एन्थ्रोपिक (Anthropic) के Managed Agents अलग क्यों हैं (पूरी जानकारी)
원제 · Anthropic's Managed Agents Are Different (Here's Why)
핵심 요약
एंथ्रोपिक के मैनेज्ड एजेंट्स बिना कोडिंग के सुरक्षित और स्केलेबल इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करते हैं, जहाँ यूज़र 8 सेंट प्रति सेशन घंटा देकर प्रोडक्शन-रेडी AI एजेंट तैनात कर सकते हैं।
하이라이트
एंथ्रोपिक के मैनेज्ड एजेंट्स बिना किसी कोड के कस्टम AI एजेंट बनाने की सुविधा देते हैं।
एजेंट चलाने के लिए क्लॉड API प्राइसिंग के अलावा 8 सेंट प्रति एक्टिव सेशन घंटा शुल्क लगता है।
मैनेज्ड एजेंट्स का आर्किटेक्चर सुरक्षा के लिए क्रेडेंशियल वॉल्ट का उपयोग करता है जिससे मॉडल को API की (key) की जानकारी नहीं होती।
ऑर्केस्ट्रेटर विफल होने पर नया 'हार्नेस' बनाता है और स्टेटलेस लॉग्स के जरिए काम वहीं से शुरू करता है जहाँ रुका था।
GitHub, Slack और Notion जैसे टूल्स को UI के माध्यम से सीधे एजेंट से जोड़ा जा सकता है।
타임라인
मैनेज्ड एजेंट्स की बुनियादी अवधारणा और सेटअप
यह तकनीक बुनियादी तौर पर जटिल बुनियादी ढांचे की ज़रूरत को खत्म करती है। जहाँ ओपन-सोर्स समाधानों में हार्डवेयर और सुरक्षा खुद संभालनी पड़ती है, यहाँ एंथ्रोपिक सब कुछ मैनेज करता है। यह ग्राहकों के सवालों के जवाब देने या नियमित रिसर्च जैसे कार्यों के लिए उपयुक्त है।
- मैनेज्ड एजेंट्स एंथ्रोपिक के अपने इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलते हैं जो सुरक्षा और स्केलेबिलिटी संभालता है।
- एजेंट बनाने के लिए कोड लिखने की ज़रूरत नहीं है, केवल सामान्य भाषा में निर्देश पर्याप्त हैं।
- डेवलपर्स अपनी पसंद की भाषा जैसे टाइपस्क्रिप्ट का उपयोग करके क्लॉड SDK के माध्यम से एजेंट ट्रिगर कर सकते हैं।
प्रैक्टिकल उदाहरण: मेडिकल डेटा एजेंट का निर्माण
एक निजी मेडिकल डेटा रेपो का उपयोग करके एजेंट की क्षमताओं का प्रदर्शन संभव है। एजेंट केवल आवश्यक फाइलें पढ़ता है और डेटा में बदलाव नहीं करता, जो सुरक्षा का एक उदाहरण है। सेटअप के बाद यह स्लैक बॉट की तरह काम करता है और मेडिकल सवालों के सटीक जवाब देता है।
- एजेंट प्राइवेट GitHub रेपो से डेटा पढ़ने और उसे स्लैक पर भेजने में सक्षम है।
- ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया के दौरान सिस्टम टूल्स, एनवायरनमेंट और आइडेंटिटी जैसे तीन चरणों से गुज़रता है।
- सोनट (Sonnet) जैसे सस्ते मॉडल्स का चुनाव करके लागत को नियंत्रित किया जा सकता है।
कीमत और सेशन मैनेजमेंट
मैनेज्ड एजेंट्स के लिए सामान्य प्रो या टीम सब्सक्रिप्शन काम नहीं करते हैं, इसके लिए API बिलिंग की आवश्यकता होती है। सेशन्स केवल सक्रिय होने पर ही चार्ज किए जाते हैं, जिससे यह लागत-कुशल रहता है। यूज़र सीधे कंसोल में पुराने सेशन्स का विवरण और टूल कॉल्स की लॉग्स देख सकते हैं।
- प्राइसिंग क्लॉड API टोकन की लागत और 8 सेंट प्रति सेशन घंटा के संयोजन पर आधारित है।
- आईडल (idle) सेशन्स के लिए कोई शुल्क नहीं लिया जाता है।
- एजेंट के सिस्टम प्रॉम्प्ट, मॉडल और टूल्स को क्लॉड कंसोल UI के माध्यम से कभी भी बदला जा सकता है।
मैनेज्ड एजेंट्स का आंतरिक आर्किटेक्चर और सुरक्षा
हार्नेस सिस्टम के 'हाथों' की तरह काम करता है जो टूल कॉल्स और कोड को सैंडबॉक्स में चलाता है। सेशन लॉग्स हार्नेस से अलग रखे जाते हैं ताकि विफलता के मामले में डेटा सुरक्षित रहे। सुरक्षा के नज़रिए से, रनटाइम के दौरान क्रेडेंशियल्स का उपयोग होता है, जिससे मॉडल या डेवलपर को संवेदनशील कीज़ (keys) देखने की ज़रूरत नहीं पड़ती।
- आर्किटेक्चर तीन मुख्य भागों से बना है: सेशन हार्नेस, ऑर्केस्ट्रेटर और सैंडबॉक्स।
- क्रेडेंशियल वॉल्ट सुनिश्चित करता है कि मॉडल के पास API की (key) की सीधी पहुँच न हो।
- ऑर्केस्ट्रेटर हार्नेस के विफल होने पर नया हार्नेस बनाकर काम जारी रखने की क्षमता रखता है।
ओपन-सोर्स बनाम मैनेज्ड समाधान
मैनेज्ड एजेंट्स उन लोगों के लिए बेहतरीन हैं जो कोडिंग और सर्वर मैनेजमेंट से बचना चाहते हैं। हालाँकि, यदि कोई बहुत ही विशिष्ट समाधान चाहता है जो एंथ्रोपिक के ईकोसिस्टम से बाहर है, तो उसे ओपन-सोर्स की ओर जाना होगा। यह तकनीक AI के लोकतंत्रीकरण की दिशा में एक बड़ा कदम है।
- बिना कोडिंग के MCP सर्वर्स को कनेक्ट करना मैनेज्ड एजेंट्स की सबसे बड़ी ताकत है।
- OpenClaw जैसे टूल्स उन यूज़र्स के लिए बेहतर हैं जो पूरी तरह से स्वतंत्र और कस्टमाइज़ेबल समाधान चाहते हैं।
- भविष्य में नो-कोड माध्यम से शक्तिशाली AI टूल्स का निर्माण और आसान हो जाएगा।
설명
एन्थ्रोपिक ने हाल ही में Claude Managed Agents लॉन्च किया है, जो बिना कोडिंग के पूरी तरह से एन्थ्रोपिक के इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलने वाले कस्टम AI एजेंट्स बनाने का एक नया तरीका है। इस वीडियो में, मैं विस्तार से बताऊंगा कि Managed Agents पर्दे के पीछे कैसे काम करते हैं (harness, session, orchestrator), और Claude Code का उपयोग करके एक पर्सनल मेडिकल एजेंट बनाने का डेमो भी दिखाऊंगा जो Slack से जुड़ा होगा। साथ ही, हम चर्चा करेंगे कि यह OpenClaw जैसे टूल्स से बुनियादी तौर पर अलग क्यों है। हम उस आर्किटेक्चर को समझेंगे जो इन एजेंट्स को स्केलेबल और प्रोडक्शन के लिए तैयार बनाता है, और मैं इसकी मौजूदा सीमाओं जैसे API-ओनली प्राइसिंग मॉडल और सीमित प्लेटफॉर्म सपोर्ट पर अपनी ईमानदार राय साझा करूँगा। चाहे आप अपना पहला एजेंट बना रहे हों या यह तय कर रहे हों कि क्या Managed Agents आपके अगले प्रोजेक्ट के लिए सही है, यह वीडियो आपके लिए है। 🔗 संबंधित लिंक एन्थ्रोपिक आर्टिकल - [https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents](https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents) Managed Agent प्राइसिंग - [https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing#claude-managed-agents-pricing](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing#claude-managed-agents-pricing) ❤️ हमारे बारे में अधिक जानकारी बेहतर ऑब्जर्वेबिलिटी स्टैक: [https://betterstack.com/](https://betterstack.com/) लिखित ट्यूटोरियल: [https://betterstack.com/community/](https://betterstack.com/community/) उदाहरण प्रोजेक्ट्स: [https://github.com/BetterStackHQ](https://github.com/BetterStackHQ) 📱 सोशल मीडिया Twitter: [https://twitter.com/betterstackhq](https://twitter.com/betterstackhq) Instagram: [https://www.instagram.com/betterstackhq/](https://www.instagram.com/betterstackhq/) TikTok: [https://www.tiktok.com/@betterstack](https://www.tiktok.com/@betterstack) LinkedIn: [https://www.linkedin.com/company/betterstack](https://www.linkedin.com/company/betterstack)