Anthropic推出Claude Managed Agents:企業AI代理上線,從數月壓縮到數天
Anthropic推出Claude Managed Agents:企業AI代理上線,從數月壓縮到數天

重點一:Anthropic 推出 Claude Managed Agents 公測版,讓企業用 API 組裝雲端 AI 代理,部署時間從數月壓縮至數天。

重點二:Notion、樂天、Asana、Sentry 等已搶先導入,樂天每個部門僅需一週即可上線 AI 代理。

重點三:定價為 Claude 模型用量費加上每小時 0.08 美元(約新台幣 2.5 元)的代理運算費,門檻極低。

Anthropic 於 4 月 8 日宣布推出 Claude Managed Agents 公測版。據科技媒體 SiliconAngle 報導,這套雲端服務的核心訴求很直白:企業想打造 AI 代理,但光是搭建周邊基礎設施就要耗費數月,Managed Agents 則把這些苦工全包了。

過去,要讓一個 AI 代理在企業環境中穩定運作,開發團隊得處理沙箱隔離、身份驗證、錯誤復原、狀態管理等一長串工程問題。Anthropic 在官方部落格中說明,Managed Agents 將這些基礎建設抽象化為一組 API,開發者只需定義「要做什麼任務」、「能用哪些工具」和「權限範圍」,剩下的交給平台處理。

不只是聊天機器人:代理會自我修正、還能指揮其他代理

Managed Agents 與傳統的 AI 聊天機器人最大的差異,在於它是「長時間自主執行」的架構。代理可以在雲端持續運作,即使使用者中斷連線也不會停擺。平台內建的監控功能讓開發者能追蹤每一次工具呼叫、每一個決策節點,出錯時有跡可循。

Claude Managed Agents 的核心架構
這張圖示意 Claude Managed Agents 的核心架構:中央的「Harness」負責判斷何時調用工具、如何管理上下文與錯誤復原,左側「Session」保存長時間對話與任務進度,右側「Sandbox」提供安全、隔離的程式碼執行環境,下方「Orchestration」則負責多步驟流程與多代理協作的排程與串接,四者透過雙向溝通,構成可在雲端長時間運作的代理執行骨幹。
圖/ Claude

目前以研究預覽(Research Preview)形式開放的兩項進階功能更值得關注。第一是「多代理協作」:一個主代理可以派出多個子代理平行處理任務,例如 Sentry 讓除錯代理與修補代理搭檔運作,把從發現臭蟲到送出修補的流程,從原本的數月壓縮到數週。

第二是「自動提示詞優化」:代理會自動調整自己的指令,內部測試顯示,在結構化檔案生成任務中,成功率比標準提示迴圈高出最多 10 個百分點,對複雜任務的改善尤其明顯。

已有四家大廠搶先導入,樂天一週上線一個部門

公測階段已有多家企業採用。Notion 產品經理 Eric Liu 表示:「我們希望 Notion 成為團隊與 AI 代理協作的最佳場所,使用者現在可以直接在 Notion 裡把開放式的複雜任務交給代理處理。」

樂天集團(Rakuten)則將代理部署到產品、業務、行銷、財務、人資等部門,每個部門的部署週期僅需一週。Asana 打造了與人類協作的「AI 隊友」,在專案管理流程中並肩作業。

定價方面,企業除了支付 Claude 模型本身的使用費外,每小時代理運算費為 0.08 美元(約新台幣 2.5 元)。以企業軟體的標準來看,這個門檻相當親民,Anthropic 顯然是以量取勝的策略,先讓企業低成本試水溫,再靠規模化使用量回收營收。

Managed Agents 目前在 Claude Platform 上以公測版開放,開發者可透過 Claude Console 監控代理的執行狀態與效能分析。對於手上有大量重複性流程、卻苦於沒有工程資源自建 AI 代理的企業來說,這或許是目前進入門檻最低的選項。

延伸閱讀:Gemini新功能「notebooks」上線!串接NotebookLM,讓你把對話、文件整理成專屬AI知識庫

資料來源:Anthropic 官方部落格、SiliconAngle

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #Anthropic #Claude
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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