在 AI 系统设计中，多步决策是实现智能代理的核心挑战。Claude Sonnet 4.5 模型的发布，带来了链式思考（Chain-of-Thought, CoT）和并行工具调用（Parallel Tool Invocation）的显著提升，这些功能使模型能够处理复杂、长时序的任务，从而提高决策效率。本文将从这些增强功能的原理入手，结合实际工程实践，提供可落地的参数配置和清单，帮助开发者在 AI 系统集成中充分利用这些能力。
首先，理解 Claude Sonnet 4.5 的链式思考改进。传统 CoT 方法要求模型逐步分解问题，但往往在长上下文或多分支场景中丢失焦点。Sonnet 4.5 通过扩展思考预算（up to 128K tokens）和内部优化，实现了更稳定的推理链条。在 SWE-bench Verified 基准测试中，该模型达到了 77.2% 的得分，这表明其在真实软件编码任务中的多步推理能力大幅领先前代模型。这种提升源于模型对上下文的更好管理，能够在 30 小时以上的自主任务中维持连贯性。例如，在构建 AI 代理时，开发者可以利用 CoT 来模拟人类决策过程：先分解目标为子任务，然后逐层验证假设，避免单步错误累积。
证据显示，这种链式思考不仅提高了准确率，还降低了计算开销。Anthropic 的评估表明，Sonnet 4.5 在 OSWorld 基准上得分达 61.4%，较前版提升近 20%，这得益于模型在计算机使用任务中的推理深度。在实际应用中，如金融风险分析或法律文档审查，CoT 允许模型生成投资级洞见，而无需过多人类干预。引用 Anthropic 公告：“Claude Sonnet 4.5 在多步推理和代码理解上显著改进。” 这验证了其在复杂场景下的可靠性。
接下来，探讨并行工具调用的优势。传统工具调用是串行的，导致延迟累积，尤其在需要多源数据整合的决策中。Sonnet 4.5 支持并行执行多个工具，例如同时运行多个 bash 命令或 API 调用，这将响应时间缩短至原来的 1/3 至 1/2。根据 Vals AI 的金融代理基准，该模型在扩展思考模式下表现优异，端到端评估分数提升 12%。这种并行机制特别适合 AI 系统中的多代理协作场景，例如在供应链优化中，同时查询库存、物流和需求数据，实现实时决策。
在工程落地时，参数配置至关重要。建议将思考预算设置为 64K-128K tokens，视任务复杂度调整；温度参数保持在 0.7-1.0 以平衡创造性和准确性。对于并行工具调用，最大并发数设为 5-10，避免 API 限流。使用 Claude API 时，启用“interleaved thinking”选项，确保 CoT 与工具输出交织，提升决策连贯性。监控要点包括：跟踪 token 使用率（阈值 <80% 以防溢出）、推理步数（>50 步时检查焦点漂移）和错误率（<5% 为安全线）。如果出现提示注入风险，可回滚至 Sonnet 4 模型，该模型 CBRN 风险较低。
为了系统化实施，提供一个集成清单：
-
环境准备：安装 Claude Agent SDK，确保 API 密钥配置。测试基本 CoT 提示，如“逐步思考：分解问题 X 为 Y 子步骤”。
-
任务分解：定义决策流程图，将多步任务映射为 CoT 链。示例：输入“优化库存”，输出“查询数据 → 分析趋势 → 模拟场景 → 推荐行动”。
-
工具集成：注册并行工具集，如数据库查询和外部 API。配置超时为 30 秒/工具，失败重试 3 次。
-
性能调优：使用 1M 上下文窗口处理长任务，但监控推理时间（目标 <5 分钟/决策）。启用检查点机制，保存中间状态以支持断线续传。
-
安全与回滚：集成分类器过滤有害输入，设置 ASL-3 防护。风险阈值：如果误对齐行为 >2%，切换至低风险模式。
-
评估与迭代：运行 A/B 测试，比较 Sonnet 4.5 与前代在多步任务上的准确率和速度。收集日志，优化提示模板。
这些参数和清单基于 Anthropic 的工程实践，确保在生产环境中稳定运行。例如，在 Devin AI 代理中，Sonnet 4.5 将规划性能提升 18%，证明了其在自主编码中的价值。
然而，实施中需注意局限性。尽管并行工具调用高效，但高并发可能增加系统负载，建议在 Kubernetes 等容器化环境中部署，设置资源限额（CPU 4 核，内存 16GB）。此外，CoT 在极端不确定性场景下可能产生幻觉，需结合人类审核作为后备。
总之，Claude Sonnet 4.5 的增强 CoT 和并行工具调用，为 AI 系统多步决策注入了新活力。通过上述观点、证据和可操作指南，开发者可以快速构建高效代理，实现从基础推理到复杂自治的跃升。未来，随着模型迭代，这些技术将进一步推动 AI 在企业级应用的落地。（字数：1028）