月薪2萬的工程師，Anthropic說6毛錢就能替代

一個(gè)軟件工程師每月的人力成本，按國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)粗略估算，在國(guó)內(nèi)是2到3萬元左右。

如果只算他一天8小時(shí)在崗時(shí)間里真正執(zhí)行任務(wù)的部分，折合下來大約是每小時(shí)110到170元。

Anthropic今天推出了一項(xiàng)新功能Claude Managed Agents，有一項(xiàng)定價(jià)寫著$0.08/小時(shí)，折合人民幣不到6毛錢。

這個(gè)數(shù)字本身不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是它意味著Anthropic開始按小時(shí)計(jì)費(fèi)。不僅收取使用的Token費(fèi)用，還開始計(jì)算Agent跑了多長(zhǎng)時(shí)間。

Managed Agents提供的是一整套現(xiàn)成基礎(chǔ)設(shè)施，也就是Anthropic所說的agent harness：包括工具調(diào)用、記憶系統(tǒng)、權(quán)限控制、云端長(zhǎng)時(shí)運(yùn)行、Agents之間互相監(jiān)控，以及沙箱環(huán)境等功能。

舉個(gè)例子，假設(shè)我們要雇一個(gè)人幫你干活，會(huì)遇到什么麻煩？

招人階段，要準(zhǔn)備辦公位（服務(wù)器）、要裝電腦配系統(tǒng)（開發(fā)環(huán)境）、要寫崗位職責(zé)說明書（代碼邏輯）。

干活階段：干到一半斷網(wǎng)了，進(jìn)度全丟（會(huì)話中斷）、想查他干了啥，沒有記錄（無法審計(jì)）、擔(dān)心他亂翻公司機(jī)密（權(quán)限管控）。

而Claude Managed Agents在這個(gè)過程中的作用，就是把這些麻煩事全包了。Anthropic表示，別再自己搭那個(gè)破爛不堪的草臺(tái)班子了，把基建交給我，你們只管去想怎么賺錢。

通過在Claude官方的Agent搭建控制臺(tái)或者使用API的方式，我們直接下達(dá)Agent需求，Claude Managed Agents負(fù)責(zé)給他工位、看著他干活、保證他不亂來。

目前，Claude Managed Agent正在公測(cè)中，任何人、企業(yè)都可以快速地構(gòu)建一個(gè)能干活的真.Agents數(shù)字員工。

過去兩年用了無數(shù)的Agents，幾乎每天都有開發(fā)者推出自己的Agents產(chǎn)品。有的面向編程代碼，有的面向設(shè)計(jì)，最后這些Agents都被統(tǒng)一到，去年是Manus類，今年是OpenClaw類的大家族里。

但如果想要自己部署一個(gè)更個(gè)性化的Agents，尤其是一個(gè)能給其他人用的Agent，我們需要自己處理對(duì)應(yīng)的服務(wù)器，要設(shè)置復(fù)雜的機(jī)制防止它崩潰，要給它接管數(shù)據(jù)庫(kù)的安全權(quán)限，還要用合理的方式管理Agent的上下文記憶。

Managed Agents把這些全部承包了。

它的結(jié)構(gòu)圍繞四個(gè)概念展開。Agent定義這個(gè)員工是誰：用什么模型、遵循什么系統(tǒng)提示、能調(diào)用哪些工具。Environment是一個(gè)配置好的云端容器，預(yù)裝了Python、Node.js等運(yùn)行環(huán)境。

Session是一次具體的任務(wù)運(yùn)行實(shí)例，有完整的事件歷史，隨時(shí)可以查。Events是我們和agent之間傳遞的消息——任務(wù)指令、工具結(jié)果、狀態(tài)更新。

過去那種「手搓」Agent的復(fù)雜模式，直接被Claude Managed Agents壓縮成了全自動(dòng)的流水線。

如果你是開發(fā)者，可以直接調(diào)API或者用CLI，幾行代碼創(chuàng)建agent、配置運(yùn)行環(huán)境、啟動(dòng)session、接收實(shí)時(shí)事件流。整個(gè)流程文檔寫得很清楚，從零到跑起來大概半小時(shí)。

如果你不寫代碼，Claude Console提供了完整的可視化界面。選模型、寫系統(tǒng)提示、接MCP工具、掛外部服務(wù)，全部點(diǎn)擊完成。配置好之后可以直接在界面里測(cè)試，看agent怎么響應(yīng)，不滿意就調(diào)，滿意了再讓它持續(xù)跑著。

Console的構(gòu)建頁面里有一個(gè)「What do you want to build?」的輸入框，旁邊是模板庫(kù)，覆蓋了研究員、數(shù)據(jù)分析師、客服助理、事故響應(yīng)協(xié)調(diào)員等現(xiàn)成角色，每個(gè)都預(yù)先接好了Slack、Notion、Asana、GitHub、Jira這些工具的連接。選一個(gè)模板，改改描述，就能開始。

不過，僅開通了Claude會(huì)員還不夠，目前還是需要有API計(jì)劃，即綁定信用卡有一定Token額度，才能使用Managed Agent。

Managed Agents在工程上有一個(gè)核心決策，和最近一直在討論的Harness工程相關(guān)，它決定著這套系統(tǒng)能不能真正用于生產(chǎn)。

Anthropic在官方的工程博客里用一個(gè)特別扎心的比喻，解釋了Managed Agent的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。

他們認(rèn)為早期的Agent架構(gòu)，非常像是在「養(yǎng)寵物」。開發(fā)者習(xí)慣把Claude（大腦）、執(zhí)行代碼的沙盒（手腳）以及它的記憶（會(huì)話日志），一股腦地塞進(jìn)一個(gè)巨大的服務(wù)器容器里。

這個(gè)容器變得無比嬌貴，我們不能讓它死。一旦容器卡死或崩潰，AI的腦子和手腳一起完蛋，用戶的任務(wù)數(shù)據(jù)瞬間清零；容器里同時(shí)跑著用戶憑證和Claude生成的代碼，一旦有提示詞注入攻擊，憑證就直接暴露。

Anthropic的解法是，把「大腦」和「雙手」徹底分開，容器變成了隨時(shí)可以犧牲的「牛馬」，即從養(yǎng)寵物變成養(yǎng)牛馬。

調(diào)度器（大腦）不再住進(jìn)容器里。它像調(diào)用外部工具一樣，對(duì)容器發(fā)號(hào)施令。如果容器在執(zhí)行危險(xiǎn)代碼時(shí)崩潰了？大腦根本不慌，它會(huì)記錄下一個(gè)錯(cuò)誤代碼，然后毫不猶豫地重新拉起一個(gè)新容器繼續(xù)干活。

使用Agent留下的記憶，也不再被塞進(jìn)某個(gè)AI或者容器擁擠的腦子里。分開運(yùn)作后，所有的記憶被單獨(dú)存放在外部的會(huì)話日志中，就像一個(gè)外接硬盤。

大腦通過標(biāo)準(zhǔn)化的調(diào)用方式指揮雙手，不在乎雙手是容器、是外部服務(wù)還是別的什么。哪只手出故障了，換一只，大腦繼續(xù)跑；大腦自己崩了，從對(duì)話日志里恢復(fù)，接著干。

這個(gè)設(shè)計(jì)帶來了性能的大幅提升。解耦之前，每個(gè)對(duì)話啟動(dòng)都要等容器完整初始化，系統(tǒng)要花很長(zhǎng)時(shí)間去拉起一個(gè)包含了龐大調(diào)度邏輯的沉重容器。

現(xiàn)在，首次響應(yīng)時(shí)間降低了超過90%，安全邊界也因此變得清晰——Claude生成的代碼在沙箱里跑，憑證在沙箱外的保險(xiǎn)箱里，兩者之間有專用Agents隔離，agent永遠(yuǎn)拿不到原始憑證。

更重要的是，它讓Agent真正具備了可以長(zhǎng)期穩(wěn)定干活的能力。

Anthropic提到，Notion已經(jīng)在內(nèi)部使用Managed Agents搭建了幫助工程師寫代碼、幫知識(shí)工作者做演示的企業(yè)Agent。

Rakuten把銷售、市場(chǎng)、財(cái)務(wù)、HR的agent都用Managed Agents部署了，每個(gè)專項(xiàng)agent的上線時(shí)間是一周。

Sentry的調(diào)試agent在發(fā)現(xiàn)bug之后，會(huì)自動(dòng)寫補(bǔ)丁、開PR，開發(fā)者收到的是一個(gè)可以直接review的修復(fù)方案，整個(gè)流程不需要人介入。

可以說，以前的大模型公司提供的是模型API，即處理我們的每一條消息；Anthropic做出的改變是將基于消息的API包裝成可以直接交付工作的Agent API。

這種改變首先體現(xiàn)在Claude Managed Agents的定價(jià)結(jié)構(gòu)上。根據(jù)官方博客，Managed Agents的計(jì)費(fèi)包括Token費(fèi)用（標(biāo)準(zhǔn)API價(jià)格，Sonnet 4.6是$3/M input，$15/M output），加上$0.08/session-hour（按實(shí)際運(yùn)行時(shí)間計(jì)費(fèi)，idle時(shí)間不算），和Web search另計(jì)：$10每1000次。

Anthropic有舉例，一個(gè)使用Opus 4.6、跑50K輸入+15K輸出token的一小時(shí)coding session，總成本約$0.70。

和專門請(qǐng)一個(gè)員工來處理相比，現(xiàn)在企業(yè)自己就可以通過Managed Agents創(chuàng)建一個(gè)內(nèi)部的Agents。數(shù)字員工的概念，又被往前推進(jìn)一步。

此外，對(duì)Anthropic來說，這也意味著收入開始和企業(yè)的自動(dòng)化程度直接掛鉤，企業(yè)跑的agent越多，Anthropic收得越多。這和AWS從「賣服務(wù)器」變成「賣運(yùn)行時(shí)間」是同一個(gè)邏輯，他們打開了一個(gè)比賣訂閱大得多的市場(chǎng)。

大模型技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在，單純比拼參數(shù)和跑分的紅利期似乎正在消退，畢竟能力真正強(qiáng)的大模型，也被限制不能開放使用。

真正的戰(zhàn)場(chǎng)，又回到了「如何讓這群聰明的腦子，最穩(wěn)定、最廉價(jià)地在工廠流水線上打工」，Claude Managed Agents的推出，就是AI基礎(chǔ)設(shè)施走向成熟的一個(gè)里程碑。

回頭看Claude今年的每次更新，無論是模型還是產(chǎn)品，幾乎都踩在了我們對(duì)AI能做什么的痛點(diǎn)上。

一方面在持續(xù)提升模型的能力，不被外界生視頻、瀏覽器、生圖模型那些方向干擾；另一方面是從Cowork開始，到后面瘋狂打補(bǔ)丁復(fù)制OpenClaw的全部功能，再到今天推出一個(gè)專門用來開發(fā)和部署Agents的平臺(tái)，每一次都是極其敏銳的產(chǎn)品視角。

Anthropic正在開創(chuàng)一個(gè)新的發(fā)布模式，即從「我們發(fā)布了一個(gè)更快更好的工具」，變成「我們?yōu)槟銣?zhǔn)備好了構(gòu)建數(shù)字員工的完備基礎(chǔ)設(shè)施」。

據(jù)說有開發(fā)者已經(jīng)在Console里測(cè)試時(shí)，讓Agent連續(xù)跑了72小時(shí)處理一批歷史數(shù)據(jù)歸檔，中間斷過兩次，系統(tǒng)自己重啟容器續(xù)上，最后輸出了一份帶索引的完整報(bào)告——而賬單顯示，這三天只花了不到兩美元。