آنتروپیک در جدیدترین گزارش شاخص اقتصادی خود با عنوان Cadences تصویری به‌روز از نحوه نفوذ هوش مصنوعی در فعالیت‌های اقتصادی و محیط‌های کاری ارائه می‌دهد. این گزارش که بر پایه داده‌های استفاده از Claude، Claude Code و Cowork تهیه شده، نشان می‌دهد تعامل کاربران با مدل‌های زبانی از گفت‌وگوهای ساده به انجام وظایف عامل‌محور و طولانی‌مدت تغییر کرده است؛ تغییری که پژوهشگران را وادار کرده

گزارش پژوهشی حاضر آنتروپیک به بررسی این پرسش می‌پردازد که در عصر عامل‌های هوش مصنوعی، چه چیزی بیش از همه بر موفقیت در توسعه نرم‌افزار اثر می‌گذارد؛ مهارت برنامه‌نویسی یا دانش تخصصی از مسئله؟ پژوهشگران با تحلیل حدود ۴۰۰ هزار جلسه کاری بیش از ۲۳۵ هزار کاربر Claude Code نشان می‌دهند که در بسیاری از موارد، شناخت عمیق مسئله و حوزه کاربرد، نقش پررنگ‌تری از

راهنمای جامع آنتروپیک برای Claude Cowork ؛ ابزار هوش مصنوعی برای کارهای دانش‌محور. برخلاف ابزارهای مکالمه‌محور رایج که پاسخ می‌دهند؛ اما تبدیل آن به خروجی عملی را به کاربر واگذار می‌کنند، Claude Cowork به‌عنوان یک عامل هوشمند عمل می‌کند که وظایف چندمرحله‌ای را تا رسیدن به نتیجه واقعی پیش می‌برد. این ابزار در اپلیکیشن دسکتاپ Claude اجرا می‌شود، به فایل‌های محلی دسترسی دارد، با اپ‌های

آنتروپیک یک چارچوب امنیتی برای استقرار عامل‌های خودمختار هوش مصنوعی در سطح سازمان ارائه کرده است. این چارچوب، چشم‌انداز جدید تهدیدات، یک معماری ساختاریافته و چندلایه از مدل «اعتماد صفر» (Zero Trust) و عملیات دفاعیِ طراحی‌شده برای مقابله با حملاتِ مبتنی بر هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. مدل Zero Trust که بر مبنای اصولِ «به هیچ‌چیز اعتماد نکن، همه چیز را تأیید (verify) کن و

غول هوش مصنوعی آنتروپیک در گزارش «تأثیرات هوش مصنوعی بر بازار کار» یک شاخص جدید برای سنجش «ریسک جایگزینی توسط هوش مصنوعی» معرفی کرده و آن را «میزان استفاده مشاهده‌شده» نامیده است. این شاخص، توانایی تئوری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با داده‌های واقعیِ میزان استفاده ترکیب می‌کند و به کاربردهای اتوماسیون (نه صرفاً کمک و تقویت کار انسان) و همچنین به کاربردهای مرتبط با

آنتروپیک در این نسخه از گزارش شاخص اقتصادی خود مجموعه‌ای جدید از «شاخص‌های پایه» را معرفی کرده که رفتار کاربران، نوع وظایف، سطح مهارت، میزان خودمختاری مدل و اهداف استفاده (شخصی، آموزشی یا کاری) را اندازه‌گیری می‌کنند. این شاخص‌ها با تحلیل مکالمات ناشناس Claude.ai و ترافیک API تهیه شده و تصویری دقیق از نحوه تعامل واقعی افراد و شرکت‌ها با هوش مصنوعی ارائه می‌دهند. نتایج

در سال ۲۰۲۵، عامل‌های کدنویسی از ابزارهای آزمایشی به سیستم‌های عملیاتی تبدیل شدند و تیم‌های مهندسی دریافتند که هوش مصنوعی اکنون می‌تواند کل فرایند پیاده‌سازی را مدیریت کند. Anthropic در گزارش سال ۲۰۲۶ ترندهای کدنویسی عامل‌محور، پیش‌بینی می‌کنید این پیشرفت‌ها فراتر از بهبودهای تدریجی در ابزارها یا مدل‌های موجود گسترش یابد و انتظار دارد عامل‌های منفرد به تیم‌های هماهنگ از عامل‌ها تبدیل شوند. همچنین مهندسانی

گزارش حاضر از Anthropic نتایج نظرسنجی از بیش از ۵۰۰ مدیر فنی درباره استفاده از هوش مصنوعی عاملی (AI agents) در سازمان‌ها در سال ۲۰۲۶ را ارائه می‌دهد. یافته‌ها نشان می‌دهند ۵۷ درصد سازمان‌ها از عامل‌ها برای گردشگارهای چند مرحله‌ای استفاده می‌کنند و ۸۱ درصد قصد دارند موارد استفاده پیچیده‌تری را در پیش بگیرند. برنامه‌نویسی با ۹۰ درصد پذیرش، پیشتاز است، اما کاربردها فراتر از

مکالمه‌های واقعی با Claude چه چیزی درباره تأثیر هوش مصنوعی بر بهره‌وری کاری به ما می‌گوید؟آنتروپیک برای رسیدن به پاسخ این سؤال، ۱۰۰ هزار مکالمه واقعی از Claude را بررسی است. گزارش حاضر به ارزیابی آثار بهره‌وری استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های کاری واقعی می‌پردازد و تلاش می‌کند به‌صورت داده‌محور نشان دهد این فناوری تا چه حد می‌تواند عملکرد نیروی انسانی را بهبود