汤森路透（Thomson Reuters）首席技术官 Joel Hron 多年来一直致力于将 AI 融入律师和会计师信赖的产品中。以下是他为何认为 Claude Fable 5 是 AI 在知识工作领域实现突破的关键演进。
- 类别：企业 AI
- 产品：Claude Platform、Claude Enterprise、Claude Code
- 日期：2026 年 7 月 8 日
- 阅读时间：5 分钟
- 分享链接：https://claude.com/blog/working-at-the-frontier-how-thomson-reuters-builds-ai-for-high--stakes-professional-work
在这些项目中，Hron 的团队总结出模型在获得汤森路透信任之前必须满足的四项要求。
首先，作为 CoCounsel Legal 系统的一部分，模型必须能够自我核查引用来源。系统不能只是检索到来源就完事，而必须在将结果提交给人类进行最终审核和验证之前，验证其所引用的内容。
其次，模型必须在长时间的工具调用链中保持稳定。更长的任务要求更好的上下文管理（context management）和可靠的工具使用能力。模型需要在整个过程中保持思路连贯，跨越多个步骤和系统，从而让智能体（agent）完成实际工作，而不是中途停滞。
第三，模型必须将人纳入工作流程，而不仅仅是给出答案。对于最困难的任务，Hron 希望模型能够“让人参与到工作产品的开发过程中，而不是仅仅依赖智能体一次性给出答案。”
最后，模型必须释放出时间，让汤森路透团队能够处理之前因带宽不足而无法应对的工作。Hron 表示，汤森路透正在为复杂的法律工作开发高级起草能力，包括动议起草（motion drafting）和文件提交——这些工作专业人士以往需要“花费数天甚至数周来完善”。这类任务“对上下文和精确度的要求一直太高”，之前的模型难以胜任。而借助 Claude Fable 5，这一切已触手可及。
AI 的投资回报率
The ROI of AI
Hron 对 AI 投资回报率持有一种逆向观点，这可能对其他正在部署模型的领导者有所启发。“如果你过度优化回报率的计算，就会只见树木不见森林，”他说。他希望团队在优化每项任务的成本之前，先感受到文化和思维方式的转变。一旦这种思维转变发生，回报自然会随之而来。
他仍然跟踪传统的工程指标，如 DevOps 研究与评估（DORA）以及从创意到生产的时间，并提到一个基于 Claude 构建的内部错误修复工具，将生产问题的根因分析从三小时缩短到了四分钟。“能够在几分钟而非几小时内恢复系统健康，这是一个实质性的差异。”
根据 Hron 的说法，更深层的变化在于工作本身。
“编写代码这件事本身已不再是工作的全部，”Hron 谈到他的工程师时说道；现在最重要的技能是系统思维、判断力和品味。他看到同样的模式正在向工程领域之外扩展，AI 让人们变得更加“T 型”——能够跨足产品、设计和财务等多个领域，而不是固守单一岗位。
未来展望
What's next
Hron 和他的团队渴望借助 Claude Fable 5 及未来的 Claude 模型突破边界：实现更长周期的工作、更好的上下文管理，以及在智能体运行的任务链中值得信赖的工具调用能力。
他同样渴望在自己的工作中使用这些模型。Claude Code 让他“重新变得更具技术性”，能够在几分钟内（而非一天）熟悉一个他数月未碰的代码库；他还使用 Claude Cowork 来扮演 CFO 或战略官的角色，对想法进行压力测试。
这些正是 Claude Fable 5 等模型所围绕构建的方向。而对于那些最终需要在法庭上站得住脚的工作，Hron 认为这是值得继续推进的前沿。毕竟，专业级 AI 必须在“几乎正确”远远不够的环境中工作。
立即开始使用Claude Fable 5。
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