AI热榜 过去一年，编程 Agent 的能力大幅提升，软件工程师对它们的要求也比以往任何时候都高，但上下文窗口的大小却基本停滞不前——一年前，一百万个 token 大致就是最先进的水平，如今依然如此。
随着我们逐渐进入 Agent 日常处理 Monorepo（单体仓库）级任务的世界，将越来越多的信息塞进模型那固定的上下文限制中，这种需求已经变成了一项实实在在的全职工程任务。
Daisy Hollman，这位曾在 C++ 标准委员会深耕近十年、当过两年主席的资深工程师，如今在 Anthropic 的 Claude Code 团队主导插件与 Agent 团队的设计。
近日，她在 NDC Copenhagen 的演讲中，详细介绍了 Claude Code 插件的设计与其构成的上下文工程原语，以及 Anthropic 内部是如何运作多 Agent 工作流的。
基于该演讲视频，InfoQ 对内容进行了整理。
核心观点如下： 如果 Claude 不能做所有你能做的事，它就无法和你一起做你的工作。
给 Claude 或者给你的模型，访问你完成工作所需信息的权限，会帮助它更好地做你的工作，或者和你一起做你的工作。
我们并不是真的要取代自己，我们是想要成倍地放大自己。
定制化就是知识，定制化是在弥合模型天生所知与你们团队所知之间的差距。
钩子是唯一真正能扩展的插件抽象，不匹配就不注入，只在触发时才往上下文里放东西。
2026 年的核心转变是，从“把信息输入模型”转向“把信息从模型输出给用户”，人的注意力才是系统中最小的盒子。
从聊天机器人到 Agent 最初让大语言模型跑起来的时候，我们用它们构建的是聊天机器人，交互方式大致是：人类说一句，模型回应一句，然后又回到人类说话，模型再回应，就这样循环往复。
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