Claude Managed Agents横空出世，AI Agent开发的革命，多少项目要被淘汰？
相信很多和我一样深耕AI Agent领域的开发者，最近都被一条消息打乱了节奏，Anthropic在4月8日正式推出了Claude Managed Agents，目前正处于公测阶段。我自己还在慢吞吞啃Harness的相关内容，这边就迎来了这样一个重磅更新，瞬间有种“刚学会走路，人家已经开上高铁”的落差感。更让人唏嘘的是，这款产品的出现，大概率会让市面上一大批中小型AI Agent项目走向消亡。
不是我危言耸听，而是AI Agent领域的竞争早就进入了“内卷式迭代”的阶段。从去年开始，生成式AI的突破让Agent成为了行业热点，KPMG今年1月的调查显示，12%的公司已经在部署AI代理，37%处于试点阶段，51%正在探索其使用。而Gartner更是预测，到2033年，33%的企业软件应用将包含代理型AI，而2024年这一比例还不到1%。这意味着，Agent的规模化部署已经成为必然趋势，但与此同时，开发门槛高、基础设施搭建繁琐的痛点，也让很多开发者和企业望而却步。
Claude Managed Agents的出现，恰好精准击中了这个行业痛点。它就像一个“AI Agent基础设施管家”，把开发者从繁琐、耗时且与核心业务无关的基础设施搭建中解放出来，让大家能把精力集中在真正有价值的业务逻辑上。今天，我就结合自己的开发经验，和大家好好聊聊这款新产品，拆解它的核心能力、工作逻辑，以及它会给整个AI Agent行业带来哪些影响，也说说普通开发者该如何应对这场变革。
一、为什么Anthropic要推出Managed Agents？痛点倒逼的必然结果
在聊Managed Agents之前，我们先回头看看，以前开发一个生产级的AI Agent，到底有多难。很多外行人觉得，AI Agent不就是“让大模型学会调用工具”吗？只要写几句提示词，调用几个API，就能快速搭建一个能用的Agent。但真正做过生产级开发的人都知道，这只是最基础的一步，真正耗时耗力的，是基础设施的搭建。
我去年曾带领团队开发一个面向企业的客户服务型AI Agent，原本计划3个月完成上线，结果光基础设施搭建就用了整整2个月，最后差点延误了项目交付。那种“明明核心业务逻辑很简单，却被基础设施卡脖子”的无力感，相信很多开发者都深有体会。
具体来说，开发一个生产级AI Agent，至少要搞定以下5个核心基础设施模块，每一个都需要投入大量的时间和人力，而且和你的核心业务逻辑几乎没有关系，但不做又绝对不行。
1. 安全沙箱：代码运行的“安全防护罩”
AI Agent要实现自主执行任务，必然要运行代码，比如处理数据、调用外部工具、生成文件等。但如果直接让Agent在本地或服务器上运行代码，很容易出现安全隐患——比如代码中存在恶意指令，可能会泄露企业敏感数据、篡改系统文件，甚至攻击服务器。
所以，必须搭建一个安全沙箱环境，让Agent的代码在一个隔离的空间里运行，不能访问沙箱之外的资源。以前我们搭建沙箱，需要自己配置云容器，设置网络访问权限，限制文件系统的访问范围，还要做漏洞测试，防止沙箱被突破。这个过程不仅需要熟练掌握容器技术，还要懂网络安全，一个小疏忽就可能留下安全漏洞。
更麻烦的是，不同的任务需要不同的运行环境，比如有的任务需要Python环境，有的需要Node.js，有的则需要Go语言，我们还要为不同的任务配置不同的沙箱模板，维护成本极高。
2. 状态管理和断点续传：Agent的“记忆功能”
很多AI Agent需要处理长时间运行的任务，比如批量处理上千条数据、爬取一个大型网站的内容、生成一份复杂的分析报告等。这些任务可能需要运行几个小时，甚至几天。如果中途出现网络中断、服务器宕机，或者开发者不小心关闭了程序，之前的运行进度就会全部丢失，只能重新开始，这会浪费大量的时间和资源。
所以，必须实现状态管理和断点续传功能，让Agent能够记住当前的运行状态，包括已完成的任务、正在处理的步骤、已生成的数据等。即使出现意外中断，重新启动后也能从断点处继续执行，而不是从头再来。
以前我们开发这一功能，需要自己设计数据存储结构，将运行状态实时保存到数据库中，还要处理并发问题，防止多个Agent同时操作导致数据混乱。而且，不同的任务有不同的状态参数，需要针对性地设计存储逻辑，开发难度不小。
3. 凭证权限控制：防止“越权操作”的关键
AI Agent在执行任务时，往往需要访问企业的内部系统、数据库、第三方API等，这些资源都有严格的权限控制。比如，客户服务Agent需要访问客户数据库，但不能修改客户数据；数据分析Agent需要访问业务数据，但不能访问财务数据。
这就需要搭建一套完善的凭证权限控制系统，管理Agent的访问凭证，比如API密钥、数据库账号密码等，同时设置细粒度的权限，限制Agent只能访问其所需的资源，防止越权操作。以前我们搭建这套系统，需要自己开发权限管理模块，设计凭证加密存储方案，还要定期更新凭证，防止凭证泄露。
更头疼的是，不同的开发者、不同的任务，需要不同的权限，我们还要做身份认证、权限分配、审计日志等功能，确保每一次访问都可追溯，这无疑又增加了开发成本和维护难度。根据Tray.ai的调查，42%的企业需要访问八个或更多数据源才能成功部署AI Agent，79%的企业预计数据挑战将影响AI Agent的部署，而权限控制就是其中的核心难题之一。
4. 追踪、错误恢复：Agent的“自我修复能力”
AI Agent在自主执行任务的过程中，难免会出现错误，比如调用工具失败、代码运行报错、网络请求超时等。如果没有完善的追踪和错误恢复机制，Agent遇到错误就会直接停止运行，无法完成任务，还需要开发者手动排查错误、重启任务。
所以，必须实现任务追踪功能，实时记录Agent的每一步操作，包括调用的工具、运行的代码、返回的结果、出现的错误等，方便开发者排查问题。同时，还要实现错误恢复机制，让Agent在遇到错误时，能够自动尝试修复，比如重新调用工具、重试网络请求、修正代码错误等，如果无法自动修复，就及时通知开发者，避免任务彻底失败。
以前我们开发这一功能，需要自己编写日志记录模块，设计错误检测和修复逻辑，还要考虑各种异常情况，比如网络波动、工具接口变更、代码逻辑漏洞等，开发难度大，而且很容易出现遗漏。正如Langbase去年12月对3400名构建AI Agent的开发者进行的调查显示，70%的开发者表示，他们在将AI Agent与现有系统集成时遇到了问题，其中错误恢复和系统兼容是主要痛点。
5. 长时间运行的Agent循环：Agent的“持续工作能力”
生产级的AI Agent需要具备长时间持续工作的能力，比如24小时不间断地监控系统、处理用户请求、执行定时任务等。这就需要搭建一个稳定的Agent循环机制，让Agent能够持续接收任务、处理任务、返回结果，同时还要处理任务队列、资源分配、负载均衡等问题，确保Agent能够稳定运行，不会出现卡顿、崩溃的情况。
以前我们开发Agent循环，需要自己编写任务调度模块，设计任务队列机制，还要考虑服务器的负载情况，避免多个任务同时运行导致服务器过载。而且，还要实现Agent的自动重启功能，如果Agent崩溃，能够自动重启，确保任务能够持续执行。
以上这5个基础设施模块，每一个都需要投入大量的时间和人力，对于中小型团队来说，甚至可能需要专门组建一个团队来负责基础设施的搭建和维护。很多团队明明有很好的核心业务逻辑和创意，却因为无法搞定这些基础设施，导致项目进展缓慢，甚至半途而废。
Anthropic显然看到了这个行业痛点，所以推出了Claude Managed Agents，将这些繁琐的基础设施全部接管，让开发者无需再投入精力搭建和维护这些模块，只需专注于核心业务逻辑的开发。用Anthropic自己的话说，就是“From prototype to production in days, not months”，翻译成中文就是“从原型到生产级部署，只需几天，而不是几个月”，号称能让AI Agent的开发速度提升10倍。
更值得注意的是，Managed Agents的定价也十分亲民，其中一项定价低至$0.08/小时，折合人民币不到0.6元，这意味着无论是大型企业还是中小型团队，都能负担得起。这种“低成本+高效率”的组合，无疑会对整个AI Agent行业造成巨大的冲击。
二、深度拆解：Claude Managed Agents的6大核心能力，每一个都戳中痛点
Claude Managed Agents之所以能引发行业震动，核心在于它解决了开发者在基础设施搭建上的所有痛点，而且提供了一系列强大的功能，让AI Agent的开发、部署和管理变得异常简单。接下来，我就结合自己的理解，逐一拆解它的6大核心能力，让大家清楚地知道，这款产品到底强在哪里。
1. 托管Agent框架：告别手动编写Agent循环，效率翻倍
以前开发AI Agent，最基础也是最繁琐的一步，就是编写Agent循环。Agent循环是Agent的核心运行逻辑，负责接收任务、分析任务、调用工具、处理结果、生成响应，整个过程需要开发者手动编写大量的代码，而且还要处理工具调用、上下文管理、错误恢复等各种细节。
比如，我们以前编写Agent循环，需要先定义任务接收模块，接收用户的任务请求；然后编写任务分析模块，分析任务的类型和需求；再编写工具调用模块，根据任务需求调用对应的工具；之后编写结果处理模块，处理工具返回的结果；最后编写响应生成模块，生成用户需要的响应。整个过程不仅繁琐，而且很容易出现逻辑漏洞，导致Agent无法正常运行。
而Claude Managed Agents提供了一套托管Agent框架，直接帮我们搞定了所有Agent循环的相关工作，开发者无需再手动编写Agent循环代码。这个框架会自动处理工具调用、上下文管理、错误恢复等细节，还自带提示缓存和压缩优化功能，进一步提升Agent的运行效率。
举个例子，如果你想开发一个数据分析Agent，只需定义好核心业务逻辑，比如“分析用户上传的Excel数据，生成可视化图表和分析报告”，然后选择需要调用的工具，比如Excel解析工具、图表生成工具、报告生成工具，Managed Agents就会自动搭建Agent循环，负责接收用户上传的Excel文件、调用对应的工具、处理分析结果、生成最终的图表和报告，整个过程无需你编写一行Agent循环代码。
而且，提示缓存和压缩优化功能也十分实用。提示缓存可以将常用的提示词缓存起来，下次调用时无需重新生成，节省Token成本和响应时间；压缩优化则可以将冗长的上下文进行压缩，减少上下文窗口的占用，让Agent能够处理更长的任务和更多的信息。这对于处理复杂任务的Agent来说，无疑是雪中送炭。
2. 安全沙箱执行环境：代码运行更安全，无需担心风险
安全沙箱是AI Agent开发中不可或缺的一部分，也是很多开发者头疼的问题。而Claude Managed Agents内置了一套强大的安全沙箱执行环境，彻底解决了代码运行的安全问题，让开发者无需再自己搭建沙箱。
这个安全沙箱基于云容器构建，预装了Python、Node.js、Go等常用的编程语言环境，开发者无需再手动配置运行环境，直接就能让Agent在沙箱中运行代码。而且，沙箱内置了网络访问控制和文件系统挂载功能，能够严格限制Agent的访问范围，防止Agent访问沙箱之外的资源，避免出现安全隐患。
更重要的是，Claude Managed Agents采用了“沙箱隔离+凭证保险箱”的双重安全机制，Agent生成的代码在沙箱里跑，凭证则存储在沙箱外的保险箱里，两者之间有专用的隔离层，Agent永远拿不到原始凭证，从根本上杜绝了凭证泄露的风险。据Anthropic介绍，这种设计不仅让安全边界变得清晰，还让Agent的首次响应时间降低了超过90%。
举个例子，如果你开发的Agent需要调用第三方API，只需将API密钥存储在凭证保险箱中，Agent在沙箱中运行时，会通过专用接口获取API密钥的临时授权，无需直接接触原始密钥，这样即使沙箱被突破，也不会泄露API密钥。而且，沙箱还会实时监控代码的运行情况，如果发现恶意代码或异常操作，会立即终止代码运行，并通知开发者，进一步提升安全性。
对于企业来说，这种安全沙箱环境尤为重要。很多企业之所以不敢大规模部署AI Agent，就是担心代码运行的安全问题，担心敏感数据泄露。而Claude Managed Agents的安全沙箱，恰好解决了企业的后顾之忧，让企业能够放心地部署AI Agent。
3. 状态化会话：Agent可以“记住”任务，断开连接也能继续工作
状态化会话是Claude Managed Agents的一个核心亮点，也是解决长时间运行任务痛点的关键功能。以前我们开发的AI Agent，大多是无状态的，一旦开发者断开连接，或者网络出现中断，Agent的运行状态就会丢失，之前的工作全部白费。而状态化会话功能，让Agent能够“记住”当前的运行状态，即使断开连接，也能继续运行。
具体来说，状态化会话会将Agent的运行状态、文件系统、对话历史等信息实时保存起来，形成一个持久化的会话。即使你关闭了浏览器、断开了网络，Agent仍然会在云端继续运行，直到完成任务。而且，你可以通过SSE事件流实时监控Agent的运行状态，随时了解任务的进展情况，如果发现问题，还能中途干预，比如暂停任务、修改任务参数、终止任务等。
举个例子，如果你让Agent处理一个需要运行5小时的数据分析任务，运行了2小时后，你需要关闭电脑去处理其他事情，这时候你无需担心任务会中断。Agent会继续在云端运行，将运行状态实时保存，等你再次打开电脑，重新连接会话，就能看到任务的进展情况，还能继续对Agent进行操作。
这种状态化会话功能，不仅解决了断点续传的问题，还让开发者能够更灵活地管理Agent的运行。比如，你可以在上班时间启动一个长时间运行的任务，然后下班回家，通过手机或平板实时监控任务进展，无需一直守在电脑前。而且，会话持久化还能让多个开发者协作管理同一个Agent，比如一个开发者启动任务，另一个开发者可以中途接手，查看任务进展，修改任务逻辑，提升协作效率。
4. 强大的工具集：覆盖多种场景，无需额外开发工具
AI Agent的核心能力之一就是调用工具，而工具的丰富程度，直接决定了Agent的适用场景。Claude Managed Agents内置了一套强大的工具集，覆盖了日常开发、数据分析、内容处理等多种场景，开发者无需额外开发工具，直接就能调用，极大地降低了Agent的开发成本。
具体来说，这套工具集包含以下几类核心工具，每一类工具都能满足不同的任务需求：
（1）Bash命令工具
支持Agent运行各种Bash命令，比如查看文件目录、创建文件、删除文件、执行脚本等。对于需要处理服务器文件、运行Shell脚本的任务来说，这个工具非常实用。比如，你可以让Agent通过Bash命令批量处理服务器上的日志文件，提取关键信息，生成分析报告。
示例Bash命令：
# 查看当前目录下的所有文件ls-l# 批量提取日志文件中的错误信息，并保存到error.log中grep"error"*.log>error.log# 运行Python脚本python analyze_data.py（2）文件读写/编辑/搜索工具
支持Agent对文件进行读写、编辑、搜索等操作，包括文本文件、Excel文件、PDF文件等。比如，你可以让Agent读取用户上传的Excel文件，提取数据进行分析；也可以让Agent编辑文本文件，修改内容、添加注释；还可以让Agent搜索文件中的关键信息，快速定位所需内容。
示例操作：
# 读取Excel文件importpandasaspd df=pd.read_excel("data.xlsx")# 提取数据并进行统计total=df["销售额"].sum()average=df["销售额"].mean()# 编辑文本文件，写入统计结果withopen("result.txt","w")asf:f.write(f"总销售额：{total}\n")f.write(f"平均销售额：{average}")# 搜索文件中的关键信息withopen("result.txt","r")asf:content=f.read()if"总销售额"incontent:print("找到关键信息：",content.split("总销售额：")[1].split("\n")[0])（3）网页搜索+内容获取工具
支持Agent进行网页搜索，获取互联网上的最新信息，并提取网页中的内容。比如，你可以让Agent搜索某行业的最新动态，提取关键信息，生成行业报告；也可以让Agent搜索某产品的用户评价，分析用户需求和痛点。
这个工具的优势在于，它能够实时获取互联网上的信息，让Agent的知识保持更新，避免因为知识过时导致任务执行错误。比如，开发一个财经分析Agent，需要实时获取最新的股市数据、财经新闻，网页搜索工具就能很好地满足这个需求。
（4）MCP服务器工具
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic在2024年底发布的一套开放标准协议，如果把AI比作大脑，那么MCP就是一套通用的“神经传导协议”，它定义了工具如何以统一的方式被AI调用。Claude Managed Agents内置了MCP服务器工具，支持Agent连接外部工具，实现更丰富的功能。
比如，你可以通过MCP服务器连接企业内部的ERP系统、CRM系统，让Agent能够访问企业内部的数据，处理企业的业务流程；也可以连接第三方服务，比如支付服务、物流服务，让Agent能够完成支付、物流查询等任务。MCP协议的存在，打破了“数据孤岛”，让Agent能够无缝对接各种外部系统和工具。
（5）Agent Skills扩展工具
Agent Skills是Anthropic在2025年10月推出的一项功能，本质上是可复用的能力包，像是给Agent装备的“工具箱”。Claude Managed Agents支持Agent Skills扩展，开发者可以根据自己的需求，开发自定义的技能，或者使用社区分享的技能，扩展Agent的功能。
一个精心设计的技能，可以提供智能功能，轻松媲美甚至超越完整的人工智能产品。更重要的是，任何人都可以开发自己的技能，无需任何技术背景。比如，你可以开发一个“PDF处理技能”，包含PDF合并、拆分、文本提取等功能；也可以开发一个“品牌指南技能”，让Agent在设计海报、网站时，自动遵循企业的品牌规范。
技能的结构非常简单，通常只需要一个SKILL.md文件，用自然语言编写即可，包含技能的元数据、任务执行指南、工具使用说明等。示例SKILL.md文件：
--- name: pdf-processor description: 处理PDF文件，包括合并、拆分、文本提取等功能，当需要处理PDF文件时使用。 allowed-tools: Read, Bash, FileEdit --- # PDF处理器 ## 功能 1. 合并多个PDF文件为一个文件 2. 将一个PDF文件拆分为多个文件 3. 提取PDF文件中的文本内容 ## 使用方法 ### 合并PDF ```bash pdftk input1.pdf input2.pdf cat output merged.pdf拆分PDF
pdftk input.pdf burst output page_%d.pdf提取文本
pdftotext input.pdf output.txt通过这些丰富的工具，Claude Managed Agents能够覆盖大多数AI Agent的开发场景，开发者无需额外开发工具，只需根据任务需求，选择合适的工具，就能快速搭建出功能强大的AI Agent。
5. 多Agent协调：复杂任务流水线，效率大幅提升
在实际工作中，很多任务都比较复杂，单一Agent很难完成，需要多个Agent协同工作，分工合作，才能高效完成任务。比如，一个复杂的数据分析任务，可能需要一个Agent负责数据采集，一个Agent负责数据清洗，一个Agent负责数据分析，一个Agent负责报告生成，多个Agent协同工作，形成一条任务流水线。
Claude Managed Agents提供了多Agent协调功能（目前处于研究预览阶段，需要申请才能使用），支持一个Agent动态生成并指挥子Agent，让多个Agent并行工作，分工合作，大幅提升复杂任务的执行效率。
具体来说，主Agent可以根据任务需求，自动分析任务的各个环节，然后生成对应的子Agent，为每个子Agent分配具体的任务，子Agent完成任务后，将结果返回给主Agent，主Agent再对结果进行汇总、处理，最终完成整个任务。而且，主Agent还能实时监控子Agent的运行状态，协调子Agent之间的工作，避免出现任务冲突或重复劳动。
举个例子，一个“行业报告生成”任务，主Agent可以生成以下4个子Agent：
数据采集子Agent：负责搜索行业最新数据、新闻动态，提取关键信息；
数据清洗子Agent：负责对采集到的数据进行清洗，去除无效数据、重复数据，规范数据格式；
数据分析子Agent：负责对清洗后的数据进行分析，生成统计结果、趋势图表；
报告生成子Agent：负责根据数据分析结果，生成专业的行业报告，优化报告格式和内容。
这4个子Agent并行工作，主Agent负责协调和汇总，原本需要10小时才能完成的任务，可能只需2-3小时就能完成，效率大幅提升。而且，这种多Agent协调模式，还能提高任务的灵活性和可扩展性，如果任务需求发生变化，主Agent可以快速调整子Agent的任务分配，无需重新开发整个Agent。
目前，多Agent协调功能还处于研究预览阶段，但已经展现出了强大的潜力。相信在正式上线后，会成为Claude Managed Agents的核心竞争力之一，帮助开发者更好地处理复杂任务。
6. 治理和可观测性：Agent运行可监控、可追溯，管理更轻松
对于企业和开发者来说，AI Agent的治理和可观测性非常重要。尤其是在企业场景中，多个Agent同时运行，处理大量的任务，需要能够实时监控Agent的运行状态，排查问题，追溯任务执行过程，确保Agent能够合规、稳定地运行。
Claude Managed Agents提供了完善的治理和可观测性功能，让开发者能够轻松管理Agent的运行，具体包括以下几个方面：
（1）作用域权限+身份管理
支持细粒度的权限控制，开发者可以为不同的Agent、不同的用户分配不同的权限，限制Agent的访问范围和操作权限。比如，为数据分析Agent分配“只读”权限，只能访问数据，不能修改数据；为管理员分配“全权限”，可以管理所有Agent的运行和配置。同时，还支持身份认证功能，确保只有授权用户才能访问和操作Agent，防止未授权访问。
（2）完整执行追踪
实时记录Agent的每一步操作，包括任务接收、工具调用、代码运行、结果返回、错误信息等，形成完整的执行日志。开发者可以通过执行日志，追溯任务的执行过程，排查任务执行过程中出现的问题，比如为什么Agent调用工具失败、为什么代码运行报错等。而且，执行日志会持久化保存，方便开发者后续查询和分析。
（3）Claude Console调试分析
提供了Claude Console控制台，开发者可以在控制台中直接调试和分析Agent的运行情况。比如，查看Agent的运行状态、执行日志、工具调用记录等；修改Agent的配置参数、系统提示、工具选择等；模拟任务请求，测试Agent的响应效果。控制台的界面简洁直观，操作方便，即使是非技术人员，也能轻松上手。
（4）Outcomes功能（研究预览）
这是一个非常智能的功能，开发者可以为Agent定义成功标准，比如“分析报告的准确率达到90%以上”“任务完成时间不超过2小时”等。Agent在执行任务的过程中，会根据这个成功标准，自主迭代优化，调整任务执行策略，直到达成目标。这个功能让Agent具备了“自我优化”的能力，能够不断提升任务执行的质量和效率。
完善的治理和可观测性功能，让开发者能够轻松管理Agent的运行，降低管理成本，同时也让企业能够更好地控制Agent的运行风险，确保Agent能够合规、稳定地为业务服务。
三、通俗解读：Claude Managed Agents到底是怎么工作的？
很多开发者看完上面的核心能力，可能还是会觉得有点抽象，不知道Claude Managed Agents到底是怎么工作的。其实，它的工作逻辑非常简单，核心就是四个关键概念，以及一个典型的运行流程。接下来，我就用通俗的语言，给大家解读一下它的工作原理，让大家一看就懂。
先搞懂4个核心概念，轻松理解工作逻辑
Claude Managed Agents的工作逻辑，围绕着四个核心概念展开，这四个概念相互关联，构成了整个产品的运行体系。我们可以用一个“团队工作”的例子，来理解这四个概念：
1. Agent：核心“执行者”，相当于团队中的“员工”
Agent是整个系统的核心，相当于团队中的“员工”，负责具体的任务执行。它不是单一的大模型，而是一个组合体，包含了大模型、系统提示、工具、MCP、Skills等元素。简单来说，Agent就是“有思想、有工具、有技能”的执行者，能够根据用户的任务需求，自主分析、自主调用工具、自主完成任务。
比如，一个数据分析Agent，它的组成部分可能是：Claude 3 Opus大模型（思想）+ 数据分析系统提示（工作准则）+ Excel解析、图表生成等工具（工具）+ MCP服务器（连接外部系统）+ PDF处理、数据统计等Skills（技能）。这个Agent就像一个专业的数据分析员，能够自主完成数据分析任务。
2. Environment：运行“场地”，相当于团队中的“办公室”
Environment是Agent的运行环境，相当于团队中的“办公室”，为Agent提供运行所需的基础条件。它是一个云容器模板，包含了预装的编程语言环境（比如Python、Node.js）、网络规则（比如哪些网站可以访问、哪些不能访问）、挂载的文件系统（比如用户上传的文件、Agent生成的文件）等。
不同的Agent可能需要不同的运行环境，比如数据分析Agent需要Python环境和Excel解析工具，网页爬虫Agent需要网络访问权限和网页解析工具。开发者可以根据Agent的需求，创建不同的Environment，为Agent提供合适的运行条件。而且，Environment可以重复使用，多个Agent可以使用同一个Environment，降低环境配置的成本。
3. Session：运行“实例”，相当于团队中的“工作任务”
Session是Agent在特定Environment中的一次运行实例，相当于团队中的“工作任务”。当你启动一个Agent去完成某个任务时，系统会创建一个Session，将Agent和Environment关联起来，Agent在这个Session中执行任务，运行状态、文件、对话历史等都会保存在这个Session中。
比如，你让数据分析Agent分析一份Excel文件，系统会创建一个Session，将数据分析Agent和包含Python环境的Environment关联起来，Agent在这个Session中读取Excel文件、分析数据、生成报告，所有的运行状态和结果都会保存在这个Session中。即使你断开连接，这个Session也会继续存在，Agent会继续在Session中执行任务。
4. Events：“消息传递”，相当于团队中的“沟通记录”
Events是系统中的各种消息，相当于团队中的“沟通记录”，包括用户的任务请求、Agent的工具调用结果、Session的状态更新、错误信息等。这些Events通过SSE事件流实时传递，让开发者能够实时监控Agent的运行状态，也让Agent能够根据Events调整自己的执行策略。
比如，用户发送一个“分析Excel数据”的任务请求，这就是一个Event；Agent调用Excel解析工具，工具返回解析结果，这也是一个Event；Agent完成数据分析，生成报告，Session状态更新为“完成”，这也是一个Event。开发者可以通过SSE事件流，实时接收这些Events，了解任务的进展情况。
典型运行流程：6步搞定，从创建到执行全流程
搞懂了四个核心概念，我们再来看Claude Managed Agents的典型运行流程。其实整个流程非常简单，只需6步，就能完成从Agent创建到任务执行的全流程，即使是新手开发者，也能轻松上手。
第一步：创建Agent
首先，开发者需要创建一个Agent，定义Agent的核心配置，包括选择大模型（比如Claude 3 Opus、Claude 3 Sonnet）、编写系统提示（告诉Agent它的角色、工作准则、任务目标）、选择需要调用的工具（比如文件读写工具、网页搜索工具）、配置MCP服务器（如果需要连接外部工具）、加载Skills（如果需要扩展功能）等。
创建Agent的过程非常简单，在Claude Console控制台中，只需填写相关配置，点击“创建”即可，无需编写复杂的代码。比如，创建一个数据分析Agent，只需选择Claude 3 Opus大模型，编写系统提示“你是一个专业的数据分析员，负责分析用户上传的Excel数据，生成可视化图表和分析报告，确保数据准确、报告清晰”，然后选择Excel解析、图表生成、文件读写等工具，加载数据统计Skills，就能完成Agent的创建。
第二步：创建Environment
接下来，需要创建一个Environment，为Agent提供运行环境。根据Agent的需求，配置预装的编程语言环境（比如Python 3.10）、网络规则（比如允许访问互联网、禁止访问企业内部系统）、挂载文件系统（比如允许Agent访问用户上传的文件、保存生成的报告）等。
同样，创建Environment也非常简单，在控制台中选择“创建环境”，填写环境名称、配置运行环境和网络规则，点击“保存”即可。而且，Environment可以重复使用，比如你创建了一个Python环境，后续所有需要Python环境的Agent，都可以使用这个Environment。
第三步：启动Session
Agent和Environment创建完成后，就可以启动Session了。启动Session时，需要将Agent和Environment关联起来，选择任务的运行模式（比如实时运行、定时运行），设置任务的超时时间、重试次数等参数。
启动Session后，系统会自动为Agent分配运行资源，Agent会在Environment中启动，准备接收任务请求。此时，Session的状态为“运行中”，开发者可以通过SSE事件流，实时监控Session的运行状态。
第四步：发送任务事件
Session启动后，开发者可以向Agent发送任务事件，也就是用户的任务请求。任务事件可以是文本形式，比如“分析上传的Excel文件，生成销售额统计图表和分析报告”；也可以包含附件，比如上传Excel文件、PDF文件等。
发送任务事件后，Agent会接收到任务请求，根据系统提示和自身配置，分析任务需求，制定执行计划。比如，Agent接收到“分析Excel数据”的任务后，会先读取上传的Excel文件，然后调用Excel解析工具提取数据，再调用数据分析工具进行统计，最后调用图表生成工具生成可视化图表。
第五步：Agent自主执行任务
这一步是整个流程的核心，Agent会根据制定的执行计划，自主执行任务，无需开发者干预。在任务执行过程中，Agent会自动调用工具、处理工具返回的结果、处理错误信息，同时实时更新Session的状态，将相关Events通过SSE事件流传递给开发者。
比如，Agent在解析Excel文件时，如果遇到文件格式错误，会自动尝试修复，或者返回错误信息，通知开发者；在生成图表时，如果数据异常，会自动检查数据，重新进行分析。而且，由于状态化会话的存在，即使中途出现网络中断，Agent也会继续执行任务，不会丢失运行状态。
第六步：中途干预（可选）
在Agent执行任务的过程中，开发者可以通过SSE事件流实时监控任务进展，如果发现问题，比如Agent调用工具错误、任务执行方向偏离预期，或者需要修改任务需求，可以中途干预，比如暂停任务、修改任务参数、终止任务等。
比如，Agent在分析数据时，开发者发现数据统计错误，就可以暂停任务，修改系统提示，或者调整数据解析规则，然后重新启动任务，Agent会从断点处继续执行。这种中途干预功能，让开发者能够更好地控制任务执行过程，确保任务能够按照预期完成。
整个运行流程非常简洁，开发者只需完成前四步，后续的任务执行和状态监控，都可以交给Claude Managed Agents来完成，极大地降低了AI Agent的开发和管理成本。而且，流程的每一步都可以在Claude Console控制台中操作，界面直观，操作简单，即使是非技术人员，也能轻松上手。
四、我的判断：Claude Managed Agents的定位的影响，哪些项目会被淘汰？
聊完了Claude Managed Agents的核心能力和工作逻辑，相信大家对这款产品有了更清晰的认识。结合我多年的AI Agent开发经验，以及目前行业的发展趋势，我对这款产品的定位和影响，有以下几点判断，也和大家分享一下，看看哪些AI Agent项目会被它淘汰。
1. 产品定位：精准瞄准企业和开发者，主打“高效、低成本、低门槛”
Claude Managed Agents的定位非常清晰，它不是面向普通消费者的AI助手，而是面向企业和开发者的AI Agent开发平台。它的核心目标，是帮助企业和开发者快速部署生产级的AI Agent，无需投入大量的时间和人力搭建基础设施，降低AI Agent的开发门槛和成本。
从目标用户来看，它主要针对以下两类人群：
第一类是中小型企业和创业团队。这类团队通常资源有限，没有足够的人力和资金来搭建AI Agent基础设施，而且核心需求是快速将AI Agent落地，解决实际业务问题。Claude Managed Agents正好满足了他们的需求，让他们能够以极低的成本，快速搭建出生产级的AI Agent，无需担心基础设施的问题。
第二类是大型企业的开发者团队。这类团队虽然有足够的资源搭建基础设施，但搭建和维护基础设施需要投入大量的时间和人力，而且这些工作与核心业务逻辑无关，属于“重复性劳动”。Claude Managed Agents能够帮他们省去这些繁琐的工作，让他们能够将精力集中在核心业务逻辑的开发上，提升开发效率，降低维护成本。
目前，已经有不少企业开始使用Claude Managed Agents。比如，Notion已经在内部使用Managed Agents搭建了帮助工程师写代码、帮知识工作者做演示的企业Agent；Rakuten把销售、市场、财务、HR的Agent都用Managed Agents部署了，每个专项Agent的上线时间仅为一周；Sentry的调试Agent在发现bug之后，会自动写补丁、开PR，开发者收到的是一个可以直接review的修复方案，整个流程不需要人介入。这些案例都证明了Claude Managed Agents的实用性和高效性。
2. 不适合的场景：极致自定义和纯本地运行需求
虽然Claude Managed Agents非常强大，但它并不是万能的，也有一些不适合的场景。最主要的就是两类场景：
第一类是追求极致自定义控制的场景。Claude Managed Agents的核心是“托管”，基础设施和核心框架都是由Anthropic提供的，开发者只能在Anthropic提供的框架内进行配置和开发，无法对基础设施进行深度自定义。比如，如果你需要对沙箱环境进行深度改造，或者需要自定义Agent循环的核心逻辑，Claude Managed Agents可能无法满足你的需求。这种情况下，你可能还是需要自己搭建基础设施，开发自定义的AI Agent。
第二类是需要纯本地运行的场景。Claude Managed Agents是基于云端的，Agent的运行、数据的存储都是在Anthropic的云端服务器上，无法实现纯本地运行。对于一些对数据隐私要求极高的企业，比如金融、医疗等行业，数据不能离开本地服务器，这种情况下，Claude Managed Agents就不适合了。这类企业还是需要搭建本地的AI Agent基础设施，实现纯本地运行。
3. 行业影响：一大批中小型AI Agent项目将被淘汰
这是我最直观的判断，Claude Managed Agents的出现，将会引发AI Agent行业的“洗牌”，一大批中小型AI Agent项目将会被淘汰。为什么这么说？主要有以下两个原因：
（1）基础设施搭建不再是“壁垒”，中小团队失去竞争力
以前，AI Agent的开发门槛主要集中在基础设施搭建上，那些能够搞定基础设施的团队，就能在行业中占据一定的优势。而很多中小型团队，因为无法搞定基础设施，只能停留在原型阶段，无法实现生产级部署。
但Claude Managed Agents将基础设施全部托管，让所有开发者都能轻松获得生产级的基础设施，基础设施搭建不再是“壁垒”。这样一来，中小团队的竞争力就会大幅下降，因为他们的核心优势（比如搞定了基础设施）已经不复存在。而大型企业和有核心业务逻辑的团队，能够借助Claude Managed Agents，快速搭建出功能强大的AI Agent，抢占市场份额。
（2）“低成本+高效率”碾压中小项目，性价比差距过大
对于中小型AI Agent项目来说，搭建和维护基础设施需要投入大量的成本，包括人力成本、服务器成本、安全成本等。而Claude Managed Agents的定价非常亲民，不仅省去了基础设施的搭建和维护成本，还能大幅提升开发效率，让项目快速落地。
比如，一个中小型团队开发一个生产级AI Agent，需要投入2-3名开发者，花费2-3个月的时间搭建基础设施，服务器成本每月也需要几千元。而使用Claude Managed Agents，只需1名开发者，花费几天时间就能完成Agent的创建和部署，每月的使用成本仅几百元，性价比差距非常大。
在这种情况下，很多企业会选择使用Claude Managed Agents，而不是选择中小型团队开发的AI Agent项目，因为前者更高效、更低成本、更稳定。久而久之，那些没有核心竞争力、只是单纯搭建基础设施、提供通用功能的中小型AI Agent项目，就会被市场淘汰。
4. 哪些项目能存活？核心竞争力是关键
虽然很多中小型AI Agent项目会被淘汰，但并不是所有项目都会被淘汰。能够存活下来的项目，必然具备自己的核心竞争力，主要有以下三类：
第一类是拥有核心业务逻辑和行业解决方案的项目。这类项目的核心价值不在于基础设施，而在于对特定行业的理解和核心业务逻辑的开发。比如，针对医疗行业的AI Agent，能够处理医疗数据、辅助诊断；针对金融行业的AI Agent，能够进行风险控制、数据分析。这类项目能够借助Claude Managed Agents，快速搭建基础设施，专注于核心业务逻辑的优化，提升行业竞争力，不会被淘汰。
第二类是针对极致自定义和纯本地运行需求的项目。这类项目针对的是Claude Managed Agents不适合的场景，比如需要深度自定义基础设施、需要纯本地运行的企业。这类项目虽然开发成本高，但能够满足特定企业的需求，有自己的市场空间，能够存活下来。
第三类是提供自定义Skills和工具的项目。Claude Managed Agents支持Skills扩展，而很多企业和开发者需要自定义的Skills和工具，来满足特定的任务需求。如果一个项目能够开发出高质量的自定义Skills和工具，供其他开发者使用，就能在行业中占据一席之地，不会被淘汰。比如，开发针对特定行业的Skills，或者开发功能强大的自定义工具，都有很大的市场需求。
五、开发者该如何应对？拥抱变化，找准自身定位
面对Claude Managed Agents带来的行业变革，很多开发者都会感到焦虑，担心自己的项目被淘汰，担心自己的技能不再适用。其实，不必过度焦虑，变革带来的不仅是挑战，还有机遇。作为开发者，我们应该拥抱变化，找准自身定位，提升核心竞争力，才能在行业中立足。
1. 放弃“重复造轮子”，专注核心业务逻辑
以前，很多开发者花费大量的时间和精力搭建AI Agent基础设施，其实这属于“重复造轮子”，没有太大的价值。现在，Claude Managed Agents已经帮我们搞定了基础设施，我们应该放弃“重复造轮子”，将精力集中在核心业务逻辑的开发上，打造具有差异化优势的AI Agent。
比如，如果你是做数据分析Agent的，就不要再花费时间搭建沙箱、状态管理等基础设施，而是专注于数据分析逻辑的优化，提升数据分析的准确率和效率，开发针对特定行业的数据分析功能，打造差异化优势。只有这样，才能在市场中占据一席之地。
2. 学习Claude Managed Agents，提升开发效率
Claude Managed Agents是AI Agent领域的一个重要变革，它的出现，将改变AI Agent的开发模式。作为开发者，我们应该主动学习Claude Managed Agents的使用方法，熟练掌握它的核心功能和工作逻辑，利用它来提升开发效率，快速将自己的创意和核心业务逻辑落地。
目前，Claude Managed Agents处于公测阶段，开发者可以免费申请使用，提前熟悉产品的功能和操作。而且，Anthropic提供了详细的官方文档和教程，帮助开发者快速上手。我们可以通过官方文档、教程、社区等渠道，学习Claude Managed Agents的使用方法，将其运用到自己的项目中，提升开发效率。
3. 找准自身定位，打造核心竞争力
在AI Agent行业洗牌的背景下，找准自身定位，打造核心竞争力，是开发者存活和发展的关键。我们可以根据自己的优势和行业需求，选择适合自己的发展方向：
如果你擅长特定行业，比如医疗、金融、教育等，可以专注于该行业的AI Agent开发，打造行业解决方案，利用Claude Managed Agents快速落地，形成行业壁垒；如果你擅长工具开发，可以专注于自定义Skills和工具的开发，为其他开发者提供服务；如果你擅长技术优化，可以专注于核心业务逻辑的优化，提升AI Agent的性能和用户体验。
4. 拥抱生态，加强协作
Claude Managed Agents的出现，不仅改变了AI Agent的开发模式，还会催生一个新的生态系统，包括Skills开发者、工具提供者、行业解决方案提供者等。作为开发者，我们应该拥抱这个生态系统，加强与其他开发者的协作，实现互利共赢。
比如，你可以将自己开发的Skills分享到社区，供其他开发者使用，同时也可以使用社区中其他开发者分享的Skills，扩展自己Agent的功能；你可以与行业解决方案提供者合作，将自己的工具和Skills集成到他们的解决方案中，扩大自己的影响力；你可以与其他开发者合作，共同开发复杂的AI Agent项目，提升项目的竞争力。
六、总结：AI Agent开发的新时代，机遇与挑战并存
Claude Managed Agents的横空出世，标志着AI Agent开发进入了一个新的时代——“托管式开发”时代。它彻底解决了AI Agent基础设施搭建繁琐的痛点，让开发者能够专注于核心业务逻辑，大幅提升开发效率，降低开发成本。
对于整个AI Agent行业来说，这款产品的出现，既是机遇，也是挑战。机遇在于，它降低了AI Agent的开发门槛，让更多的企业和开发者能够参与到AI Agent的开发中来，推动AI Agent的规模化部署和应用；挑战在于，它会引发行业洗牌，一大批没有核心竞争力的中小型AI Agent项目将会被淘汰，开发者需要不断提升自己的核心竞争力，才能在行业中立足。
回到最初的感慨，Harness还没学完，Claude Managed Agents就来了，这或许就是AI行业的常态，迭代速度快，变革不断。作为开发者，我们无法阻止变革的到来，只能拥抱变化，不断学习，找准自身定位，打造核心竞争力。
未来，AI Agent将会在更多的行业得到应用，成为企业数字化转型的重要工具。而Claude Managed Agents，无疑会成为这个过程中的重要推动者，帮助更多的企业和开发者实现AI Agent的快速落地。对于我们开发者来说，与其焦虑不安，不如主动拥抱这款产品，利用它的优势，打造出更具竞争力的AI Agent，抓住行业发展的机遇。