Особливості та принцип роботи керованих агентів Claude — усе за раз! Чи можуть вони прискорити виробництво компаній у 10 разів?

Anthropic представила керовані агенти Claude (Claude Managed Agents), пропонуючи повністю керовані інфраструктурні рішення та координацію між кількома агентами, що суттєво спрощує розробку базової архітектури. Офіційно заявляється, що це може допомогти підприємствам у 10 разів прискорити виробничий процес, і компанія активно намагається зайняти частку на ринку корпоративного AI.

Claude Managed Agents офіційно вийшли

Технологічний гігант у сфері AI Anthropic представив керовані агенти Claude (Claude Managed Agents), щоб допомогти компаніям легше створювати та впроваджувати AI-агенти. Цей інструмент надає розробникам готову до використання базову інфраструктуру, спрощує складні процеси, які раніше заважали автоматизації робіт і завдань, і, як стверджується, дозволяє компаніям у 10 разів швидше виводити продукти у виробництво.

Які особливості має Claude Managed Agents?

Згідно з описом у офіційній статті, під час розробки агентських систем підприємства зазвичай витрачають кілька місяців на вирішення питань інфраструктури, керування станом та налаштування прав доступу.

Claude Managed Agents абстрагує ці складні базові низькорівневі компоненти, тож розробникам достатньо визначити завдання агента та запобіжні обмеження (護олини), а платформа автоматично опрацьовує подальшу роботу.

Основні особливості охоплюють такі напрями:

Особливість 1: повністю керована безпекова інфраструктура

Claude Managed Agents надає середовище виконання рівня production, автоматично обробляє безпечне пісочне середовище (sandbox) та верифікацію, щоб мовні моделі могли отримувати доступ до файлів, виконувати код і переглядати вебсторінки в захищених контейнерах у хмарі.

Джерело зображення: anthropic Claude Managed Agents мають повністю керовану безпекову інфраструктуру

Особливість 2: підтримка автономної роботи протягом тривалого часу

Claude Managed Agents спеціально розроблені для асинхронних задач, які потребують тривалого виконання. Агенти можуть автономно працювати кілька годин і мають постійну файлову систему та збережену історію діалогів — навіть якщо зв’язок обірветься, виконання та результати лишаються збереженими.

Особливість 3: координація між кількома агентами та інструменти управління

Claude Managed Agents мають можливість запускати й керувати іншими агентами, щоб паралельно опрацьовувати робочі завдання. Платформа вбудовує інструменти управління, зокрема керування ідентифікаціями, обмеження доступу за межами (scope) та відстеження виконання, щоб гарантувати безпеку агентів під час доступу до реальних систем.

Як працюють Claude Managed Agents?

Щодо того, як саме працюють Claude Managed Agents, офіційна документація поділяє процес на такі кроки:

• Створення агента: розробник визначає модель, системні промпти та інструменти; після створення до нього можна багаторазово звертатися в різних сесіях.
• Створення середовища: налаштовується хмарний контейнер, заздалегідь встановлюються пакети програмного забезпечення та задаються правила доступу до мережі.
• Запуск сесії: запускається приклад виконання, який посилається на агентів і налаштування середовища, щоб виконати конкретне завдання.
• Надсилання подій і стрімінг-відповідей: повідомлення користувача надсилається як подія, модель автономно виконує інструменти та повертає результати, а історія зберігається також на стороні сервера.
• Керування або переривання: під час виконання користувач може надіслати додаткові події, щоб скеровувати роботу агента, або безпосередньо перервати виконання, щоб змінити напрям.

Згладження технічного розриву: Notion першою спробувала

Керівник інженерної платформи Claude Katelyn Lesse зазначила, що масштабне розгортання агентів є дуже складною інженерною задачею розподілених систем. Завдяки готовій базовій інфраструктурі від Anthropic інженери клієнтів можуть зосередитися на ключових бізнес-напрямах і розробці продуктів.

Далі в офіційній статті Anthropic пояснюється: застарілий дизайн AI Agents часто прив’язує мовну модель і інструменти виконання до одного й того самого контейнера, через що підтримувати систему стає складно.

Нова архітектура розділяє обчислювальну модель і середовище виконання: це не лише значно зменшує затримку в часі генерації першого токена, але й дає агентам гнучко підключатися до власної віртуальної приватної хмари компанії, одночасно підвищуючи безпеку й запобігаючи тому, щоб шкідливий код отримав доступ до конфіденційних облікових даних (credential).

У практичному застосуванні стартап у сфері продуктивності Notion показав, як використовувати цей новий сервіс для стимулювання функцій ведення клієнтів (lead generation).

Менеджер продукту Notion Eric Liu під час демонстрації передав агентству (агентам) цілу низку завдань для обробки Claude Managed Agents, і той почав послідовно виконувати кожен крок. Розробники також можуть напряму через панель керування платформи Claude у реальному часі переглядати стан роботи агента та використовувані інструменти.

Корпоративний ринок AI: боротьба технологічних гігантів

Нещодавно технологічні компанії одна за одною спрямовують ресурси, щоб атакувати ринок корпоративного AI, **цього року в лютому OpenAI запустила **Frontier платформу, а Nvidia також у березні цього року підхопила хвилю ентузіазму щодо OpenClaw і **випустила open-source **NemoClaw, сумісну з OpenClaw, надаючи відкриті моделі та ізольовані sandbox-середовища, щоб додати AI Agents захист конфіденційності даних і безпеки.

Ці дії демонструють, що галузь активно створює для підприємств більш масштабовану та безпечну базову інфраструктуру для AI, прискорюючи повноцінне впровадження AI в бізнес-сфері.

Додаткове читання:
CZ Binance глузує з AI-агентів «малої ракоподібної істоти» ( «маленьких раків/креветок» ): обіцяли звільнити руки, а в результаті щодня зайняті їхнім ремонтом