Claude Managed Agents发布：让Agentic AI工作流成为现实

你在逻辑上花的时间比产品还多——Agent循环、工具执行、上下文管理、沙箱隔离和会话处理，所有这些只能从头开始连接。Claude Managed Agents承诺解决这个问题：不再是需要包装的API，而是直接提供一个运行时。

两个产品

Claude Managed Agents

一个完全托管的Agent运行环境，运行在Anthropic的基础设施上。你定义Agent，发送任务，Anthropic的云处理其他一切：容器、工具、执行和会话。

Claude Agent SDK

一个Python和TypeScript库，将驱动Claude Code的相同Agent循环嵌入到你自己的应用中。你自己托管它，但所有困难的部分都是预构建的。

产品	Agent运行位置
SDK	你自己的基础设施内
Managed Agents	Anthropic的云上，完全托管

四个构建块

构建块	说明
Agent	配置：模型、系统提示、工具、MCP服务器和技能。定义一次，通过ID重用
Environment	云容器：预安装包（Python、Node.js、Go等）、网络访问规则、挂载文件
Session	Agent在环境中的一个运行实例，执行特定任务
Events	应用和Agent之间流动的消息：用户轮次、工具结果、状态更新、流式响应

代码示例

创建Agent（做一次）：

python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

# 创建Agent — 做一次，通过ID重用
agent = client.beta.agents.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    system="你是一个软件工程师。修复bug，运行测试，并报告结果。",
    tools=[{"type": "bash"}, {"type": "file_operations"}, {"type": "web_search"}],
    name="bug-fixer"
)

print(agent.id)  # 保存这个 — 你将在会话中引用它

启动会话并发送任务：

python

# 创建一个包含Agent所需包的环境
environment = client.beta.environments.create(
    packages=["pytest", "requests"]
)

# 启动一个使用你的Agent和环境的会话
session = client.beta.sessions.create(
    agent_id=agent.id,
    environment_id=environment.id
)

# 将你的任务作为事件发送
response = client.beta.sessions.events.create(
    session_id=session.id,
    content="找出并修复auth.py中失败的测试"
)

Agent循环是如何工作的

Claude不会响应一次然后等待。它运行一个持续的循环：接收提示、评估任务、调用工具、处理结果、重复——直到任务完成。

实际任务示例

任务：「找出并修复auth.py中失败的测试」

轮次	动作
第1轮	Claude通过Bash运行测试套件，返回三个失败
第2轮	Claude读取测试文件以理解问题
第3轮	Claude编辑文件并重新运行测试，三个全部通过
最后一轮	Claude返回没有工具调用的文本响应，任务完成

流式代码示例

python

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

async for event in client.beta.sessions.stream(
    session_id=session.id,
    event={
        "type": "user",
        "content": "找出并修复auth.py中失败的测试"
    }
):
    # 看看每轮Claude在做什么
    if event.type == "assistant_message":
        print(event.content)

    # 捕获最终结果
    if event.type == "result":
        print(f"完成: {event.result}")
        print(f"使用的轮数: {event.num_turns}")
        print(f"成本: ${event.total_cost_usd:.4f}")

上下文管理：自动压缩

每轮都会添加到上下文窗口：提示、工具定义、文件读取、命令输出和对话历史。一旦达到限制，会话就会死亡。

Managed Agents自动处理：当上下文窗口接近限制时，系统通过总结较旧的历史来压缩对话以释放空间，同时保持最近的交换和关键决策完整。

三个控制

1. Effort Level

控制每轮Claude推理的深度。要深思熟虑地设置，因为它会影响Token使用和成本。

2. Max Turns and Budget

在循环失控之前设置上限：

python

session = client.beta.sessions.create(
    agent_id=agent.id,
    environment_id=environment.id,
    max_turns=20,          # 20轮后停止
    max_budget_usd=0.50    # 或者当花费达到$0.50
)

当任一限制达到时，会话返回一个明确的子类型结果，如果需要可以用会话ID恢复。

3. Permission Mode

控制Claude在不询问的情况下能做什么：

模式	说明
default	通过回调gates任何未预先批准的内容
acceptEdits	自动批准文件编辑，仍然gates shell命令
bypassPermissions	在隔离容器和CI中无提示地运行一切

中途引导会话

当会话运行时，可以发送额外的事件来重定向、添加上下文或停止：

python

# 发送会话中途的纠正
client.beta.sessions.events.create(
    session_id=session.id,
    content="实际上，只修复auth_token测试 — 不要管login测试"
)

会话持久：捕获会话ID，可以在中断的地方继续：

python

# 恢复之前的会话
async for event in client.beta.sessions.stream(
    session_id="sess_abc123",   # 来自之前的运行
    event={"type": "user", "content": "继续 — 现在也修复payment模块"}
):
    if event.type == "result":
        print(event.result)

完整工具集

文件操作

工具	说明
Read	读取容器中的任何文件
Write	创建新文件
Edit	修改现有文件

搜索

工具	说明
Glob	按模式查找文件
Grep	用正则表达式搜索内容

执行

工具	说明
Bash	运行shell命令、脚本、git操作、安装包、运行测试

Web

工具	说明
WebSearch	搜索互联网
WebFetch	从任何URL获取和解析完整页面内容

编排

工具	说明
Task	生成用于隔离工作的子代理
Skill	调用可重用的工作流
AskUserQuestion	暂停并请求人工输入
TodoWrite	在会话中跟踪多步骤工作

除了内置工具，还可以通过MCP服务器连接外部服务并定义自定义工具。

入门

前置条件

来自platform.claude.com的Claude API密钥
所有请求上的managed-agents-2026-04-01测试版header
Python或TypeScript SDK（SDK自动设置header）

安装SDK

bash

pip install anthropic

设置API密钥

bash

export ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key

第一个工作Agent（不到20行）

python

import anthropic
import asyncio

client = anthropic.Anthropic()

async def main():
    agent = client.beta.agents.create(
        model="claude-sonnet-4-6",
        system="你是一个有用的工程助手。",
        tools=[{"type": "bash"}, {"type": "file_operations"}],
        name="my-first-agent"
    )

    environment = client.beta.environments.create(
        packages=["pytest"]
    )

    session = client.beta.sessions.create(
        agent_id=agent.id,
        environment_id=environment.id,
        max_turns=10,
        max_budget_usd=0.25
    )

    async for event in client.beta.sessions.stream(
        session_id=session.id,
        event={"type": "user", "content": "列出这个目录中的所有Python文件"}
    ):
        if event.type == "result":
            print(event.result)
            print(f"成本: ${event.total_cost_usd:.4f}")

asyncio.run(main())

总结

要点	说明
托管运行时	不再拼接脚本，直接发送任务
四大构建块	Agent + Environment + Session + Events
自动上下文管理	接近限制时自动压缩
三控制	Effort + Budget + Permissions
完整工具集	文件/搜索/执行/Web/编排

过去几周的基础设施工作现在变成了配置文件和API调用。这是快速构建生产级Agent的一大步。

关键词：Claude Managed Agents, Anthropic, Agent运行时, 托管Agent, Agent循环, 上下文管理

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