Claude-Tag

周一早上，#platform-eng 频道。

Leo 发了一条消息：「checkout 今早变慢了，有人遇到吗？」

Dana 秒回：「我也是。」然后她 @了 Claude：「查一下今早部署的 diff，对比延迟数据，找出原因。」

接下来六分钟里发生的事，值得每个做 Agent 架构的人仔细看一遍。

9:02  Dana @Claude — Session 启动
9:02  Claude: "is thinking..." — 沙箱构建中
9:03  Claude 贴出 checklist:
        ✅ 拉 Datadog p99 延迟数据
        ✅ 对比 deploy 4f2c1 和 main 的 diff
        ⏳ 本地复现慢查询
        ⏳ 开 PR 修复
9:04  Sam 中途加入：「顺便查一下是不是和上周缓存改动有关？」
9:06  Claude: 已确认是 4f2c1 引入的 N+1 查询，PR #382 已开，CI 跑着

六分钟。从发现慢查询到 PR 开出。

上周，一个同事在工作群里 @了一个 AI Agent，让它分析最近 30 天的客户退款数据。Agent 查了 CRM、翻了工单、跑了 SQL，两小时后在群里贴出一份报告。

事后审计时，安全团队问了一个问题：

「这个操作，日志里记的是谁？」

答案是：那个 @Agent 的人。

但实际上，读数据的是 Agent，推理的是 Agent，写报告的是 Agent。人只是说了一句「帮我看看」。

这就是今天几乎所有企业 AI 产品的现状——Agent 没有身份。它在借用人的身份做事。

2026 年 6 月 23 日，Anthropic 发布了 Claude Tag——一个运行在 Slack 里的 AI Teammate。表面上看，它是又一个 Slack 集成。但如果你仔细看它的架构设计，会发现一件有意思的事：Anthropic 正在尝试解决一个行业里很少有人正面回答的问题——

Agent 到底是谁？