Компания Anthropic начала сдавать в аренду волов и лошадей, управляемых искусственным интеллектом, по цене 60 центов в час.

Согласно данным Национального статистического бюро, ежемесячные затраты на оплату труда инженера-программиста в Китае оцениваются примерно в 20 000–30 000 юаней.

Если рассматривать только ту часть его 8-часового рабочего дня, когда он фактически выполняет свои обязанности, то это составляет приблизительно от 110 до 170 юаней в час.

Компания Anthropic сегодня запустила новую функцию под названием Claude Managed Agents, где указана цена в размере 0,08 доллара в час, что составляет менее 0,6 юаня.

Сама цифра не является ключевым моментом; главное то, что она означает, что Anthropic начала выставлять счета по часам. Речь идёт не только о стоимости использованных токенов, но и о времени работы агента.

Managed Agents предоставляет полный набор готовой инфраструктуры, или, как называет это Anthropic, «агентского комплекта»: включая вызовы инструментов, системы памяти, контроль доступа, долгосрочную работу в облаке, взаимный мониторинг между агентами и песочницы .

Например, предположим, мы хотим нанять кого-то, чтобы он помог вам с вашей работой. С какими проблемами мы можем столкнуться?

На этапе подбора персонала необходимо подготовить рабочее место (сервер), установить компьютеры и настроить операционные системы (среда разработки), а также составить описание вакансий (логика кода).

В процессе работы: соединение с сетью обрывается на полпути, весь прогресс теряется (прерывание сессии), вы хотите проверить, что он сделал, но записи нет (невозможно провести аудит), и вы опасаетесь, что он может получить доступ к корпоративной тайне (контроль доступа).

Роль компании Claude Managed Agents в этом процессе заключалась в решении всех этих сложных вопросов. Антропик заявил: «Прекратите самостоятельно создавать эту халтурную импровизированную систему. Оставьте инфраструктуру мне, и вы сможете просто сосредоточиться на зарабатывании денег».

Настроив консоль в официальном агенте Claude или используя API, мы можем напрямую отправлять запросы агенту. Затем управляемые агенты Claude предоставят им рабочее пространство, будут контролировать их работу и следить за тем, чтобы они не нарушали правила .

В настоящее время Claude Managed Agent находится в стадии публичного бета-тестирования, позволяя любому желающему или любой компании быстро создать реального, функционального цифрового сотрудника.

Вы можете создать агента с нуля всего за несколько дней.

За последние два года мы использовали бесчисленное количество агентов, и разработчики практически ежедневно запускали собственные продукты на их основе. Некоторые ориентированы на программирование кода, другие — на дизайн. В конечном итоге все эти агенты были объединены в большое семейство: в прошлом году это был класс Manus, а в этом году — класс OpenClaw.

Однако, если вы хотите развернуть более персонализированного агента, особенно такого, который могут использовать другие пользователи, вам необходимо самостоятельно управлять соответствующим сервером, настроить сложные механизмы предотвращения сбоев, предоставить ему безопасный доступ к базе данных и разумно управлять контекстной памятью агента.

Все это делает компания Managed Agents.

Его структура основана на четырех концепциях. Агент определяет, кто является сотрудником: какую модель он использует, каким системным подсказкам следует и какие инструменты может запускать. Среда представляет собой предварительно настроенный облачный контейнер, в который предустановлены среды выполнения, такие как Python и Node.js.

Сессия — это конкретный случай выполнения задачи с полной историей событий, которую можно просмотреть в любое время. События — это сообщения, которыми обмениваются мы и агент: инструкции к задаче, результаты работы инструмента и обновления статуса.

Сложная, "ручная" модель работы агентов, существовавшая ранее, была преобразована в полностью автоматизированный конвейер с помощью управляемых агентов Claude.

Если вы разработчик, вы можете напрямую вызывать API или использовать CLI. Для создания агента, настройки среды выполнения, запуска сессии и получения потоков событий в реальном времени достаточно всего нескольких строк кода. Весь процесс четко документирован, и на его запуск с нуля уходит около получаса.

Если вы не пишете код, Claude Console предоставляет полноценный визуальный интерфейс. Выбор модели, написание системных подсказок, подключение к инструменту MCP и присоединение внешних служб — все это выполняется всего несколькими щелчками мыши. После настройки вы можете протестировать работу агента непосредственно в интерфейсе. Если вас что-то не устраивает, внесите корректировки; если устраивает — оставьте его работать непрерывно.

На странице сборки в консоли есть поле ввода с вопросом «Что вы хотите создать?», рядом с которым находится библиотека шаблонов, содержащая готовые роли, такие как исследователь, аналитик данных, помощник по обслуживанию клиентов и координатор реагирования на инциденты. Каждая роль предварительно связана с такими инструментами, как Slack, Notion, Asana, GitHub и Jira. Просто выберите шаблон, измените описание, и вы готовы к работе.

Однако просто стать участником Claude недостаточно. В настоящее время для использования Managed Agent также необходим тарифный план API, что означает привязку кредитной карты к определенному количеству токенов.

В компании Managed Agents принято ключевое инженерное решение, связанное с проектом Harness, который обсуждался недавно, и от него зависит, можно ли действительно использовать систему в производственной среде.

В своем официальном инженерном блоге компания Anthropic использовала особенно удачную аналогию для объяснения структурной конструкции управляемых агентов.

Они считали, что ранние архитектуры агентов были очень похожи на «содержание домашнего животного». Разработчики привыкли помещать «Клода» (мозг), песочницу для выполнения кода (руки и ноги) и его память (журналы сессий) в огромный серверный контейнер.

Этот контейнер стал невероятно уязвимым; мы не можем допустить его гибели. Если контейнер зависнет или выйдет из строя, мозг и конечности ИИ будут уничтожены, а данные о задачах пользователя мгновенно будут стерты. Контейнер одновременно выполняет как учетные данные пользователя, так и сгенерированный Клодом код; в случае атаки с внедрением ключевого слова, учетные данные будут напрямую скомпрометированы.

Решение компании Anthropic заключается в полном разделении «мозга» и «рук», превращая контейнер в «скот и лошадей», которых можно принести в жертву в любой момент, то есть переходя от разведения домашних животных к разведению скота и лошадей.

Планировщик (мозг) больше не находится внутри контейнера. Он управляет контейнером так, как если бы вызывал внешний инструмент. Что если контейнер выйдет из строя во время выполнения опасного кода? Мозг вовсе не паникует; он регистрирует код ошибки, а затем без колебаний запускает новый контейнер для продолжения работы.

Воспоминания, оставленные агентом, больше не хранятся в переполненном мозгу какого-либо ИИ или контейнера. После завершения работы в автономном режиме все воспоминания сохраняются индивидуально во внешнем журнале сеансов. Это как внешний жесткий диск.

Мозг управляет руками с помощью стандартизированных методов вызова, независимо от того, являются ли эти руки контейнерами, внешними сервисами или чем-либо еще. Если одна рука выходит из строя, она переключается на другую, и мозг продолжает работу; если мозг дает сбой, он восстанавливается из журнала диалогов и возвращается к работе.

Эта конструкция привела к значительному повышению производительности. До разделения зависимостей каждому диалогу приходилось ждать полной инициализации контейнера перед началом работы, и система тратила много времени на запуск ресурсоемкого контейнера, содержащего большой объем логики планирования.

Теперь время первого ответа сократилось более чем на 90%, и в результате граница безопасности стала более четкой — код, сгенерированный Клодом, выполняется в изолированной среде, учетные данные хранятся в безопасном месте за пределами этой среды, а для изоляции этих двух элементов используются специальные агенты, поэтому агенты никогда не смогут получить доступ к исходным учетным данным.

Что еще более важно, это позволяет Агенту действительно стабильно работать в долгосрочной перспективе.

Компания Anthropic упомянула, что Notion уже разработала внутренний корпоративный агент с использованием управляемых агентов, чтобы помочь инженерам писать код, а специалистам по работе с информацией — проводить презентации.

Компания Rakuten развернула агентов для отделов продаж, маркетинга, финансов и кадров, используя услугу Managed Agents, при этом каждый специализированный агент был запущен в течение недели.

После обнаружения ошибки отладочным агентом Sentry он автоматически создает патч и открывает запрос на слияние (PR). Разработчики получают исправление, которое могут просмотреть напрямую, и весь процесс не требует вмешательства человека.

По сути, крупные компании, занимающиеся моделированием, раньше предоставляли API для моделей, которые обрабатывали каждое из наших сообщений; изменение, внесенное Anthropic, заключалось в том, чтобы обернуть API, основанный на сообщениях, в API-агент, который мог напрямую передавать задания.

Вернемся к цифре: 0,08 доллара за сеанс-час

Это изменение в первую очередь отразилось на структуре ценообразования Claude Managed Agents. Согласно официальному блогу, выставление счетов за Managed Agents включает в себя плату за токен (стандартная цена API, 3 доллара США/млн входных и 15 долларов США/млн выходных для Sonnet 4.6), плюс 0,08 доллара США/сессионный час (оплата производится исходя из фактического времени работы, за исключением времени простоя), а также отдельную плату за веб-поиск в размере 10 долларов США за 1000 запросов.

Компания Anthropic приводит пример: часовой сеанс программирования с использованием Opus 4.6 с 50 000 входных и 15 000 выходных токенов стоит приблизительно 0,70 доллара.

Вместо найма штатного сотрудника компании теперь могут создавать собственных внутренних агентов с помощью сервиса Managed Agents. Концепция цифровых сотрудников получила дальнейшее развитие.

Кроме того, для Anthropic это также означает, что выручка теперь напрямую связана с уровнем автоматизации компании; чем больше агентов использует компания, тем больше зарабатывает Anthropic. По этой же логике AWS перешла от «продажи серверов» к «продаже среды выполнения», открыв рынок, гораздо более широкий, чем просто продажа подписок.

С развитием технологий крупномасштабных моделей золотой век простого сравнения параметров и результатов тестов, похоже, подходит к концу. В конце концов, доступ к действительно мощным крупномасштабным моделям ограничен.

Настоящий спор снова разгорелся вокруг вопроса «как заставить эти блестящие умы работать на конвейере завода наиболее стабильным и экономичным способом». Запуск Claude Managed Agents — важный этап в развитии инфраструктуры искусственного интеллекта.

Оглядываясь на обновления Клода в этом году, можно сказать, что почти все они касались тех аспектов, на которые способен ИИ, и затрагивали наши болевые точки.

С одной стороны, мы постоянно совершенствуем возможности наших моделей, чтобы избежать влияния внешних факторов, таких как модели видео, браузеров и изображений; с другой стороны, начиная с Cowork и заканчивая последующим лихорадочным обновлением и воспроизведением всех функций OpenClaw, а теперь и запуском платформы, специально предназначенной для разработки и развертывания агентов, каждый шаг демонстрирует чрезвычайно дальновидный подход к продукту.

Компания Anthropic внедряет новую модель выпуска, переходя от лозунга «Мы выпускаем более быстрый и качественный инструмент» к лозунгу «Мы обеспечиваем вас всей необходимой инфраструктурой для создания цифровой рабочей силы».

Ссылка для перехода:
Обновление блога компании Claude Managed Agents:
https://claude.com/blog/claude-managed-agents
Блог компании Claude Managed Agents об архитектурном проектировании:
https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents
Начните настройку собственных агентов в консоли Клода:
https://platform.claude.com/workspaces/default/agent-quickstart

#Добро пожаловать на официальный аккаунт iFanr в WeChat: iFanr (идентификатор WeChat: ifanr), где вы сможете в кратчайшие сроки увидеть еще больше интересного контента.