Особливості та принцип роботи Claude Managed Agents — усе в одному огляді! Чи можуть вони прискорити виробництво для компаній у 10 разів?

Anthropic представила керовані агентські системи Claude Managed Agents, які надають повністю керовані інфраструктурні компоненти та координацію між кількома агентами, значно спрощуючи розробку базової архітектури. Офіційно заявляється, що це допоможе компаніям прискорити виробничий запуск у 10 разів, і компанія активно бореться за частку на ринку корпоративного AI.

Claude Managed Agents офіційно запущено

Технологічний гігант у сфері AI Anthropic представив Claude Managed Agents, щоб допомогти компаніям легше створювати та впроваджувати AI-агенти. Цей інструмент забезпечує розробникам готову до використання базову інфраструктуру, спрощуючи складні процеси, які раніше ставали на заваді автоматизації робочих завдань, і водночас заявляє, що дозволяє прискорити виведення продукту в production у 10 разів.

Які особливості має Claude Managed Agents?

Згідно з офіційною статтею, під час розробки агентських систем звичайним компаніям зазвичай потрібно витратити кілька місяців, щоб опрацювати інфраструктуру, керування станом і налаштування прав доступу.

Claude Managed Agents абстрагує ці складні базові інфраструктурні компоненти: розробнику потрібно лише визначити завдання агента та запобіжники, а платформа автоматично керуватиме подальшим функціонуванням.

Основні особливості охоплюють кілька напрямів:

Особливість 1: повністю керована безпечна базова інфраструктура

Claude Managed Agents надає виробничого рівня середовище виконання: воно автоматично обробляє безпечне пісочне виконання та верифікацію, щоб мовні моделі могли отримувати доступ до файлів, виконувати код і переглядати вебсторінки у захищених хмарних контейнерах.

Джерело зображення: anthropic　Claude Managed Agents має повністю керовану безпечну базову інфраструктуру

Особливість 2: підтримка тривалого автономного виконання

Claude Managed Agents спеціально розроблено для асинхронних робіт, яким потрібне тривале виконання. Агенти можуть працювати автономно протягом кількох годин і мають постійну файлову систему та збережену історію діалогів: навіть якщо з’єднання перерветься, буде збережено прогрес виконання та результати.

Особливість 3: координація між кількома агентами та інструменти керування

Claude Managed Agents уміє запускати та керувати іншими агентами, щоб паралельно обробляти завдання. Платформа має вбудоване керування ідентифікаціями, обмеження прав доступу за межами та інструменти відстеження виконання, щоб гарантувати безпеку агентів під час доступу до реальних систем.

Як працює Claude Managed Agents?

Щодо того, як саме працює Claude Managed Agents, офіційна документація поділяє його на такі кроки:

• Створення агента: розробник визначає модель, системні підказки та інструменти; після створення їх можна неодноразово використовувати як посилання в різних сесіях.
• Створення середовища: налаштування хмарного контейнера, попереднє встановлення наборів програмних пакетів і правила доступу до мережі.
• Запуск сесії: запуск екземпляра виконання, який посилається на налаштовані вище агента та середовище, щоб виконати конкретне завдання.
• Надсилання подій і потокові відповіді: повідомлення користувача надсилаються як події; модель автономно запускає інструменти та повертає результати, а історія також зберігається на стороні сервера.
• Керування або переривання: під час виконання користувач може надсилати додаткові події, щоб спрямовувати агента, або прямо перервати виконання, щоб змінити напрям.

Згладжування технічного розриву: Notion першою випробувала

Керівник інженерної платформи Claude Katelyn Lesse зазначила, що масштабне розгортання агентів є проблемою надзвичайно складної інженерії розподілених систем. А завдяки готовій базовій інфраструктурі, яку надає Anthropic, інженери клієнтів можуть зосередитися на ключових бізнес-процесах і розробці продукту.

У подальшому офіційна стаття Anthropic пояснює, що в попередньому дизайні AI Agents мовна модель і інструменти виконання часто зв’язувалися в одному контейнері, через що системою було складно підтримувати й обслуговувати.

Нова архітектура розділяє обчислювальну модель і середовище виконання: це не лише істотно зменшує затримку під час генерації першого символу, а й дозволяє агентам гнучко під’єднуватися до власної віртуальної приватної хмари компанії, водночас підвищуючи безпеку та запобігаючи доступу зловмисного коду до конфіденційних облікових даних.

У прикладному сценарії на практиці компанія-початківець у сфері продуктивності Notion продемонструвала, як нова послуга може стимулювати функції залучення клієнтів.

Під час демонстрації продакт-менеджер Notion Eric Liu передав довгий список завдань у обробку Claude Managed Agents, і той почав виконувати кожен крок один за одним. Розробники також можуть напряму через дашборд платформи Claude в реальному часі переглядати робочий стан агента та використовувані інструменти.

Технологічні гіганти змагаються за ринок корпоративного AI

Нещодавно технологічні компанії одна за одною спрямовують ресурси, щоб захопити ринок корпоративного AI. **Цього року в лютому OpenAI представила **Frontier, а Nvidia цього року в березні також підхопила хвилю ажіотажу навколо OpenClaw у вирощуванні омарів, **випустивши відкритий **NemoClaw, що підходить для OpenClaw, надаючи відкриті моделі та ізольоване середовище пісочниці, щоб посилити конфіденційність даних і безпекові захисти для AI-агентів.

Ці кроки демонструють, що індустрія активно створює для підприємств більш масштабовану та безпечну інфраструктуру для AI, прискорюючи повномасштабне впровадження AI у бізнес-сфері.

Додаткове читання:
CZ Binance глузував з AI-агентів «малого рачка»: обіцяли «звільнити руки», а в підсумку щодня зайняті тим, що його лагодять