Article

Anthropic превратил Claude Code в постоянно активного агента с функцией «channels»

Функция «channels» направляет внешние события прямо в активную сессию Claude Code.

20 марта 2026 г. в 15:33Обновлено: 21 марта 2026 г. в 20:39Global AI News DeskThe Decoder3 мин
Суть

Коротко по делу

  • 01

    Anthropic добавила в Claude Code «channels», которые пропускают внешние события — например результаты CI или сообщения чата — в уже запущенную сессию, позволяя модели продолжать…

  • 02

    По информации The Decoder (опубликовано 2026-03-20T15:33:28.000Z), новая функция «channels» позволяет внешним событиям, таким как результаты непрерывной интеграции (CI) или…

  • 03

    В результате Claude может сохранять состояние и реагировать на входящие события без необходимости, чтобы пользователь вручную вводил команды или держал сессию открытой — модель…

Что произошло

Anthropic добавила в Claude Code «channels», которые пропускают внешние события — например результаты CI или сообщения чата — в уже запущенную сессию, позволяя модели продолжать работу без присутствия пользователя.

Почему это важно

Это упрощает интеграцию Claude Code в автоматизированные рабочие процессы и позволяет моделям действовать как постоянные агенты, автоматически реагируя на события из внешних систем.

Разбор

Контекст

По информации The Decoder (опубликовано 2026-03-20T15:33:28.000Z), новая функция «channels» позволяет внешним событиям, таким как результаты непрерывной интеграции (CI) или сообщения в чатах, поступать непосредственно в активную сессию Claude Code.

Что это меняет

В результате Claude может сохранять состояние и реагировать на входящие события без необходимости, чтобы пользователь вручную вводил команды или держал сессию открытой — модель фактически становится постоянно активным агентом, который продолжает работу в фоне.

Связанные материалы

Еще по этой теме

28 мар.The DecoderНовость3 мин
Гладкий лабораторный робот за столом с двумя исследователями, манипулирующий светящимися голографическими блоками и схемой/микросхемой, символизирующими процесс обучения и его оптимизацию; современная лаборатория на фоне, кинематографическое освещение.

Meta представила «гиперагентов», которые учатся улучшать сам процесс обучения

Meta совместно с несколькими университетами разработала системы, которые одновременно решают задачи и оптимизируют механизм собственного обучения.

Открыть