Anthropic kini memberi Claude kemampuan yang tidak biasa: meninjau pengalaman lama lalu menyusun ulang memori agar hasil kerjanya lebih rapi di sesi berikutnya. Fitur bernama Dreaming ini diarahkan untuk membuat agen AI tidak hanya menjalankan tugas, tetapi juga belajar dari jejak interaksi sebelumnya.
Fokus utamanya bukan sekadar menambah kapasitas penyimpanan. Anthropic ingin agen yang dibangun di atas platformnya bisa mengenali pola, mengurangi kesalahan yang berulang, dan memperhalus perilaku dari waktu ke waktu.
Dipakai untuk agen AI skala produksi
Dreaming hadir di Claude Managed Agents, platform yang dipakai pengembang untuk membangun dan menerapkan agen AI lewat API untuk pekerjaan skala produksi. Platform ini memang dirancang untuk mempercepat peluncuran sistem AI karena banyak kebutuhan infrastruktur backend untuk deployment ditangani langsung.
Dengan tambahan fitur ini, Anthropic ingin Claude yang berjalan di platform tersebut punya kemampuan refleksi. Agen diharapkan tidak berhenti pada eksekusi tugas, tetapi juga memanfaatkan pengalaman lama agar kualitas kerja meningkat setelah melewati banyak sesi.
Cara Claude menata ulang memori
Anthropic menyebut Dreaming sebagai proses terjadwal dan asinkron. Dalam proses itu, Claude meninjau sesi-sesi lama dan penyimpanan memori untuk membersihkan informasi yang duplikat, sudah usang, atau saling bertentangan.
Perusahaan menjelaskan bahwa agen AI terus menulis informasi ke memori selama bekerja. Seiring waktu, penyimpanan itu dapat menjadi berantakan karena dipenuhi entri berulang, kontradiksi, dan data yang tidak lagi relevan.
Dalam satu proses Dreaming, Claude dapat menganalisis transkrip dari hingga 100 sesi sebelumnya bersama satu penyimpanan memori yang sudah ada. Setelah itu, sistem menyusun versi memori baru dengan mengekstrak pola dan menemukan wawasan yang mungkin tidak terlihat jika interaksi dibaca satu per satu.
Anthropic menegaskan penyimpanan memori asli tidak diubah. Claude menghasilkan output memory store terpisah yang kemudian bisa ditinjau, dipertahankan, atau dibuang oleh pengembang.
Kontrol tetap ada di tangan pengembang
Skema tersebut memberi ruang kendali yang lebih besar kepada pengembang karena hasil “mimpi” AI tidak otomatis menggantikan data lama. Dengan begitu, proses pembelajaran masih bisa diawasi sebelum dipakai dalam alur kerja berikutnya.
Pengembang juga bisa menyesuaikan Dreaming lewat instruksi khusus. Claude, misalnya, dapat diminta fokus pada preferensi pemrograman sambil mengabaikan percakapan debugging yang sifatnya sementara.
Apa yang ingin dicapai Anthropic
Anthropic menilai fitur ini berguna untuk membantu agen AI mendeteksi kesalahan yang terus berulang. Sistem juga dapat mengenali alur kerja yang paling sering menjadi pilihan akhir dan memahami preferensi bersama dalam sebuah tim.
Kegunaan itu dinilai penting untuk proyek jangka panjang. Dalam skenario seperti ini, memori tidak lagi hanya menjadi arsip percakapan, tetapi juga bahan untuk membentuk pola kerja yang lebih terstruktur.
Manfaat lain muncul pada sistem multi-agent, saat beberapa agen AI bekerja bersama dalam tugas yang saling terhubung. Di situ, Dreaming diarahkan untuk mengubah riwayat yang menumpuk menjadi pola kerja yang lebih mudah dipakai untuk pengambilan keputusan berikutnya.
Masih terbatas untuk model tertentu
Saat ini, Dreaming baru mendukung model Claude Opus 4.7 dan Claude Sonnet 4.6. Anthropic menyediakan fitur ini sebagai research preview bagi pengembang yang memakai beta headers khusus pada Managed Agents.
Aksesnya belum dibuka secara umum, sehingga pengembang harus mengajukan permintaan akses terlebih dahulu. Anthropic juga mengingatkan bahwa proses Dreaming tidak selalu berjalan mulus karena dapat gagal jika penyimpanan memori terlalu besar, sesi tidak tersedia, atau batas waktu proses habis.
Waktu pemrosesan pun tidak instan. Menurut Anthropic, proses ini dapat memakan waktu puluhan menit tergantung banyaknya data yang dianalisis, sementara biayanya mengikuti tarif token API standar dan bergantung pada jumlah sesi serta ukuran data yang diproses.
Claude juga bisa menilai hasil kerjanya sendiri
Bersamaan dengan pengumuman Dreaming, Anthropic memperluas fitur lain bernama Outcomes. Fitur ini memungkinkan agen AI menilai pekerjaannya sendiri berdasarkan tujuan yang sudah ditetapkan, lalu mencoba lagi jika hasilnya belum memenuhi standar.
Anthropic mengatakan ada sistem penilaian terpisah yang mengevaluasi output secara independen. Pendekatan ini menjaga proses peninjauan agar tidak dipengaruhi oleh cara agen menalar ketika menyelesaikan tugas.
Kombinasi Dreaming dan Outcomes memperlihatkan arah pengembangan Claude yang makin menekankan refleksi internal. Satu fitur berfokus pada pembelajaran dari memori masa lalu, sementara fitur lainnya menitikberatkan pada evaluasi hasil kerja terhadap target yang sudah ditentukan.
