Managed Agents dari Anthropic Berbeda (Inilah Alasannya)

원제 · Anthropic's Managed Agents Are Different (Here's Why)

10:563분 읽기Better Stack2026. 04. 11.컴퓨터/소프트웨어 · 창업/스타트업 · 경영/리더십 · AI/미래기술

핵심 요약

Claude Managed Agents menyediakan platform tanpa kode untuk membangun agen AI yang aman dan skalabel di atas infrastruktur Anthropic dengan biaya sesi sebesar 8 sen per jam di luar penggunaan token API.

하이라이트

  • Claude Managed Agents memungkinkan pembuatan agen kustom tanpa kode melalui infrastruktur terkelola Anthropic.

  • Biaya penggunaan agen mencakup harga token API standar ditambah biaya sesi sebesar 8 sen per jam.

  • Arsitektur sistem memisahkan log sesi dari harness untuk memastikan pemulihan otomatis saat terjadi kegagalan sistem.

  • Keamanan data terjamin melalui brankas kredensial yang memanggil kunci API hanya pada saat runtime tanpa diketahui oleh model.

  • Pengguna dapat membangun agen medis yang terhubung ke repo GitHub privat dan berinteraksi melalui Slack hanya dalam hitungan menit.

  • Sistem mendukung skalabilitas penuh dengan kemampuan menangani banyak model dan lingkungan secara bersamaan.

타임라인

  1. Evolusi agen AI tanpa kode

    Infrastruktur ini dirancang untuk memudahkan perilisan agen yang siap pakai tanpa kerumitan teknis. Pengguna dapat mengotomatiskan tugas-tugas administratif seperti pengiriman laporan riset pada waktu tertentu melalui integrasi aplikasi pihak ketiga. Pendekatan ini menghilangkan kebutuhan untuk mengelola server VPS sendiri.

    • Claude Managed Agents adalah langkah berikutnya setelah agen SDK yang tidak memerlukan penulisan kode.
    • Agen berjalan sepenuhnya di infrastruktur Anthropic untuk menjamin keamanan dan skalabilitas produksi.
    • Kemampuan agen mencakup menjawab pertanyaan pelanggan berdasarkan basis pengetahuan hingga melakukan riset rutin via Slack.
  2. Perbandingan Managed Agents dan OpenClaw

    Perbedaan mendasar terletak pada tingkat kendali dan kemudahan penggunaan. Pengguna OpenClaw harus menangani pemilihan model dan manajemen keamanan sendiri. Sebaliknya, Managed Agents mengotomatiskan seluruh aspek teknis tersebut sehingga pengguna hanya perlu fokus pada logika bisnis agen.

    • OpenClaw berfungsi seperti Linux yang ditujukan bagi pengguna yang ingin mengontrol perangkat keras dan keamanan secara mandiri.
    • Managed Agents beroperasi menyerupai ekosistem tertutup seperti Apple yang menangani seluruh infrastruktur dan keamanan.
    • Instruksi bahasa Inggris sederhana cukup untuk membangun fungsionalitas agen yang kompleks.
  3. Proses pembuatan agen medis kustom

    Pembuatan agen medis yang membaca data NHS dari GitHub privat membuktikan kemudahan integrasi ini. Setelah konfigurasi awal, sistem menghasilkan ID environment dan ID agen yang dapat dipantau langsung melalui konsol Claude. Interaksi melalui Slack menunjukkan bahwa agen mampu mengidentifikasi alergi udang pengguna berdasarkan data medis di repositori.

    • Konsol Claude menyediakan opsi pembuatan agen melalui bahasa alami atau menggunakan SDK TypeScript.
    • Agen dapat dikonfigurasi dengan alat spesifik seperti read, glob, dan grep untuk membatasi akses pada repositori data.
    • Pemisahan file setup dan runtime memungkinkan pengelolaan lingkungan dan komunikasi API yang lebih terstruktur.
  4. Struktur biaya dan manajemen sesi

    Sistem penagihan dipisahkan dari langganan konsumen untuk mengakomodasi kebutuhan penggunaan skala besar. Pengguna dapat memilih model yang lebih ekonomis seperti Sonnet untuk menghemat biaya dibandingkan model Opus. UI konsol memungkinkan pengujian cepat dengan mengubah sistem prompt atau model tanpa harus menulis ulang kode.

    • Harga penggunaan didasarkan pada model harga API Claude dan tambahan biaya 8 sen per jam sesi aktif.
    • Sesi yang menganggur atau idle tidak dikenakan biaya tambahan kepada pengguna.
    • Langganan Claude Pro atau Team tidak mencakup biaya penggunaan Managed Agents.
  5. Arsitektur teknis dan keamanan runtime

    Pemisahan antara harness sebagai 'tangan' sistem dan log sesi sebagai 'memori' memungkinkan ketahanan sistem yang tinggi. Jika sebuah harness mati, harness baru dapat membaca log sesi untuk melanjutkan tugas dari titik terakhir. Keamanan ditingkatkan dengan memastikan model tidak memiliki akses langsung ke kunci API Anthropic miliknya sendiri maupun kunci pihak ketiga seperti MCP.

    • Arsitektur sistem terdiri dari tiga komponen utama yaitu session harness, orchestration, dan memory.
    • Orchestrator secara otomatis membuat harness baru jika terjadi kegagalan fungsi tanpa kehilangan data sesi.
    • Kredensial disimpan dalam brankas aman dan hanya diakses saat runtime sehingga model tidak pernah mengetahui kunci API asli.
  6. Fleksibilitas dan keterbatasan platform

    Meskipun sangat memudahkan bagi pengguna non-teknis, platform ini masih memiliki batasan dalam hal integrasi eksternal di luar ekosistem yang dikurasi. Pengguna yang memerlukan fleksibilitas ekstrem seperti pada OpenClaw mungkin merasa terbatas oleh opsi yang ada di UI. Namun, bagi sebagian besar kebutuhan bisnis, kemudahan pengaturan alat di dalam konsol menjadi keunggulan utama.

    • UI terpusat mempermudah koneksi ke server MCP dan alat tanpa perlu pengetahuan terminal.
    • Ketergantungan pada penagihan API menjadi kendala bagi pengguna yang ingin menggunakan kuota langganan Pro.
    • Kebutuhan kustomisasi yang sangat spesifik seperti integrasi Telegram atau WhatsApp masih memerlukan solusi pengkodean mandiri.

설명

Anthropic baru saja merilis Claude Managed Agents, sebuah cara untuk membuat agen AI kustom yang berjalan sepenuhnya di infrastruktur Anthropic tanpa memerlukan kode. Dalam video ini, saya menguraikan cara kerja Managed Agents di balik layar (harness, session, orchestrator), mendemonstrasikan pembuatan agen medis pribadi menggunakan Claude Code yang terhubung ke Slack, dan menjelaskan mengapa ini sangat berbeda dari alat seperti OpenClaw. Kami akan membahas arsitektur yang membuat agen ini dapat diskalakan dan siap untuk produksi, serta saya akan membagikan pandangan jujur saya tentang keterbatasan saat ini, termasuk model harga khusus API dan dukungan platform yang terbatas. Baik Anda sedang membangun agen pertama atau sedang mengevaluasi apakah Managed Agents tepat untuk proyek Anda berikutnya, video ini akan menjawab semuanya. 🔗 Tautan Terkait Artikel Anthropic - [https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents](https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents) Harga Managed Agent - [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) ❤️ Lebih lanjut tentang kami Stack observabilitas yang jauh lebih baik: [https://betterstack.com/](https://betterstack.com/) Tutorial tertulis: [https://betterstack.com/community/](https://betterstack.com/community/) Contoh proyek: [https://github.com/BetterStackHQ](https://github.com/BetterStackHQ) 📱 Media Sosial 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)

커뮤니티 글

모든 글 보기
이 영상에 대해 글쓰기