Claude Managed Agents 是 Anthropic 推出的 AI 智能体服务，让一个 AI 指挥其他 AI 分工做事，这种做法叫 multi-agent（多智能体）。它是开发者通过 Claude API 使用的服务。Anthropic 的服务在中国大陆无法直接访问。

Claude Managed Agents 是什么

先认识 agent（智能体）。它是能自己读文件、跑命令、上网、做完一连串事的 AI，不只是回答问题的聊天机器人。想看完整说明可以读AI Agent 完整指南。

Claude Managed Agents 是 Anthropic 先做好、可以配置的 agent 运行环境，跑在 Anthropic 托管的服务器上，适合长时间、不用盯着的工作。你不用自己搭环境，也不用自己写程序指挥 AI 什么时候做什么，Claude 可以直接读文件、跑命令、上网。

目前整体是 beta（测试阶段），所有 API 账号默认开通。处理医疗等受监管的敏感数据前，先确认是否符合规定。

Multi-agent 是什么

Multi-agent orchestration（多智能体协作）的意思是：一个 agent 与其他 agent 协调，完成复杂的工作。每个 agent 有自己独立的 context（AI 当下记得的对话内容），可以同时进行。官方说这有助提升输出质量，也可能更快完成。

打个比方：你是餐厅老板，要办一场百人宴席。一个人切菜、炒菜、摆盘会干到天亮，所以找主厨当总指挥，由他把切菜、炖汤、甜点分给不同的师傅。主厨就是主 agent，师傅就是其他 agent。

这个功能也标示为 beta。要开放哪几种分工方式由你决定，什么时候用则由 agent 自己判断。

Multi-agent 的三种分工方式

Subagents（子智能体）。 主 agent 自己把任务派给帮手，并读取它们的回报。每个帮手在自己的对话线程（session thread）工作，结束后仍保留，主 agent 可以追问。帮手只有一层，不能再往下派活，同一次任务最多同时有 25 个。

Dynamic workflows（动态工作流）。 主 agent 自己写一段程序，分阶段叫一大群 agent 同时作业，再把结果合并，程序由 Anthropic 的服务器在后台执行。官方举的例子有大规模检查、系统迁移、深度研究和交叉比对数据。每个 agent 都会用掉 token，官方建议设置 session budget。

Advisor（顾问）。 主 agent 做到一半，可以请另一个模型给意见，例如规划做法或最后检查，动手的仍是主 agent。这个设置默认关闭，用量按顾问模型的费率计费。

什么时候适合用 multi agent

官方列出三种适合的情境。

  • 并行处理：同时搜索多个来源或分析不同文件，再由主 agent 汇总。
  • 专业分工：让各 agent 带着专属的指令和工具，例如一个管安全、一个管文档，不用把所有功能塞给同一个 agent。
  • 升级咨询：遇到难题时，向另一个模型请教，也就是上面的 advisor。

反过来，工作很小时，一个 agent 做完更省，也不会多花 token。官方也提醒，不确定适不适合时，先看他们另外写的“什么时候该用、什么时候不该用”。

所有 agent 共用同一个运行环境和文件，但对话记录各自独立。agent 也可以通过 MCP 连外部工具（让 AI 接外部服务的标准，详见MCP 是什么）。

延伸阅读

封面图片来源：Anthropic（claude.com/blog/claude-managed-agents）