惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

月光博客
月光博客
雷峰网
雷峰网
S
SegmentFault 最新的问题
博客园 - 【当耐特】
博客园_首页
量子位
爱范儿
爱范儿
博客园 - 叶小钗
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Jina AI
Jina AI
V
V2EX
美团技术团队
V
Visual Studio Blog
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
IT之家
IT之家
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
小众软件
小众软件
博客园 - 聂微东
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
The Cloudflare Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
WordPress大学
WordPress大学
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻

InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

Meta 收购 Manus 这事儿泡汤了 5.5万 Star 开源项目 Ghostty 被迫出走,GitHub 正在终结一代技术人的乌托邦 Slack 长时运行多智能体系统的上下文管理方案 从 T+1 到分钟级:金城银行基于 Apache Doris 构建高可靠、强一致的实时数据平台 谷歌云推出 Agents CLI,简化 AI 智能体开发全流程 Claude官方击穿高薪、高学历的安全防线!Anthropic点名10大高危职业,但有群人暂时稳了 亚马逊云科技终止 WorkMail 服务,并将 App Runner 转入维护模式 OPPO小布记忆:全模态碎片化内容的理解与智能整理实践|AICon上海 模力工场038周AI应用周榜:工具在消失,工作流在出现 Akamai CEO Tom Leighton:Agent 时代来临,云基础设施正从“中心化”转向“分布式边缘” 日均数百亿入库背后:从“人肉调度”到K8s弹性架构,度小满金融基于OceanBase重构入库架构实践 百度文库网盘发布GenFlow 4.0:月活用户超1亿,要把网盘变成全端AI工作台 Altman 投的 Agent 终端 Warp 开源了!斩获3.5万star 哪些客户需要拒, 敢让龙虾决定吗?_AI&大模型_InfoQ 中文站_InfoQ精选视频 从开发到生产:为什么越来越多的机器学习团队纷纷迁移到 Snowflake | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 探索多智能体工作流:LangGraph Snowflake Cortex AI | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 腾讯云分布式缓存数据库:AI Agent - 从提示词工程到 Harness 工程 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 基于 Streamlit 为 CSV 数据构建分析智能体 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 AI 智能体:告别文档缺漏 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 构建 AI 驱动的数据管道:深度探讨 Snowflake Openflow 与非结构化数据 | BUILD 2025_AI&大模型_王玮_InfoQ精选视频 云端太贵、本地不够聪明,英特尔押注“端云混合AI”:智能体PC会替人完成工作 不到10%的存储投入,可能拖垮90%的GPU投资!IBM把AI Agent塞进存储系统,算清企业最容易忽略的一笔账 Snowpark 上手实战 | BUILD 2025_大数据_王玮_InfoQ精选视频 ClickHouse + Langfuse,构建 Agent 可观测基石 腾讯云分布式缓存数据库:Cluster Proxy 共享连接架构深度解析 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 AI 写代码太烧钱了:Copilot、Claude 一起涨价,不如把程序员请回来? 英特尔发布至强600系列工作站处理器与锐炫Pro B70 GPU,全新AI工作站来了 腾讯云分布式缓存数据库:从 Redis 到 Valkey - 开源社区如何快速创新 | 腾讯云数据库 DBTalk_腾讯_凌敏_InfoQ精选视频 印奇这次要“从0重做”智驾模型!首谈阶跃和千里双公司布局:中国AI商业闭环要靠车跑出来 从Cursor返聘归来,90后华裔女高管带Claude开启日更模式:token成本比工程师工资低多了!
Claude Code的Auto模式深度解析:Anthropic带有人类审批门控...
作者:Leela Kum · 2026-05-12 · via InfoQ - 促进软件开发领域知识与创新的传播

Anthropic 在Claude Code中引入了Auto模式,使得多步骤的软件开发任务能够在减少人工干预的情况下执行。开发者定义目标,系统负责代码生成、执行、工具调用和迭代完善,对于敏感操作,在选定的检查点仍要求人工审批。

此前,Claude Code 采用基于权限的模型,用户必须为大多数操作(比如,运行命令和修改文件)逐一批准。虽然这种方式提供了较强的安全性与控制,但在长会话中的重复确认带来了摩擦,导致审批疲劳,用户把更多时间花在管理确认上,而非专注于开发工作。

Intempt 产品负责人的Sid Chaudhary贴文中指出

你现在可以启动 Claude 然后离开。喝杯咖啡,真正离开,不用一直盯着它。

Auto 模式引入了分层的安全与执行架构,管控输入的处理方式与操作的执行流程。在输入层,工具输出(比如文件读取、shell 结果和网页响应)在被纳入系统上下文前会被检查。当内容看起来具有恶意或试图更改指令时,系统会注入警告,将其视为不受信并阻止覆盖用户的意图。

Claude Code Auto 模式的高层架构(来源:Anthropic的博客文章)

在执行层,系统会在运行每个拟议(proposed)操作前先进行评估,作为自动化的审批机制:对安全操作放行,对模糊或有风险的情况转交进一步检查。这在保留高影响或潜在不安全操作护栏的同时,减少了用户的重复干预。

一名测试工程师Ankit Kalluraya贴文中描述了 Auto 模式中的界面行为:

在 Auto 模式中,当触发权限检查时,加载指示器会变为红色,清晰地提示 Claude 正在暂停,等待审批。

系统采用两阶段分类方法以平衡效率与覆盖率。由快速的初筛来处理大多数的工具调用,允许安全操作以极低的开销放行。只有不确定或潜在风险的操作会升级到更深层的分析。这在控制延迟与计算成本的同时,提高了边缘情况的召回率,并保持安全与意图对齐的稳定执行。

两阶段分类流水线在效率、延迟与安全覆盖率之间的平衡(来源:Anthropic的博客文章)

Playtika 的主管Mykola Kondratiuk贴文中指出

开启 Auto Mode 后,AI 现在成为审批者,而不仅仅是执行者。大多数治理文件仍然指定人为审批者,尚未更新。

Zethra OS 首席工程师Mayank Agrawal贴文中表示

这正是弹性转变为安全问题的地方。

Auto 模式还把安全检查扩展到 subagent 工作流。委派期间,出站检查会在执行前验证被指派任务是否与用户意图一致。任务完成后,返回检查会评估 subagent 的完整执行历史,以检测执行期间是否发生提示注入或操纵。如果发现风险,系统会在将结果返回给编排智能体前加入警告。

Anthropic 表示将通过扩展评估集和迭代优化来持续改进安全与成本之间的权衡,目标是在使自治运行比无任何护栏更安全的同时捕捉足够多的高风险操作,并鼓励用户保持对剩余风险的警觉并上报问题。

查看英文原文: Inside Claude Code Auto Mode: Anthropic’s Autonomous Coding System with Human Approval Gates