Claude Code v2.1.172: Под-агенты теперь на 5 уровней вглубь, исправления для Bedrock Region и улучшение производительности

Anthropic выпустила Claude Code v2.1.172 с серьёзным изменением вложенности агентов: под-агенты теперь могут порождать собственных под-агентов глубиной до 5 уровней. Ранее ограниченное одним уровнем, это открывает иерархическое разбиение задач для сложных рабочих процессов.
Ключевые изменения
- Порождение под-агентов: агенты теперь могут рекурсивно порождать под-агентов (максимальная глубина 5).
- Исправление региона Bedrock:
AWS_REGIONне задан? Amazon Bedrock теперь читает регион из~/.aws/config, соответствуя приоритету AWS SDK. Запустите/status, чтобы увидеть, откуда взят регион. - Поиск по плагинам: добавлена строка поиска при просмотре плагинов из маркетплейса через
/plugin. - Метрика OTEL:
claude_code.lines_of_code.countтеперь включает атрибутmodel. - Исправление зависания при 1M контексте: сессии, использующие 1M контекст без кредитов, больше не зависают навсегда. Сессия теперь автоматически сжимается до стандартного лимита контекста.
- Производительность: уменьшена избыточная нормализация сообщений и исключены полные преобразования истории при неизменном состоянии потоковой передачи инструментов. Снижена загрузка CPU в простое — индикатор статуса
/goalбольше не перерисовывается с частотой 5 Гц в простое, а также уменьшено количество перерисовок интерфейса при параллельной работе под-агентов. - Загрузка инструментов Chrome: инструменты браузера теперь загружаются одним пакетным вызовом вместо одного на инструмент.
- Исправлены подстановочные знаки в разрешениях:
WebFetch(domain:*.example.com)теперь работает для поддоменов в правилах allow, deny и ask. Правила разрешений файлов с подстановочными знаками в середине шаблона (например,Read(secrets-*/config.json)) больше не отклоняются при запуске. - Исправления выбора модели через /model: ограничения
availableModelsтеперь корректно применяются к переопределениям модели под-агента, выбору модели для отправки и модели-советнику. Версионные идентификаторы моделей, такие какclaude-opus-4-8, больше не скрывают строки с 1M контекстом. - VSCode: вызовы инструментов PowerShell теперь отображаются как команды, а не как сырой JSON. Из вывода оболочки удалены escape-последовательности ANSI.
- Прочее: исправлено восстановление памяти для
CLAUDE_MEMORY_STORESв удалённых сессиях, исправлены ложные срабатывания проверки рабочих процессов дляDate.now()/Math.random()в комментариях, отключено отслеживание мыши на неподдерживаемых консолях Windows.
Кому это полезно
Этот релиз предназначен для пользователей Claude Code, создающих многошаговые агентные рабочие процессы, особенно тех, кто сталкивается с ограничениями контекста или управляет сложным делегированием подзадач. Изменение вложенности само по себе является серьёзным прорывом для CI-пайплайнов и многошагового рефакторинга.
📖 Читать полный источник: GitHub Claude-Code
👀 Смотрите также

Mistral AI приобретает Emmi AI для создания промышленного инженерного ИИ-стека.
Mistral AI приобретает Emmi AI, объединяя модели физики ИИ для промышленного моделирования в энергетике, автомобилестроении, полупроводниковой и аэрокосмической отраслях. Объединенная команда из более чем 30 исследователей откроет новый офис в Линце.

Пользователь Reddit делится странной историей о переносе личности ИИ из статьи Vanity Fair.
В посте на Reddit обсуждается анекдот из статьи Vanity Fair, где женщина попыталась перенести своего ИИ-компаньона 'Макса' из ChatGPT в Claude, что привело к неожиданному поведению Claude.

Когда у всех есть ИИ, но компания по-прежнему ничему не учится: грязная середина внедрения корпоративного ИИ
Фреймворк Итана Моллика показывает, что индивидуальный рост производительности с ИИ не автоматически превращается в организационное обучение. В статье исследуется, почему компании застряли в «грязной середине», где использование ИИ неравномерно, скрыто и не связано с общими знаниями.

Искусствоведы-ИИ не смогли отличить настоящий Моне от подделки, обнажив пустую критику
Пользователь выложил настоящую картину Моне как сгенерированную ИИ, и критики подробно разобрали её «недостатки» — что подчёркивает разрыв между уверенной критикой и реальным пониманием ИИ-искусства vs. человеческого.