Особенности и принцип работы управляемых агентов от Claude — всё за один раз! Могут ли они ускорить производство в компании в 10 раз?

Anthropic представила управляемых агентов Claude Managed Agents, предоставляющих полностью управляемые инфраструктуру и координацию между несколькими агентами, что значительно упрощает разработку базовой архитектуры. Официально заявляют, что это поможет компаниям ускорить выпуск продукции в 10 раз, и активно борются за долю на корпоративном рынке AI.

Claude Managed Agents: официально представили

AI-технологический гигант Anthropic представил Claude Managed Agents, чтобы помочь компаниям легче создавать и развертывать AI-агенты. Этот инструмент предоставляет разработчикам готовую «из коробки» базовую инфраструктуру, упрощая сложные процессы, которые раньше препятствовали автоматизации задач, и заявляет, что позволит компаниям ускорить вывод продукта в производство в 10 раз.

Какие особенности у Claude Managed Agents?

Согласно описанию в официальной статье, при разработке агентских систем обычным компаниям обычно требуется несколько месяцев, чтобы заняться инфраструктурой, управлением состоянием и настройками прав.

Claude Managed Agents абстрагирует эту сложную базовую инфраструктуру: разработчикам нужно лишь определить задачи агента и ограждения, а платформа автоматически возьмет на себя дальнейшую работу.

Его ключевые особенности охватывают следующие аспекты:

Особенность первая: инфраструктура безопасности с полным управлением

Claude Managed Agents предоставляет производственную среду выполнения, автоматически обрабатывает безопасное песочниковое выполнение и верификацию, позволяя языковой модели получать доступ к файлам, выполнять код и просматривать веб-страницы в защищенных облачных контейнерах.

Источник изображения: anthropic　Claude Managed Agents имеет инфраструктуру безопасности с полным управлением

Особенность вторая: поддержка длительной автономной работы

Claude Managed Agents разработан специально для асинхронных задач, которым требуется длительное выполнение. Агенты могут автономно работать несколько часов и имеют постоянную файловую систему и запись истории диалогов: даже при разрыве соединения сохраняются прогресс выполнения и результаты вывода.

Особенность третья: координация между несколькими агентами и инструменты управления

Claude Managed Agents способен запускать и направлять других агентов для параллельной обработки задач. Платформа встроила инструменты управления, включая управление идентификацией, права в рамках границ и отслеживание выполнения, чтобы обеспечить безопасность агентов при доступе к реальным системам.

Как работает Claude Managed Agents?

Что касается того, как именно работает Claude Managed Agents, официальная документация разделяет это на следующие шаги:

• Создание агента: разработчики определяют модель, системные подсказки и инструменты; после создания можно многократно обращаться к ним в разных сессиях.
• Создание окружения: настраивается облачный контейнер, заранее устанавливаются пакеты программного обеспечения и задаются правила сетевого доступа.
• Запуск сессии: запускается экземпляр выполнения, который ссылается на агента и конфигурацию окружения выше, чтобы выполнить конкретную задачу.
• Отправка событий и потоковых ответов: сообщения пользователя отправляются как события; модель автономно выполняет инструменты и возвращает результаты, а история также сохраняется на стороне сервера.
• Наведение или прерывание: в процессе выполнения пользователь может отправить дополнительные события, чтобы направить агента, либо напрямую прервать, чтобы изменить направление выполнения.

Сглаживание технологического разрыва: Notion первым попробовал

Руководитель инженерной платформы Claude Кэйтлин Лессе отметила, что крупномасштабное развертывание агентов — это крайне сложная задача инженерии распределенных систем; с готовой базовой архитектурой, предоставленной Anthropic, инженеры клиентов могут сосредоточиться на ключевом бизнесе и разработке продукта.

В официальной статье Anthropic дополнительно поясняется, что прежние AI-агенты часто связывали языковую модель и исполняющие инструменты в одном и том же контейнере, из-за чего систему было сложно обслуживать.

В новой архитектуре вычислительная модель отделена от среды выполнения: это не только существенно снижает задержку генерации первого символа, но и позволяет агентам гибко подключаться к виртуальному частному облаку самой компании, одновременно повышая безопасность и предотвращая доступ вредоносного кода к конфиденциальным учетным данным.

На практике компания-новичок в сфере повышения производительности Notion показала, как использовать эту новую услугу для функций ведения/подведения клиентов.

В демонстрации продукт-менеджер Notion Эрик Лю передал Claude Managed Agents длинную цепочку задач, и он начал по очереди выполнять все шаги. Разработчики также могут напрямую через панель управления платформы Claude в реальном времени видеть рабочее состояние агента и используемые инструменты.

Соперничество технологических гигантов за корпоративный рынок AI

В последнее время технологические компании одна за другой направляют ресурсы, чтобы завоевать корпоративный рынок AI: **в этом году в феврале OpenAI запустила **Frontier-платформу, а Nvidia в этом году в марте также подстроилась под ажиотаж вокруг выращивания рачков OpenClaw и **представила открытый **NemoClaw, который подходит для OpenClaw; он предоставляет открытые модели и изолированную песочниковую среду, добавляя данные агентам AI приватность и защиту безопасности.

Эти шаги показывают, что отрасль активно создает для предприятий более масштабируемую и безопасную инфраструктуру для AI, ускоряя повсеместное внедрение AI в коммерческие сферы.

Читать далее:
CZ Binance высмеивает AI-агента «маленького рачка»: заявлял, что освободит руки, а в итоге каждый день занят тем, что чинит его