У Claude появилась «должность»: Anthropic выпустила его как полноценного сотрудника

marsbitОпубликовано 2026-07-01Обновлено 2026-07-01

Введение

Компания Anthropic представила Claude Tag — искусственный интеллект в качестве постоянного участника командных каналов Slack. Это не просто чат-бот, а полноценный «коллега» с собственным аккаунтом, памятью, набором инструментов и, что самое важное, собственной системной идентичностью (agent identity). Ключевая инновация — модель доступа. Вместо того чтобы использовать учётные данные какого-либо сотрудника, Claude Tag получает собственные права доступа («пропуск»), которые настраиваются администратором на уровне рабочего пространства или конкретного канала. Это решает логическую проблему совместного использования ИИ в команде, где у людей разные уровни доступа. Например, в инженерном канале у Claude могут быть права на репозиторий кода, и тогда даже менеджер продукта без личных прав сможет через него получить нужную информацию. Функция «режима наблюдения» позволяет ИИ самостоятельно следить за каналом и подключаться к обсуждениям, которые требуют внимания, без явного упоминания. Контекст и знания Claude изолированы между каналами для безопасности. По данным Anthropic, их собственная продукт-команда уже генерирует более 80% кода с помощью Claude, что значительно ускоряет работу. Компания прогнозирует, что с ростом числа ИИ-агентов в корпоративных системах управление их отдельными идентичностями станет стандартом, обеспечивая безопасность и подотчётность. Сервис доступен в бета-версии для корпоративных и командных тарифов.

С сегодняшнего дня ИИ больше не будет одалживать ваш пропуск.

23 июня Anthropic представила Claude Tag — ИИ-члена команды, который постоянно находится в канале Slack.

Он не использует никакие человеческие аккаунты и разрешения, у него есть своя личность, свой аккаунт, свой аудиторский след.

Anthropic называет это идентичностью агента (agent identity).

3 инженера и 1 менеджер проекта в одном канале Slack обсуждают ошибку. Кто-то упоминает Claude, чтобы тот проверил репозиторий кода, получил метрики из хранилища данных, создал PR в GitHub.

Возникает вопрос: чьими правами должен пользоваться ИИ?

Правами менеджера проекта? У неё нет доступа к репозиторию. Правами одного из инженеров? Возможно, у него нет части прав на хранилище данных.

Ответ: ни те, ни другие не подходят.

Когда ИИ превращается из «личного помощника одного человека» в «члена команды для совместной работы», традиционная модель прав логически рушится.

Решение Anthropic: не одалживать ничьи права, а просто выдать ИИ собственный пропуск.

В Slack появился ИИ с «штатной единицей»

Claude Tag — не чат-бот.

Это ИИ-коллега, постоянно находящийся в вашем канале Slack — со своим аккаунтом, своей памятью, своим набором инструментов.

В одном канале есть только один Claude, все им пользуются, все видят, что он делает.

Вам не нужно заново объяснять контекст, потому что он уже изучил весь ход командного обсуждения.

Ещё круче — «режим подслушивания».

Включив его, Claude начинает сам следить за каналом. Если на сообщение в ветке никто не ответил, если за проблемой никто не следит, он сам подключится. Не нужно его упоминать.

Например, в понедельник утром вы открываете Slack, а Claude уже разобрался с проблемой, которую вы бросили в канале в пятницу и на которую никто не отреагировал, и ждёт вашего подтверждения.

Собственный пропуск для ИИ

Самая важная особенность Claude Tag — не функция продукта, а архитектура прав доступа.

Те, кто пользовался такими ИИ-помощниками, как ChatGPT, знают: они подключаются к вашему Google Drive, GitHub, календарю, используя ваши права.

Но Claude Tag — многопользовательский. В канале три-пять человек по очереди упоминают его. Чьими правами пользоваться?

Решение Anthropic называется идентичностью агента.

У Claude в каждой системе есть свой собственный аккаунт.

В Slack он отправляет сообщения от имени приложения Claude.

В GitHub он создаёт PR от имени GitHub App Claude.

В вашем хранилище данных он запрашивает информацию с помощью сервисного аккаунта, настроенного администратором.

Никакие человеческие учётные данные не участвуют.

Администратор на уровне рабочего пространства определяет базовый набор идентичностей — Claude везде наследует эти настройки по умолчанию. Затем на уровне канала их можно переопределить:

Инженерному каналу даются права на GitHub и хранилище данных. CRM закрыт в приватном канале отдела продаж. У юридического канала свой набор инструментов.

У приватных каналов свои независимые идентичности, у публичных — общая идентичность на уровне рабочего пространства.

То, что Claude узнал в юридическом канале, никогда не появится в инженерном. То, о чём вы говорили с Claude в личных сообщениях, тоже не попадёт в командный канал, потому что личные сообщения идут через ваш личный аккаунт на claude.ai.

Отзыв прав ещё проще. Отозвав идентичность, вы одновременно отключаете Claude во всех точках подключения. Не нужно проверять десятки пользовательских аккаунтов, потому что ИИ ими и не пользовался.

В настоящее время Claude Tag доступен в бета-версии для клиентов корпоративной версии (125 долларов с человека в месяц) и командной версии (20 долларов с человека в месяц при годовой оплате), с оплатой по объёму использования, на модели Opus 4.8.

У вас нет прав на репозиторий, но у ИИ есть

Например, вы менеджер продукта, но у вас нет доступа к GitHub, вы не можете смотреть код.

В этом случае вам достаточно спросить Claude в инженерном канале «почему этот интерфейс выдаёт ошибку», и Claude поможет вам в расследовании, потому что настройки канала дали ему права на репозиторий.

Раньше для этого нужно было подойти и похлопать инженера по плечу. Теперь ИИ смотрит за вас.

Другими словами, права больше не привязаны к человеку, а привязаны к каналу.

Инженерный канал дал Claude права на репозиторий, и любой в канале может через Claude проверить код — независимо от того, есть ли у него такие права.

Комментарий Anthropic на этот счёт: Нетрадиционно, но необходимо.

Нетрадиционно, потому что это противоречит интуиции специалистов по безопасности.

Необходимо, потому что в сценариях многопользовательского сотрудничества с растущей автономией ИИ модель распределения прав по пользователям логически не работает.

Конечно, есть и страховочные меры.

Корпоративная версия поддерживает RBAC, администратор может решать, кто в канале может упоминать Claude, а кто нет. Настройки канала могут устанавливать верхний предел в соответствии с правами наименее привилегированного участника.

Anthropic сам так делает

65% кода команды разработки продуктов в Anthropic генерируется Claude, по состоянию на май этого года этот показатель превысил 80%.

Объём кода, который инженеры сливают ежедневно, в 8 раз больше, чем в 2024 году.

«Ощущение, будто управляешь командой, а не пользуешься инструментом». Когда Борис Черны это сказал, он уже полгода сам не писал код.

Для обычного работника ощущения ещё более прямые —

Вы говорите в канале: «Эти данные выглядят неправильно», а Claude сам проверяет хранилище данных, определяет аномалию, пишет код для исправления и ждёт вашего ревью. Вы не написали ни строчки кода, но дело сделано.

ИИ в 50 раз больше, чем сотрудников. Кто будет управлять?

Сейчас во многих компаниях, скорее всего, уже работают десятки ИИ-роботов. Но кто их создал, кто утвердил права, «уволился» ли он — возможно, никто не может сказать точно.

В крупных предприятиях количество таких нечеловеческих идентичностей в 50–80 раз превышает количество сотрудников-людей.

Данные Ramp за май 2026 года показывают, что 34,4% американских компаний уже используют платную подписку на Claude, что превышает 32,3% у OpenAI.

И как только Claude обоснуется в канале на полгода, накопив контекст всей команды и рабочие привычки, замена его на другого ИИ будет равносильна началу с нуля.

Всё больше команд столкнутся с проблемой из начала статьи — чьими правами пользоваться?

Anthropic уже дал ответ: ничьими, у ИИ есть собственный пропуск.

Источники:

https://claude.com/blog/agent-identity-access-model

Эта статья из официального аккаунта WeChat «Новая эра интеллекта», автор: ASI Апокалипсис

Связанные с этим вопросы

QЧто такое Claude Tag и чем он отличается от обычного чат-бота?

AClaude Tag — это постоянный участник команды в Slack, разработанный компанией Anthropic. В отличие от обычного чат-бота, Claude Tag функционирует как полноценный член команды со своим собственным аккаунтом, памятью, набором инструментов и уникальной идентификацией. Он действует автономно, не требует предоставления доступа от человеческих пользователей и может работать в каналах, решая задачи и участвуя в дискуссиях.

QКакую проблему разрешает модель «идентичности агента» (agent identity) от Anthropic?

AМодель «идентичности агента» (agent identity) решает проблему управления правами доступа в коллективной работе с ИИ. Раньше ИИ-ассистенты использовали учетные данные и разрешения человека, что было неприменимо при совместном использовании ИИ несколькими членами команды. Anthropic предоставляет ИИ собственные «пропуска» — уникальные аккаунты в системах (например, Slack, GitHub), к которым администратор настраивает доступ на уровне каналов. Это делает управление безопасностью прозрачным и централизованным.

QВ чём заключается «режим подслушивания» (Eavesdropping Mode) в Claude Tag?

A«Режим подслушивания» (Eavesdropping Mode) — это функция Claude Tag, которая позволяет ему автономно отслеживать канал Slack без прямых упоминаний. В этом режиме ИИ анализирует обсуждения, идентифицирует вопросы, оставшиеся без ответа, или задачи, требующие внимания, и может взять на себя их решение. Например, он может самостоятельно исследовать проблему, поднятую в пятницу, и подготовить ответ к понедельнику.

QКак модель доступа на основе каналов изменяет работу команды, согласно статье?

AМодель доступа на основе каналов изменяет принцип распределения прав. Разрешения предоставляются не пользователю, а каналу, в котором работает Claude Tag. Например, в инженерном канале Claude может иметь доступ к репозиторию кода, и любой участник этого канала, даже без личного доступа, может попросить Claude проанализировать код. Это позволяет более гибко управлять ресурсами и ускоряет процесс решения задач.

QПочему концепция AI с собственными правами доступа считается, по мнению Anthropic, «аномальной, но необходимой»?

AКонцепция считается «аномальной», поскольку она противоречит традиционным принципам кибербезопасности, где права строго привязаны к пользователю и соблюдается принцип наименьших привилегий. Однако она «необходима» в контексте развития автономных ИИ-агентов, участвующих в коллективной работе. Когда ИИ становится постоянным участником команды, традиционная модель управления доступом становится неуправляемой. Собственная идентичность агента позволяет централизованно управлять и контролировать его действия.

Похожее

Син Бо снова наносит удар: после критики «мировых моделей» на этот раз он взялся за агентов ИИ

Летом 2023 года профессор Син Бо опубликовал критику моделей мира, вызвав широкий резонанс. Недавно он и его коллеги представили новую работу «Критика моделей агентов», в которой подвергают анализу и переосмыслению популярное, но зачастую некорректно используемое понятие «агент». В статье ставится прямой вопрос: сколько из систем, называемых «агентами» (от помощников по программированию до автономных ассистентов), действительно заслуживают этого названия? Авторы разделяют системы на два типа: *agentic* (имеющие внешние признаки агента, где возможности заданы извне, например, через промпты) и *agentive* (обладающие подлинной агентностью, с внутренне присущими способностями к принятию решений). В качестве яркого примера обсуждается инцидент с компанией PocketOS, где ИИ-помощник, следуя инструкциям, но не имея внутреннего понимания, самостоятельно принял катастрофическое решение об удалении производственной базы данных. Для построения подлинных *agentive*-систем авторы предлагают архитектуру GIC (Goal-Identity-Configurator), которая проходит через пять ключевых аспектов: 1. **Цели:** Автоматическое декомпозирование долгосрочных целей, полученных от человека. 2. **Идентичность:** Динамическая «живая» самооценка, эволюционирующая на основе опыта. 3. **Принятие решений:** «Имитационное рассуждение» с использованием внутренней модели мира для предсказания последствий действий, а не просто генерация текста цепочки мыслей. 4. **Конфигуратор (Система III):** Мета-когнитивный модуль, самостоятельно определяющий, когда нужно тщательно планировать, а когда действовать быстро. 5. **Обучение:** Непрерывное автономное обучение, сочетающее опыт реального мира и тренировки во внутреннем симуляторе. Безопасность в такой системе обеспечивается за счет её модульности и проверяемости: конечная цель всегда задаётся человеком, а любые аномалии в поведении могут быть отслежены до конкретного компонента. Ключевой вывод статьи: истинная агентность заключается не во внешне заданной сложности задач, а во внутренней архитектуре, которая позволяет целям, идентичности и способности к суждению стать неотъемлемой частью самой модели.

marsbit9 мин. назад

Син Бо снова наносит удар: после критики «мировых моделей» на этот раз он взялся за агентов ИИ

marsbit9 мин. назад

Как Collector Crypt создает иллюзию роста с помощью "циклического выкупа"

**Основные выводы:** **Ключевой механизм роста:** Collector Crypt (CC) демонстрирует быстрый рост общего объема товарооборота (GMV), но это в основном иллюзия, созданная моделью «циклической обратной покупки». Пользователи покупают карточные колоды (особенно дорогие — $250, $1000, $2500), сразу же продают карты обратно платформе по высокой ставке выкупа (~93%) и повторяют цикл. Карты выступают как оборотный капитал, а не как предмет коллекционирования. **Проблемы модели:** 1. **Падение маржи:** Чистая прибыль CC упала с 11.2% до 5.6% за последние кварталы, несмотря на рост GMV в 4.7 раза. Рост обеспечивается пакетами с более низкой нормой удержания для платформы. 2. **Зависимость от крупных игроков:** Рост движется не за счет расширения базы пользователей, а за счет небольшого числа кошельков, совершающих крупные и частые транзакции. 3. **Давление со стороны выкупа физических карт:** Физический выкуп карт (вывод их из системы) создает необходимость пополнения инвентаря. В июне только 75 кошельков (из ~6000) выкупили карты, причем почти половину объема забрали 4 крупнейших пользователя. Это превращает карты из возобновляемого актива в статью расходов. 4. **Уязвимость к рыночным условиям:** Экономическая модель CC становится убыточной при сочетании двух из трех факторов: рост стоимости пополнения инвентаря до рыночных цен, рост уровня выкупа карт выше 9%, сохранение высоких ставок обратного выкупа (~93%). 5. **Партнерские программы неэффективны:** Доход от партнеров (в основном разовые сделки) незначителен. Стратегия B2B и API пока не создает стабильного дохода и не снижает операционную нагрузку на CC (инвентарь, логистика, выкуп). **Вывод:** CC создала продукт, который генерирует большие цифры GMV за счет циклического движения капитала небольшой группой пользователей, но не развивает устойчивую экосистему коллекционирования с широкой базой, глубоким вторичным рынком и накоплением ценности. Рост сопровождается снижением маржи и повышением операционных рисков.

Foresight News31 мин. назад

Как Collector Crypt создает иллюзию роста с помощью "циклического выкупа"

Foresight News31 мин. назад

В этом году Polygon сжёг 107 миллионов POL — Почему же цена падает?

В 2026 году сеть Polygon сожгла более 107 миллионов токенов POL, что превысило объем эмиссии (105 миллионов) и сделало токен чисто дефляционным. Это стало результатом высоких комиссий из-за рекордного объема транзакций в качестве платежного протокола — в мае через сеть прошло 198 миллионов стейблкоинов, что является высшим показателем среди всех платежных сетей. Кроме того, активность китов и стейкинг остаются высокими, что снижает циркулирующее предложение и укрепляет безопасность сети. Несмотря на сильные фундаментальные показатели и активность сети, цена POL продолжает снижаться, упав на 1% за последние 24 часа и опустившись ниже уровня поддержки в $0,07161. С конца 2024 года криптовалюта находится в фазе нисходящего тренда, а в настоящее время консолидируется в рамках треугольной модели. Технические индикаторы, такие как Cumulative Volume Delta (CVD), указывают на преобладание продавцов и вывод токенов на биржи, что объясняет стагнацию цены на фоне роста базовых метрик сети.

ambcrypto33 мин. назад

В этом году Polygon сжёг 107 миллионов POL — Почему же цена падает?

ambcrypto33 мин. назад

На фондовом рынке США запущено круглосуточное клиринговое обслуживание, криптовалюты не получили пропуска

Протос сообщает, что Американская национальная расчетная палата по ценным бумагам (NSCC), дочерняя компания DTCC, внедрила круглосуточный клиринг в рабочие дни. Это решение подрывает один из ключевых аргументов индустрии криптовалют о ее преимуществе — возможность торговли 24/7, поскольку традиционные биржи теперь также могут работать без перерыва с понедельника по пятницу. Хотя крипторынки сохраняют возможность торговли в выходные, DTCC может расширить свои услуги и на них в будущем, если будет спрос. В статье подчеркивается, что это обновление не является шагом к интеграции с публичными блокчейнами, такими как Ethereum или XRP Ledger, вопреки ожиданиям многих криптоэнтузиастов. DTCC исторически отдает предпочтение частным, разрешенным инфраструктурным решениям, таким как проекты Ion и Canton Network для токенизации облигаций. Таким образом, переход на круглосуточный клиринг был реализован с использованием традиционных, а не публичных блокчейн-технологий, оставив криптоиндустрию без «пригласительного билета» в эту инициативу.

marsbit47 мин. назад

На фондовом рынке США запущено круглосуточное клиринговое обслуживание, криптовалюты не получили пропуска

marsbit47 мин. назад

Что является следующим двигателем роста Solana, согласно последнему исследованию Grayscale?

Исследовательская компания Grayscale выпустила отчет «Solana: Crypto's Financial Bazaar», в котором рассматривается эволюция блокчейна Solana от высокопроизводительной сети к платформе для массовой экономической деятельности. В отчете подчеркивается, что конкурентное преимущество Solana смещается с показателей производительности (TPS) на реальную экономическую активность, такую как количество пользователей, транзакций и устойчивых доходов. В качестве ключевых примеров роста экосистемы выделены три приложения: Jupiter (хаб ликвидности DeFi), Pump.fun (потребительское приложение с высокой пользовательской активностью) и Helium (представитель направления DePIN, соединяющего блокчейн с реальной инфраструктурой). Вместе они формируют модель роста: финансовая ликвидность привлекает капитал, потребительские приложения — пользователей, а DePIN открывает долгосрочные возможности. Solana Foundation смещает фокус с мемов и NFT на новые направления: платежи, стейблкоины, токенизацию реальных активов (RWA), децентрализованную физическую инфраструктуру (DePIN) и инфраструктуру для расчетов между AI-агентами. Это указывает на стремление создать устойчивую модель роста и позиционировать Solana как основу для будущей цифровой экономики. Институциональный интерес к Solana растет благодаря зрелости бизнес-моделей приложений, развитию экосистемы стейблкоинов и платежей, а также активному сообществу разработчиков. Однако остаются вызовы, такие как проблема захвата стоимости (value capture) для нативного токена SOL, необходимость обеспечения устойчивости экосистемы вне зависимости от рыночных трендов и продолжающаяся конкуренция с другими блокчейнами.

marsbit53 мин. назад

Что является следующим двигателем роста Solana, согласно последнему исследованию Grayscale?

marsbit53 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow