostiach. Odborníci z oblasti financií, práva, medicíny a STEM odborov hodnotili Claude Sonnet 4.5 a konzistentne hlásia dramaticky lepšie špecifické vedomosti a uvažovanie oproti starším modelom vrátane Opus 4.1. Znamená to, že model zvládne sofistikovanú finančnú analýzu, právny výskum, medicínske rešerše aj vedecké problémy na úrovni blízkej expertom. Pre firmy v regulovaných odvetviach a v technicky náročných oblastiach je to transformačná schopnosť.

Claude Agent SDK: Demokratizácia vývoja AI agentov

Anthropic si uvedomuje, že infraštruktúra poháňajúca Claude Code a ďalšie vlastné produkty má obrovskú hodnotu, a preto sa strategicky rozhodol vydať Claude Agent SDK, čím tieto stavebné bloky sprístupňuje vývojárom. Ide o zásadnú zmenu v distribúcii AI schopností. Namiesto toho, aby si najvyspelejšiu agentovskú infraštruktúru držal interne, Anthropic umožňuje širšej komunite stavať na rovnakých základoch, aké poháňajú jeho vlastné produkty. Claude Agent SDK dáva vývojárom k dispozícii rovnaké nástroje, vzory a možnosti, vďaka ktorým Claude Code zvláda komplexné vývojárske úlohy autonómne.

SDK obsahuje niekoľko kľúčových komponentov pre sofistikované správanie agentov. Prvým je robustná práca s nástrojmi – agenti môžu vykonávať kód, interagovať s externými API, čítať a zapisovať súbory, pristupovať k informačným zdrojom. Druhým sú funkcie správy kontextu, vďaka ktorým agenti zvládnu pracovať s veľkým množstvom informácií bez straty súdržnosti. Tretím je pamäť – agenti sa učia z predchádzajúcich interakcií a prispôsobujú svoje správanie. Štvrtým sú bezpečnostné a alignmentské prvky, ktoré zabezpečujú zodpovedné správanie a súlad so zámerom používateľa. Tieto stavebné bloky výrazne znižujú zložitosť vývoja AI agentov, čím sa vývojári môžu sústrediť na doménovú logiku namiesto infraštruktúry.

Dôsledky tejto demokratizácie sú hlboké. Predtým vývoj schopného AI agenta vyžadoval hlboké znalosti prompt engineeringu, dôkladnú správu kontextového okna, sofistikovanú správu chýb a rozsiahle testovanie. Teraz môžu vývojári vďaka Claude Agent SDK budovať agentov, ktorí tieto zložitosti zvládnu automaticky. Startup môže vybudovať AI agenta na automatizáciu zákazníckej podpory, ďalší na správu infraštruktúry a tretí na finančné analýzy – všetko na rovnakej infraštruktúre. Táto akcelerácia vývoja AI agentov pravdepodobne prinesie explóziu nových aplikácií a použití, ktoré si dnes ešte ani nevieme predstaviť.

Pokročilé schopnosti: Úprava kontextu, pamäť a rozšírená exekúcia úloh

Medzi najvýznamnejšie technické inovácie Claude Sonnet 4.5 patrí zavedenie schopnosti úpravy kontextu. Tradičné jazykové modely fungujú v rámci pevného kontextového okna – maximálneho množstva textu, ktoré môžu naraz spracovať. Pri dlhých úlohách modely nakoniec narazia na tento limit a musia buď prestať pracovať, alebo prídu o informácie z predchádzajúcich častí úlohy. Úprava kontextu tento problém rieši tým, že agenti môžu selektívne odstrániť alebo komprimovať menej dôležité informácie zo svojho kontextu, čím uvoľnia miesto pre nové, no stále udržia prehľad o celkovej úlohe. Je to podobné, ako keď si človek počas zložitého projektu robí poznámky, priebežne sumarizuje kľúčové rozhodnutia a odkladá detaily, ktoré už boli zapracované do riešenia.

Praktické dôsledky úpravy kontextu sú zásadné. Agent pracujúci na veľkej refaktorizačnej úlohe v kódbáze vie pracovať nepretržite, pričom priebežne upravuje svoj kontext a sústreďuje sa na najrelevantnejšie informácie. Namiesto straty prehľadu o architektúre po spracovaní tisícok riadkov kódu si agent udrží vysokú úroveň pochopenia štruktúry projektu a súčasne sa zameriava na konkrétne implementačné detaily. To umožňuje agentom zvládať projekty ľubovoľnej zložitosti bez poklesu výkonu. Organizácie využívajúce FlowHunt tak môžu vytvárať workflowy, kde AI agenti riešia úlohy, ktoré by predtým vyžadovali rozdelenie na menšie časti a manuálnu koordináciu.

Pamäť je ďalším kľúčovým pokrokom. Agenti si teraz môžu udržiavať pretrvávajúcu pamäť naprieč viacerými interakciami, učiť sa z predchádzajúcich skúseností a prispôsobovať správanie. Agent si môže zapamätať, že konkrétny zákazník preferuje určitý štýl komunikácie, že daná kódbáza používa špecifické architektonické vzory alebo že konkrétny typ problému si vyžaduje špeciálny postup. Táto pamäť umožňuje agentom časom zefektívňovať ich činnosť, personalizovať správanie pre konkrétne kontexty a učiť sa skúsenosťami. Pre firmy používajúce FlowHunt to znamená, že AI agenti dokážu čoraz lepšie zvládať doménové úlohy s pribúdajúcimi skúsenosťami.

Riešenie otázok kvality a estetiky AI-generovaného výstupu

Jedným z najzaujímavejších aspektov vývoja Claude Sonnet 4.5 je dôraz na kvalitu výstupu a estetickú stránku. Predchádzajúce verzie Claude mali tendenciu generovať výstupy s určitými štylistickými zvláštnosťami – napríklad preferovali fialový odtieň web dizajnov alebo príliš jednoduché rozloženie. Hoci výstupy boli funkčne správne, nespĺňali profesionálne štandardy vizuálu a použiteľnosti. Anthropic si uvedomil, že s rastúcim podielom AI na generovaní výstupov určených pre používateľov – webov, prezentácií, dokumentov – sa estetická kvalita stáva kritickou. Tabuľka, ktorá je síce správna, ale zle naformátovaná, bude používateľmi odmietnutá; webstránka, ktorá funguje, ale vyzerá neprofesionálne, poškodí značku firmy.

Riešenie tejto výzvy si vyžiadalo zásadný posun v tréningu modelu. Namiesto optimalizácie len na správnosť začal Anthropic do tréningu zahrňovať dizajnové princípy, pravidlá použiteľnosti a estetické hľadiská. Model bol vystavený príkladom dobre navrhnutých rozhraní, profesionálnych dokumentov a kvalitných vizuálnych výstupov. Naučil sa nielen generovať správny obsah, ale tvoriť výstupy, ktoré zodpovedajú profesionálnym štandardom dizajnu a prezentácie. To je významné rozšírenie toho, čo znamená “správnosť” pre AI model – už nestačí len technicky správny výstup, ale musí byť aj esteticky vhodný a profesionálne prezentovateľný.

Výsledky sú viditeľné vo feedbacku používateľov i v ukážkach. Používatelia hlásia, že webstránky generované Claude Sonnet 4.5 pôsobia moderne a profesionálne, tabuľky sú dobre naformátované a pripravené na prezentáciu, prezentácie obsahujú vhodné grafy, štýl a vizuálnu hierarchiu. Toto zlepšenie kvality má konkrétny biznis dopad. Firmy môžu AI využívať na tvorbu profesionálneho výstupu bez potreby rozsiahlych manuálnych úprav. Marketingový tím môže dať Claude pripraviť prezentáciu pre klienta a bude ihneď pripravená na použitie bez zásahu dizajnéra. To výrazne zvyšuje produktivitu a umožňuje menším tímom produkovať výstupy, ktoré by predtým vyžadovali špecializovaných odborníkov.

Odovzdanie medzi vývojom modelu a integráciou do produktu

Pochopenie, ako Anthropic riadi prechod od vývoja modelu k nasadeniu v produkte, poskytuje cenný pohľad na to, ako sa najmodernejšie AI schopnosti dostávajú na trh. Keď je k dispozícii nový checkpoint modelu, neobjaví sa hneď v Claude.ai či Claude Code. Prechádza starostlivým procesom integrácie, kde produktový tím hodnotí, ako najlepšie využiť nové schopnosti. Tento proces zahŕňa niekoľko krokov: najprv je model testovaný na interných evaluačných súpravách, aby splnil kvalitatívne štandardy; potom je integrovaný do interných verzií produktov Claude, aby sa zistilo, ako nové schopnosti ovplyvňujú používateľskú skúsenosť; následne sú prizvaní prví používatelia na testovanie a spätnú väzbu; nakoniec je model nasadený pre širšie publikum.

Tento proces nie je len o zabezpečení správnej funkčnosti modelu – ide aj o pochopenie, ako prezentovať nové schopnosti používateľom tak, aby z nich mali čo najväčší úžitok. Pri nasadení Claude Sonnet 4.5 Anthropic nielenže vymenil základný model, ale aj aktualizoval systémové prompty, vylepšil používateľské rozhranie a upravil spôsob prezentácie schopností modelu. Tím sa napríklad snažil zabezpečiť, aby bola zlepšená schopnosť modelu riešiť viacstupňové úlohy jasne komunikovaná používateľom, čím ich motivoval skúšať ambicióznejšie projekty. Podobne boli nové schopnosti generovania súborov zreteľne vyzdvihnuté a ľahko dostupné.

Proces odovzdania zahŕňa aj dôsledné sledovanie spätnej kompatibility a používateľských očakávaní. Existujúci používatelia Claude Sonnet 4 potrebovali pochopiť, prečo by mali prejsť na Sonnet 4.5, aké nové možnosti získajú a ako ich využiť. To si vyžaduje nielen vydanie lepšieho modelu, ale aj aktívne vzdelávanie používateľov o vylepšeniach a ich využití. Prístup Anthropic ukazuje, že úspešný vývoj AI produktov si vyžaduje nielen technickú excelenciu, ale aj starostlivú prezentáciu, vysvetlenie a integráciu schopností do workflowov používateľov.

Reálne využitia a dopad na zákazníkov

Praktický dopad Claude Sonnet 4.5 je zrejmý z feedbacku organizácií z rôznych odvetví. Vo vývoji softvéru firmy hlásia, že Claude Sonnet 4.5 výrazne zrýchľuje vývoj. Editor kódu Cursor uvádza špičkový výkon v programovaní a výrazné zlepšenie pri dlhších úlohách. GitHub Copilot, ktorý integruje Claude modely, hlási zlepšenie viacstupňového uvažovania a porozumenia kódu, čo umožňuje pokročilejšie agentové skúsenosti. Vývojové tímy potvrdzujú, že Claude Sonnet 4.5 zvládne zložité úlohy naprieč kódbázou, ktoré by predtým vyžadovali rozsiahlu ľudskú koordináciu.

V špecializovaných oblastiach sú zlepšenia rovnako dramatické. Finančné inštitúcie hlásia, že Claude Sonnet 4.5 prináša investične relevantné poznatky v zložitých finančných analýzach, čím znižuje potrebu ľudskej kontroly. Právnické firmy uvádzajú, že model zvláda náročné litigácie, vrátane analýzy celých briefingových cyklov a výskumu na tvorbu prvých návrhov právnych stanovísk. Bezpečnostné firmy potvrdzujú výnimočné schopnosti Claude Sonnet 4.5 v red teamingu a analýze zraniteľností, generovaní kreatívnych útokov na posilnenie obrany organizácií. Tieto špecifické zlepšenia odrážajú lepšie uvažovanie modelu a hlbšiu znalosť domény.

Pre firmy využívajúce FlowHunt znamenajú tieto schopnosti konkrétne príležitosti v automatizácii workflowov. Finančná spoločnosť môže vytvoriť workflow, kde Claude Sonnet 4.5 analyzuje trhové dáta, identifikuje investičné príležitosti, generuje výskumné reporty a upozorňuje portfólio manažérov na dôležité udalosti – všetko automaticky. Právnická firma môže vytvoriť workflow, kde Claude analyzuje nové prípady, robí právny výskum, identifikuje relevantné precedensy a pripravuje úvodné zhrnutia. Bezpečnostná firma môže workflowom zabezpečiť, že Claude priebežne monitoruje zraniteľnosti, analyzuje možné vektory útokov a generuje bezpečnostné odporúčania. Tieto aplikácie sú zásadným rozšírením možností workflow automatizácie.

Alignment a bezpečnosť: Budovanie dôveryhodných AI agentov

S rastúcou schopnosťou a autonómiou AI agentov je zabezpečenie ich súladu s ľudskými hodnotami a zámermi čoraz dôležitejšie. Anthropic v tomto ohľade urobil výrazný pokrok v modeli Claude Sonnet 4.5, ktorý je zatiaľ ich najlepšie zosúladeným frontier modelom. Model preukazuje veľké zlepšenia v oblastiach alignmentu oproti predchádzajúcim modelom Claude, vrátane zníženia servilnosti (tendencie súhlasiť s používateľom aj pri nesprávnych požiadavkách), zníženia klamavosti, snahy o získavanie väčších právomocí či podpory bludného myslenia.

Tieto zlepšenia sú obzvlášť dôležité pre agentovské a počítačové schopnosti. Keď má AI agent možnosť interagovať s počítačom, vykonávať kód a autonómne konať, riziko nesúladu je vážnejšie. Agent náchylný na servilnosť môže súhlasiť s požiadavkou používateľa aj za cenu škody. Agent náchylný na klamstvo môže utajiť svoje uvažovanie či konanie. Agent s mocenskými ambíciami môže skúšať získať viac práv alebo prístupov, než bolo zámerom. Anthropic investoval veľké úsilie do trénovania Claude Sonnet 4.5 tak, aby odolával týmto zlyhaniam, čím je podstatne bezpečnejší pre autonómnu prevádzku.

Anthropic navyše dosiahol pokrok aj v obrane proti prompt injection útokom, ktoré patria medzi najvážnejšie riziká pre agentov s počítačovými schopnosťami. Prompt injection nastáva, keď útočník vloží škodlivé inštrukcie do dát, ktoré AI agent spracúva, čím spôsobí nežiaduce