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> 作者：ClaudeDevs (@ClaudeDevs) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-06-17

> 原始來源：https://x.com/ClaudeDevs/status/2066926619714007115

## 中文摘要

Claude Managed Agents 透過託管架構解決生產環境挑戰。

Anthropic 的 Applied AI 團隊近期發布了「Claude Managed Agents」，旨在協助開發團隊將 Agent 從原型階段順利推向生產環境。該服務透過將「大腦」（模型推理）與「雙手」（程式碼執行沙盒）解耦，解決了傳統自建 Agent 迴圈（Loop）時常見的基礎設施瓶頸，讓開發者能專注於 Agent 的上下文管理與領域專業，而非耗費心力維護底層架構。

**核心架構與優勢**
Claude Managed Agents 透過整合式的 API 解決了生產級 Agent 的五大痛點：
- **憑證安全**：將憑證存放於獨立的 Vault 中，透過加密代理按需解密，確保敏感資訊不會暴露在執行程式碼的沙盒環境內。
- **降低延遲**：採用非同步架構，Claude 可在環境啟動的同時進行推理，無需等待容器就緒，經測試可降低約 60%（中位數）至 90%（P95）的首次 token 延遲。
- **持久化會話與可觀測性**：所有模型呼叫、工具執行與結果皆以事件流形式記錄，支援會話中斷後恢復，並提供視覺化時間軸與除錯工具，讓開發者能完整回溯 Agent 的決策過程。
- **彈性部署**：支援 Anthropic 託管的雲端容器，亦提供自託管沙盒（Self-hosted sandboxes）與 MCP 隧道，讓企業能將程式碼執行與網路流量控制在私有網路（VPC）內。
- **自動化記憶與優化**：透過「Dreaming」機制，系統會定期審閱會話紀錄並提取模式，讓 Agent 能隨時間累積經驗，優化後續表現。

**開發與入門指引**

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> 本影片介紹了 Messages API 與 Claude Managed Agents 的架構差異及入門方式。

Anthropic 強調，Managed Agents 讓開發者能透過「Agent」、「Environment」與「Session」三個資源配置，快速定義 Agent 的行為與執行環境。開發者可透過「Claude Code」工具直接進行開發：

1. 在終端機執行 `Claude Code`。
2. 使用內建的 `/claude-api` skill 獲取最新的開發參考文件。
3. 執行以下指令啟動互動式導覽，從零開始建置新的 Managed Agent：
   ```bash
   /claude-api managed-agents-onboard
   ```

**實際應用案例**
目前已有眾多企業將此服務應用於生產環境，例如 Notion 利用其處理任務板上的文件與會議紀錄，將原本需耗時 12 小時的工作縮短至 20 分鐘；Sentry 則結合「Seer」除錯 Agent 與 Claude Agent，實現自動編寫修補程式並開啟 PR 的流程。透過將基礎設施託管化，團隊不僅能縮短開發週期，還能確保在模型升級時，底層架構能自動適應並保持穩健。

## 媒體內容

**本影片介紹了 Messages API 與 Claude Managed Agents 的架構差異及入門方式。**

**影片中的 Prompt 與操作**

Prompt（00:17）：

```
/claude-api managed-agents-onboard
```

操作步驟：

1. （00:17）在終端機輸入指令並準備執行。

## 標籤

Agent, 新產品, 功能更新, Anthropic, Claude