Claude 团队最近发布了一篇文章，介绍他们推出的一个新工具：Advisor Tool（顾问工具）。

这个工具解决的问题很实际。比如我们在 Claude Code 里用 Sonnet 作为基础模型，遇到复杂问题时，往往需要 Opus 这个更强的模型才能解决。Advisor 工具做的事情就是：执行模型遇到解决不了的决策时，通过一次工具调用向 Opus 请求建议，然后继续执行任务。

Advisor 策略示意图：Sonnet 作为执行模型，按需调用 Opus 顾问

从示意图里可以看到它的工作方式：Sonnet 或 Haiku 作为执行模型从头到尾运行任务，负责调用工具、读取结果、迭代推进。遇到无法合理解决的决策时，就调用 Opus 顾问。顾问能看到和执行模型完全相同的共享上下文，返回一个计划、一次修正或者一个停止信号，然后执行模型继续工作。顾问自己不调用工具，也不直接产出面向用户的内容。

这个设计和子代理是反过来的。常见的子代理模式是大模型负责拆解任务、再把工作委派给小模型；而顾问策略是让性价比更高的小模型主导整个任务，只在需要的时候向大模型升级求助，不需要任务拆解和编排逻辑。大部分时间的成本都停留在执行模型的水平上。

文章里也给出了他们的测试结果：Sonnet 搭配 Opus 顾问，在 SWE-bench Multilingual 上比 Sonnet 单独运行提高了 2.7 个百分点，同时每个任务的成本降低了 11.9%。Haiku 搭配 Opus 顾问在 BrowseComp 上得到 41.2%，是 Haiku 单独运行 19.7% 的两倍多。当然测试结果只是一个参考，实际效果还是以我们自己的使用感受为准。

官方测试结果：SWE-bench Multilingual 上分数提升、成本下降

怎么用上这个工具

这个顾问能力是通过 API 提供的。在 Messages API 请求里声明 advisor_20260301 这个工具，模型交接就发生在同一次 /v1/messages 请求内部，不需要额外的往返请求或者上下文管理。执行模型自己决定什么时候调用顾问，调用时平台会把整理好的上下文路由给顾问模型，拿到建议后在同一个请求里继续执行。

文章对 Advisor 工具的介绍：Sonnet 和 Haiku 可以在需要时调用

具体的调用方式是在 tools 里加一项配置：

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # executor
    tools=[
        {
            "type": "advisor_20260301",
            "name": "advisor",
            "model": "claude-opus-4-6",
            "max_uses": 3,
        },
        # ... your other tools
    ],
    messages=[...]
)

文章里的 API 调用示例

其中 max_uses 用来限制每次请求里顾问的调用次数。计费上，顾问产生的 token 按顾问模型的价格计算，并且在用量数据里单独列出，方便分别追踪两档模型的开销。目前这个功能处于 beta 阶段，使用时需要在请求里加上 beta 标记 anthropic-beta: advisor-tool-2026-03-01。

文章里还引用了几家 Agent 开发者的反馈。Bolt 的 CEO Eric Simmons 说顾问工具让 Agent 在复杂任务上的架构决策明显更好，同时在简单任务上没有额外开销；Genspark 的 CTO Kay Zhu 说效果超过了他们自己搭建的规划工具；Eve Legal 的工程师则提到在结构化文档提取任务上，用 Haiku 加 Opus 顾问达到了接近旗舰模型的质量，成本只有五分之一。

Bolt、Genspark、Eve Legal 三家开发者的使用反馈

需要注意的是，目前这个工具还没有集成进 Claude Code，我没有看到任何文章提到可以直接在 Claude Code 里开启。所以现阶段它主要面向自己实现工具调用的 Agent 开发者，我们这类直接使用 Agent 工具的用户还没有办法直接用上。

对我们使用 Agent 的启发

虽然暂时用不上官方工具，这个思路本身是可以借鉴的。其实在此之前，我自己在 Codex 里写过一个 Skill，名字就叫 Claude Advisor：遇到产品设计或者复杂架构设计的问题时，让 Codex 去调用 Claude 一起讨论，相当于把 Claude 当成一个顾问或者产品经理。不过那种方式是两个 Agent 各自执行，而 Claude 官方这次把它做成了一次工具调用，执行模型不需要停下来等另一个 Agent。

我在 Codex 里配置的各种 Skill

顺着这个思路还可以反过来用。我现在用 Claude Code 的时候，会把 Codex 封装成一个子 Agent，Claude Code 想好要做哪些事情之后，让 Codex 负责执行。

在 Claude Code 里把 Codex 作为子 Agent 调用

同样地，在使用 Sonnet 作为主力模型的时候，也可以把 Claude Code 封装成一个 Skill 并指定 Opus 模型，遇到复杂任务时把当前 session 里已有的对话信息交给 Opus，让它给主 Agent 一些建议。这种做法的 token 开销肯定会高不少，但因为大多数时候我们用的还是性价比更高的模型，整体成本仍然是可控的。

什么时候适合开顾问

文章里也说明了哪些情况下顾问工具效果更好，哪些情况没必要用：

  • 现在用 Sonnet 处理复杂任务：加上 Opus 顾问可以在成本接近甚至更低的情况下提升质量；
  • 现在用 Haiku，希望智能水平再上一个台阶：加上 Opus 顾问，成本会比单独用 Haiku 高，但比直接把执行模型换成大模型低；
  • 普通的单轮问答：没有任何规划需要做，完全没必要用顾问；
  • 每一轮都需要模型发挥全部能力的工作负载：任务本身就很复杂，主 Agent 就应该直接选择更强的模型，而不是用高性价比模型再频繁调用顾问。

官方文档中 Advisor 工具的适用场景说明

也就是说，顾问工具适合的是日常任务里偶尔遇到复杂决策的场景，而不是全程重负载的任务。

不得不说，Anthropic 不论是在模型维度还是在 Agent 设计维度都有很多巧思，包括多 Agent 的交互方式和不同模型混用的思考，对我们更好地使用 AI 很有参考价值。后续如果 Claude Code 支持开启这个顾问功能，我再分享具体的开启方法和实际使用体验。