Основні риси та принцип роботи керованих агентів Claude — усе за один раз! Чи можуть вони прискорити виробництво в компаніях у 10 разів?

Anthropic представляє керовані агенти Claude, пропонуючи повністю керовану інфраструктуру та координацію між кількома агентами, що суттєво спрощує розробку базової архітектури. Офіційно заявляють, що це допоможе компаніям пришвидшити виробництво у 10 разів, і активно намагаються зайняти позиції на ринку корпоративного ШІ.

Керовані агенти Claude офіційно запущено

Технологічний гігант у сфері ШІ Anthropic представив керовані агенти Claude, які допомагають компаніям простіше створювати та впроваджувати AI-агенти. Цей інструмент надає розробникам готову “з коробки” базову інфраструктуру, спрощує складні процеси, що раніше заважали автоматизації робочих завдань, і стверджує, що дозволить підприємствам прискорити швидкість виведення продуктів у виробництво у 10 разів.

Які функції мають керовані агенти Claude?

Згідно з офіційною статтею, коли звичайна компанія розробляє агентську систему, зазвичай потрібно витратити кілька місяців на те, щоб упоратися з інфраструктурою, керуванням станом і налаштуванням прав.

Керовані агенти Claude абстрагують усю цю складну “низову” архітектуру: розробникам потрібно лише визначити завдання агента та запобіжники, а платформа автоматично обробить подальшу роботу.

Основні можливості охоплюють такі напрями:

Особливість 1: повністю керована безпечна базова інфраструктура

Керовані агенти Claude забезпечують production-рівень середовища виконання, автоматично обробляючи безпечне пісочне виконання та верифікацію, щоб мовні моделі могли отримувати доступ до файлів, виконувати код і переглядати вебсторінки в захищених хмарних контейнерах.

Джерело зображення: anthropic　Керовані агенти Claude мають повністю керовану безпечну базову інфраструктуру

Особливість 2: підтримка тривалого автономного запуску

Керовані агенти Claude спеціально розроблено для асинхронних завдань, які потребують тривалого виконання. Агенти можуть автономно працювати кілька годин і мають стійку файлову систему та історію діалогів: навіть якщо зв’язок перерветься, прогрес виконання та результати збережуться.

Особливість 3: координація кількох агентів і інструменти керування

Керовані агенти Claude вміють запускати й керувати іншими агентами, щоб паралельно обробляти робочі задачі. Платформа має вбудовані інструменти керування, зокрема керування ідентичностями, правами в межах і відстеження виконання, щоб забезпечити безпеку агентів під час доступу до реальних систем.

Як працюють керовані агенти Claude?

Щодо того, як саме керовані агенти Claude працюють на практиці, офіційна документація розбиває процес на такі кроки:

• Створення агента: розробники визначають модель, системні підказки та інструменти; після створення можна повторно використовувати їх у різних сесіях.
• Створення середовища: налаштовується хмарний контейнер, заздалегідь встановлюються програмні пакети й задаються правила доступу до мережі.
• Запуск сесії: запускаються екземпляри виконання, які посилаються на агента та конфігурацію середовища вище, щоб виконати конкретне завдання.
• Надсилання подій і потокові відповіді: повідомлення користувача надсилається як подія; модель автономно виконує інструменти та повертає результати, а історія також зберігається на серверному боці.
• Підказування або переривання: у процесі виконання користувач може надіслати додаткову подію, щоб спрямувати агента, або безпосередньо перервати виконання, щоб змінити напрям.

Згладити технологічний розрив; Notion першим тестує

Керівник інженерної платформи Claude Katelyn Lesse зазначає, що масштабне впровадження агентів є проблемою надзвичайно складної розподіленої інженерії; за наявності готової базової архітектури від Anthropic інженери клієнтів можуть зосередити зусилля на ключових бізнес-завданнях і розробці продуктів.

У свою чергу в офіційній статті Anthropic додатково пояснюють, що в попередніх конструкціях AI-агентів часто мовну модель і інструменти виконання прив’язували до одного й того самого контейнера, через що підтримувати систему ставало складно.

Нова архітектура розділяє обчислювальну модель і середовище виконання: це не лише істотно зменшує затримку під час генерації першого символу, але й дає агентам гнучко підключатися до власної віртуальної приватної хмари компанії, водночас підвищуючи безпеку та не дозволяючи шкідливому коду отримати доступ до чутливих облікових даних.

На практиці нова компанія у сфері продуктивності Notion показала, як використовувати цю нову послугу для драйву функцій залучення клієнтів.

Під час демонстрації менеджер продукту Notion Eric Liu передав Claude Managed Agents довгий перелік задач, і той почав виконувати кожен крок по черзі. Розробники також можуть напряму через панель приладів платформи Claude в реальному часі переглядати стан роботи агента та використовувані інструменти.

Технологічні гіганти змагаються за ринок корпоративного AI

Останнім часом технологічні компанії одна за одною вкладають ресурси, щоб атакувати ринок корпоративного AI, **цього року в лютому OpenAI представила **Frontier-платформу, а Nvidia у березні цього року підхопила хвилю захоплення OpenClaw вирощуванням раків і **випустила, придатний для OpenClaw, відкритий **NemoClaw, який надає відкриті моделі та ізольоване пісочне середовище, додаючи AI-агентам приватність даних і захист безпеки.

Ці кроки демонструють, що індустрія активно будує для підприємств більш масштабовану й безпечну базову інфраструктуру для AI, прискорюючи повномасштабне впровадження AI у бізнес-сфері.

Додаткове читання:
Binance CZ кепкує над AI-агентами «маленькими раками»: обіцяли звільнити руки, а в підсумку щодня зайняті їхнім ремонтом