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> 作者：Anthropic (@AnthropicAI) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-04-09

> 原始來源：https://x.com/AnthropicAI/status/2041929199976640948

## 中文摘要

Anthropic 推出 Managed Agents，透過解耦大腦與手部操作解決代理程式架構難題。

Anthropic 近期推出 Managed Agents 託管服務，旨在解決長期運行 Agent 的架構挑戰。透過將「大腦」（Claude 與其執行框架 harness）與「手部」（沙盒與工具）進行解耦，該系統能適應未來不斷演進的 AI 模型與應用需求，並解決了長期以來「如何為尚未被構想出的程式設計系統」這一計算領域的經典難題。

**架構演進的教訓**
Anthropic 指出，執行框架 (harness) 往往隱含了對模型能力的假設，但隨著模型進步，這些假設容易過時。例如，先前 Claude Sonnet 4.5 曾出現「上下文焦慮」(context anxiety)，即因感知到視窗限制而過早結束任務，工程團隊為此加入了重置機制；然而，當同樣的 harness 用於 Claude Opus 4.5 時，該行為消失了，導致這些重置機制變成了冗餘的負擔。Managed Agents 的設計核心在於建立穩定的介面，確保其生命週期能超越任何特定的實作方式。

**從「寵物」轉向「牲畜」**
最初的設計將 session、harness 與沙盒全部耦合在單一容器中，這導致了基礎設施領域常見的「寵物與牲畜」(pets-vs-cattle) 問題：
- 容器變成了「寵物」：它是具名且需人工照護的個體，一旦失敗，session 就會遺失，且難以除錯。
- 耦合帶來的限制：由於 harness 假設所有工作都在同一個容器內完成，當客戶要求將 Claude 連接到虛擬私有雲 (VPC) 時，必須進行複雜的網路對接，這暴露了架構上的僵化。

**解耦大腦與手部**
為了改善上述問題，Anthropic 將系統拆解為三個獨立介面，使其能各自獨立失敗或被替換：
- 大腦（Claude 與 harness）：移出容器，將容器視為一種工具，透過 `execute(name, input) → string` 進行呼叫。
- 手部（沙盒與工具）：容器變成了「牲畜」，若失敗，harness 會捕捉錯誤並重新初始化，無需人工介入。
- Session（事件日誌）：獨立於 harness 之外，確保即使 harness 崩潰，session 狀態仍能透過 `wake(sessionId)` 與 `getSession(id)` 恢復。

**安全性邊界與權限管理**
在耦合設計中，Claude 生成的程式碼與憑證位於同一容器，容易遭受提示詞注入攻擊。Managed Agents 採取了更嚴格的結構性修復：
- 憑證隔離：憑證從不進入沙盒，而是透過安全金庫 (vault) 管理。
- 代理機制：對於 Git 或自定義工具，透過專用代理 (proxy) 呼叫，該代理會從金庫獲取憑證，確保 harness 本身從未接觸過任何敏感憑證。

**超越上下文視窗的記憶管理**
針對長期任務超出 Claude 上下文視窗的問題，Anthropic 摒棄了不可逆的壓縮決策，改用 session 日誌作為外部上下文物件：
- `getEvents()` 介面：允許大腦透過選取事件流的片段來查詢上下文。
- 靈活管理：harness 可以在將事件傳遞給 Claude 之前進行轉換或組織，以提高提示詞快取命中率，同時確保 session 紀錄的持久性與可查詢性。

**效能與擴展性提升**
解耦架構帶來了顯著的效能改進，特別是在首字延遲 (TTFT) 方面：
- TTFT 改善：在舊架構中，每個 session 都需預先配置容器，導致高額的啟動成本。解耦後，容器僅在需要時才由大腦透過工具呼叫進行配置，使得 p50 TTFT 下降約 60%，p95 下降超過 90%。
- 擴展性：系統現在支援「多個大腦、多個手部」的模式，harness 不再關心沙盒是容器、手機還是模擬器，且大腦之間可以互相傳遞手部資源。

**未來的系統設計哲學**
Managed Agents 本質上是一個「元執行框架」(meta-harness)，它對 Claude 未來所需的具體 harness 不做預設，僅對圍繞 Claude 的介面（如狀態操作與計算執行）保持強硬立場。這種設計確保了系統能持續容納各種特定領域的 harness，並隨著 Claude 的智慧演進而保持穩定與可靠。

## 標籤

Agent, Harness, 新產品, LLM, Anthropic, Claude