Anthropic Claude Managed Agents 能调度上千个智能体

Claude Managed Agents 上线“动态工作流”：一个智能体调度上千个智能体 Anthropic 的 Claude Managed Agents 开放了“动态工作流”（dynamic workflows）公测：主智能体先写好计划，再把活分阶段派给一大批智能体并行去做，最后汇总结果。单次运行最多能调度 1000 个智能体。

Claude Managed Agents 是 Anthropic 面向开发者的托管智能体服务。开发者不用自己搭智能体循环和沙箱，配好模型、工具和提示词，智能体就在 Anthropic 的云端环境里跑，适合几分钟到几小时的长任务。

它之前就支持“子智能体”：主智能体自己派活，再逐个读子智能体的汇报，一个会话最多同时挂 25 个。动态工作流的做法不同，主智能体写出一段程序，由服务器在后台按阶段执行，智能体之间的上下文和结果靠程序传递。主智能体腾出手来，可以继续跟用户对话、随时汇报进度。

Anthropic 给了一组测试数据：在一个 11.6 万行的代码库里埋了 70 个 bug，单个智能体跑 3 次，分别找到 14、15、27 个，结果波动很大；用工作流跑 3 次，每次都找到 66 个。

适合它的是能拆成很多块的活：审计大代码库、批量迁移代码、读几百份合同、调研时交叉核对多个来源。官方文档举的例子是合同审查，一两份让智能体自己看，多了才开工作流并行读。

用法是在智能体配置里把 multiagent 类型设为 multiagent_20261001（这个类型下工作流默认开启），然后让 Claude “跑一个工作流”，计划和调度都由它来做。在 Claude Code 里输入 /claude-api managed-agents-onboard bug-hunter 可以直接上手， 上也有模板。

要留意费用。工作流里每个智能体都在消耗 Token，几百上千个一起跑，账单涨得很快。Anthropic 建议先拿一个范围小的任务试，再逐步加大复杂度。文档还建议创建会话时设一个“会话预算”，花到上限工作流会自动暂停，调高额度后继续；这个预算只能在创建会话时设，事后加不上。

工作流里临时定义的智能体默认和主智能体用同一个模型，想把部分活交给更便宜的模型，得先单独创建这些智能体，再列进配置。