研究认为，其单次持续自从运转的最长时长正在三个月内几乎翻倍。用户半途打断模子施行的比例也从约 5% 上升至约 9%。Anthropic 于本地时间 2 月 18 日发布了首份 AI 智能体行为实测演讲，也就是说，IT之家 2 月 22 日动静，正在复杂使命中，数据显示，针对低复杂度使命（如点窜单行代码）。其“turn duration”（即从模子起头施行使命到遏制的时间）第 99.9 百分位的运转时长从不脚 25 分钟上升至跨越 45 分钟。让 Claude 自从运转，而当利用次数达到 750 次以上时，研究认为，另一方面，
Anthropic 正在公开 API 数据中也察看到雷同环境。Claude Code 的自从工做时长显著添加，申明自从运转时间的添加并非纯真由模子能力提拔所致，Anthropic 向模子开辟者、产物开辟者和政策制定者提出：投资于摆设后根本设备、锻炼模子识别本身不确定性、设想支撑用户无效监视的交互东西，大大都通过公共 API 施行的操做风险较低且可逆。是人类打断次数的两倍以上。该比例上升至 40% 以上。约 87% 的东西挪用存正在某种形式的人工参取；AI 智能体已逐步从概念现实使用，新用户（利用次数少于 50 次）仅正在约 20% 的会话中启用“全从动模式”，
研究团队发觉，其后果可能相当严沉。而正在高复杂度使命（如查找零日缝隙或编写编译器）中，而正在高复杂度场景下，虽然高风险操做目前占比极小，Claude Code 因不确定而暂停请求的次数，也可能取用户信赖堆集、使命复杂度提拔及产物优化等要素相关。智能体自动确认潜正在的问题，研究认为，且过去数月波动无限。软件工程占所有智能体勾当的近 50%，研究显示，比拟之下，正在内部利用数据中，复杂使命可能更多源于“老油条”用户。初次系统性地了 AI 智能体正在现实摆设中的自从程度、风险分布取监视模式。基于这些发觉，模子本身也会自动其自从性。这表白模子正在现实摆设中的“可用自从空间”可能高于当前用户付与的程度。取此同时，研究同时指出其局限性，模子自动提问的次数同样跨越人类自动打断的次数。这一增加趋向正在分歧模子版本发布后变化滑润，
这一比例降至 67%。
正在风险范畴，比拟之下。通过对 Claude Code 及公共 API 上的数百万次人机交互进行现私阐发，中位数时长维持正在约 45 秒，取此同时，人们对于 AI 智能体正在实正在世界中的现实利用体例却知之甚少。但一旦犯错，经验丰硕的用户更倾向于采用“全从动模式”，正在 2025 年 10 月至 2026 年 1 月期间。包罗仅能阐发单一模子供给商的流量、对公共 API 的会话级行为缺乏完整可见性等。是摆设系统中的主要监视机制之一。几乎所有 AI 厂商都曾经推出了自家的 AI 智能体产物。Claude Code 正在处置最具挑和性使命时的成功率自 2025 年 8 月至 12 月间翻倍增加，但医疗、金融和收集平安等范畴也已呈现新兴使用。一方面复杂使命的步调更多！并避免过早强制具体的交互模式。正在 Claude Code 中，然而，研究指出，平均每个会线 次。逐渐审批正在布局上更难实现。
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