一個(gè)軟件工程師每月的人力成本，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)粗略估算，在國內(nèi)是 2 到 3 萬元左右。

如果只算他一天 8 小時(shí)在崗時(shí)間里真正執(zhí)行任務(wù)的部分，折合下來大約是每小時(shí) 110 到 170 元。

Anthropic 今天又推出了一項(xiàng)新功能 Claude Managed Agents， 有一項(xiàng)定價(jià)寫著 $0.08/ 小時(shí)，折合人民幣不到 0.6 元。

這個(gè)數(shù)字本身不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是它意味著 Anthropic 開始按小時(shí)計(jì)費(fèi)。不不僅收取使用的 Token 費(fèi)用，還開始計(jì)算 Agent 跑了多長時(shí)間。

▲ Claude Managed Agents 框架

Managed Agents 提供的是一整套現(xiàn)成基礎(chǔ)設(shè)施，也就是 Anthropic 所說的 agent harness：包括工具調(diào)用、記憶系統(tǒng)、權(quán)限控制、云端長時(shí)運(yùn)行、Agents 之間互相監(jiān)控，以及沙箱環(huán)境等功能。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們要雇一個(gè)人幫你干活，會(huì)遇到什么麻煩？

招人階段，要準(zhǔn)備辦公位（服務(wù)器）、要裝電腦配系統(tǒng)（開發(fā)環(huán)境）、要寫崗位職責(zé)說明書（代碼邏輯）。

干活階段：干到一半斷網(wǎng)了，進(jìn)度全丟（會(huì)話中斷）、想查他干了啥，沒有記錄（無法審計(jì)）、擔(dān)心他亂翻公司機(jī)密（權(quán)限管控）。

▲在 Claude 控制臺(tái)內(nèi)可以快速開始創(chuàng)建一個(gè) Managed Agents

而 Claude Managed Agents 在這個(gè)過程中的作用，就是把這些麻煩事全包了。Anthropic 表示，別再自己搭那個(gè)破爛不堪的草臺(tái)班子了，把基建交給我，你們只管去想怎么賺錢。

通過在 Claude 官方的 Agent 搭建控制臺(tái)或者使用 API 的方式，我們直接下達(dá) Agent 需求，Claude Managed Agents 負(fù)責(zé)給他工位、看著他干活、保證他不亂來。

目前，Claude Managed Agent 正在公測中，任何人、企業(yè)都可以快速地構(gòu)建一個(gè)能干活的 真 .Agents 數(shù)字員工。

幾天就能從零開始搭建一個(gè) Agent

過去兩年用了無數(shù)的 Agents，幾乎每天都有開發(fā)者推出自己的 Agents 產(chǎn)品。有的面向編程代碼，有的面向設(shè)計(jì)，最后這些 Agents 都被統(tǒng)一到，去年是 Manus 類，今年是 OpenClaw 類的大家族里。

但如果想要自己部署一個(gè)更個(gè)性化的 Agents，尤其是一個(gè)能給其他人用的 Agent。我們需要自己處理對(duì)應(yīng)的服務(wù)器，要設(shè)置復(fù)雜的機(jī)制防止它崩潰，要給它接管數(shù)據(jù)庫的安全權(quán)限，還要用合理的方式，管理 Agent 的上下文記憶。

Managed Agents 把這些全部承包了。

它的結(jié)構(gòu)圍繞四個(gè)概念展開。Agent 定義這個(gè)員工是誰：用什么模型、遵循什么系統(tǒng)提示、能調(diào)用哪些工具。Environment 是一個(gè)配置好的云端容器，預(yù)裝了 Python、Node.js 等運(yùn)行環(huán)境。

Session 是一次具體的任務(wù)運(yùn)行實(shí)例，有完整的事件歷史，隨時(shí)可以查。Events 是我們和 agent 之間傳遞的消息——任務(wù)指令、工具結(jié)果、狀態(tài)更新。

過去那種「手搓」Agent 的復(fù)雜模式，直接被 Claude Managed Agents 壓縮成了全自動(dòng)的流水線。

如果你是開發(fā)者，可以直接調(diào) API 或者用 CLI，幾行代碼創(chuàng)建 agent、配置運(yùn)行環(huán)境、啟動(dòng) session、接收實(shí)時(shí)事件流。整個(gè)流程文檔寫得很清楚，從零到跑起來大概半小時(shí)。

如果你不寫代碼，Claude Console 提供了完整的可視化界面。選模型、寫系統(tǒng)提示、接 MCP 工具、掛外部服務(wù)，全部點(diǎn)擊完成。配置好之后可以直接在界面里測試，看 agent 怎么響應(yīng)，不滿意就調(diào)，滿意了再讓它持續(xù)跑著。

Console 的構(gòu)建頁面里有一個(gè)「What do you want to build?」的輸入框，旁邊是模板庫，覆蓋了研究員、數(shù)據(jù)分析師、客服助理、事故響應(yīng)協(xié)調(diào)員等現(xiàn)成角色，每個(gè)都預(yù)先接好了 Slack、Notion、Asana、GitHub、Jira 這些工具的連接。選一個(gè)模板，改改描述，就能開始。

▲即便是小白，在網(wǎng)頁端，也能根據(jù)流程一步一步創(chuàng)建自己的 Agents

不過，僅開通了 Claude 會(huì)員還不夠，目前還是需要有 API 計(jì)劃，即綁定信用卡有一定 Token 額度，才能使用 Managed Agent。

Managed Agents 在工程上有一個(gè)核心決策，和最近一直在討論的 Harness 工程相關(guān)，它決定著這套系統(tǒng)能不能真正用于生產(chǎn)。

Anthropic 在官方的工程博客里用一個(gè)特別扎心的比喻，解釋了 Managed Agent 的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

他們認(rèn)為早期的 Agent 架構(gòu)，非常像是在「養(yǎng)寵物」。開發(fā)者習(xí)慣把 Claude（大腦）、執(zhí)行代碼的沙盒（手腳）以及它的記憶（會(huì)話日志），一股腦地塞進(jìn)一個(gè)巨大的服務(wù)器容器里。

這個(gè)容器變得無比嬌貴，我們不能讓它死。一旦容器卡死或崩潰，AI 的腦子和手腳一起完蛋，用戶的任務(wù)數(shù)據(jù)瞬間清零；容器里同時(shí)跑著用戶憑證和 Claude 生成的代碼，一旦有提示詞注入攻擊，憑證就直接暴露。

Anthropic 的解法是，把「大腦」和「雙手」徹底分開，容器變成了隨時(shí)可以犧牲的「牛馬」，即從養(yǎng)寵物變成養(yǎng)牛馬。

調(diào)度器（大腦）不再住進(jìn)容器里。它像調(diào)用外部工具一樣，對(duì)容器發(fā)號(hào)施令。如果容器在執(zhí)行危險(xiǎn)代碼時(shí)崩潰了？大腦根本不慌，它會(huì)記錄下一個(gè)錯(cuò)誤代碼，然后毫不猶豫地重新拉起一個(gè)新容器繼續(xù)干活。

使用 Agent 留下的記憶，也不再被塞進(jìn)某個(gè) AI 或者容器擁擠的腦子里。分開運(yùn)作后，所有的記憶被單獨(dú)存放在外部的會(huì)話日志中。它就像一個(gè)外接硬盤。

大腦通過標(biāo)準(zhǔn)化的調(diào)用方式指揮雙手，不在乎雙手是容器、是外部服務(wù)還是別的什么。哪只手出故障了，換一只，大腦繼續(xù)跑；大腦自己崩了，從對(duì)話日志里恢復(fù)，接著干。

這個(gè)設(shè)計(jì)帶來了性能的大幅提升。解耦之前，每個(gè)對(duì)話啟動(dòng)都要等容器完整初始化，系統(tǒng)要花很長時(shí)間去拉起一個(gè)包含了龐大調(diào)度邏輯的沉重容器。

現(xiàn)在，首次響應(yīng)時(shí)間降低了超過 90%，安全邊界也因此變得清晰—— Claude 生成的代碼在沙箱里跑，憑證在沙箱外的保險(xiǎn)箱里，兩者之間有專用 Agents 隔離，agent 永遠(yuǎn)拿不到原始憑證。

更重要的是，它讓 Agent 真正具備了可以長期穩(wěn)定干活的能力。

Anthropic 提到，Notion 已經(jīng)在內(nèi)部使用 Managed Agents 搭建了幫助工程師寫代碼、幫知識(shí)工作者做演示的企業(yè) Agent。

Rakuten 把銷售、市場、財(cái)務(wù)、HR 的 agent 都用 Managed Agents 部署了，每個(gè)專項(xiàng) agent 的上線時(shí)間是一周。

Sentry 的調(diào)試 agent 在發(fā)現(xiàn) bug 之后，會(huì)自動(dòng)寫補(bǔ)丁、開 PR，開發(fā)者收到的是一個(gè)可以直接 review 的修復(fù)方案，整個(gè)流程不需要人介入。

可以說，以前的大模型公司提供的是模型 API，即處理我們的每一條消息；Anthropic 做出的改變是將基于消息的 API 包裝成可以直接交付工作的 Agent API。

回到那個(gè)數(shù)字 $0.08/session-hour

這種改變首先體現(xiàn)在 Claude Managed Agents 的定價(jià)結(jié)構(gòu)上，根據(jù)官方博客，Managed Agents 的計(jì)費(fèi)包括 Token 費(fèi)用（標(biāo)準(zhǔn) API 價(jià)格，Sonnet 4.6 是 $3/M input，$15/M output），加上 $0.08/session-hour（按實(shí)際運(yùn)行時(shí)間計(jì)費(fèi)，idle 時(shí)間不算），和 Web search 另計(jì)：$10 每 1000 次。

Anthropic 有舉例，一個(gè)使用 Opus 4.6、跑 50K 輸入 + 15K 輸出 token 的一小時(shí) coding session，總成本約 $0.70。

和專門請(qǐng)一個(gè)員工來處理，現(xiàn)在企業(yè)自己就可以通過 Managed Agents 創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)部的 Agents。數(shù)字員工的概念，又被往前推進(jìn)一步。

此外，對(duì) Anthropic 來說，這也意味著收入開始和企業(yè)的自動(dòng)化程度直接掛鉤，企業(yè)跑的 agent 越多，Anthropic 收得越多。這和 AWS 從「賣服務(wù)器」變成「賣運(yùn)行時(shí)間」是同一個(gè)邏輯，他們打開了一個(gè)比賣訂閱大得多的市場。

大模型技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，單純比拼參數(shù)和跑分的紅利期似乎正在消退，畢竟能力真正強(qiáng)的大模型，也被限制不能開放使用。

真正的戰(zhàn)場，又回到了「如何讓這群聰明的腦子，最穩(wěn)定、最廉價(jià)地在工廠流水線上打工」，Claude Managed Agents 的推出，就是 AI 基礎(chǔ)設(shè)施走向成熟的一個(gè)里程碑。

回頭看 Claude 今年的每次更新，無論是模型還是產(chǎn)品，幾乎都踩在了我們對(duì) AI 能做什么的痛點(diǎn)上。

一方面在持續(xù)提升模型的能力，不被外界生視頻、瀏覽器、生圖模型那些方向干擾；另一方面是從 Cowork 開始，到后面瘋狂打補(bǔ)丁復(fù)制 OpenClaw 的全部功能，再到今天推出一個(gè)專門用來開發(fā)和部署 Agents 的平臺(tái)，每一次都是極其敏銳的產(chǎn)品視角。

Anthropic 正在開創(chuàng)一個(gè)新的發(fā)布模式，即從「我們發(fā)布了一個(gè)更快更好的工具」，變成「我們?yōu)槟銣?zhǔn)備好了構(gòu)建數(shù)字員工的完備基礎(chǔ)設(shè)施」。

參考鏈接：

Claude Managed Agents 更新博客：

https://claude.com/blog/claude-managed-agents

Claude Managed Agents 架構(gòu)設(shè)計(jì)博客：

https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents

在 Claude 控制臺(tái)開始搭建自己的 Agents：

https://platform.claude.com/workspaces/default/agent-quickstart