Anthropic 提供两种基于 Claude 构建应用的方式，适用于不同场景：Messages API 提供直接的模型调用能力，适合需要自定义 Agent 循环和精细控制的场景；而 Claude Managed Agents 提供预构建、可配置的 Agent 运行环境，运行在托管基础设施上，最适合长时间运行的任务和异步工作。本文基于官方文档详细解读 Managed Agents 的核心概念与工作原理。
核心价值：不用自己造 Agent 循环
Claude Managed Agents提供运行Claude作为自主
Agent所需的运行环境和基础设施。不需要自己搭建
Agent循环、工具执行和运行时，而是获得一个完全
托管的环境——Claude可以在其中安全地读取文件、
执行命令、浏览网页并运行代码。该运行环境内置
prompt caching、compaction等性能优化，用于
生成高质量、高效率的Agent输出
四个核心概念
Agent 模型、系统提示词、工具、MCP
server和技能的组合
Environment 会话运行的位置配置：Anthropic托管
的云端沙箱，或部署在自有基础设施
上的自托管沙箱
Session 在某个Environment内运行的Agent
实例，执行特定任务并产生输出
Events 应用与Agent之间交换的消息（用户
轮次、工具结果、状态更新）
这套抽象把一个传统 Agent 系统拆解为四个可独立配置和复用的组件——Agent 定义"是谁"，Environment 定义"在哪跑"，Session 是具体的运行实例，Events 是运行时的通信协议。
工作流程：五个步骤
1. 创建Agent：定义模型、系统提示词、工具、MCP
server和技能，创建一次后可通过ID在多个会话
中复用引用
2. 创建Environment：配置Agent运行的位置——云端
沙箱或自托管沙箱
3. 启动Session：引用你的Agent和Environment配置
来启动一个会话
4. 发送事件并流式接收响应：将用户消息作为事件
发送，Claude自主运行工具并通过SSE流式返回
结果；事件历史在服务端持久化，可完整获取
5. 引导或中断：在执行过程中发送额外的用户事件
来引导Agent，或中断它以改变方向
适用场景
Claude Managed Agents最适合以下负载：
- 长时间运行的执行：需要运行数分钟到数小时、
涉及多次工具调用的任务
- 云端基础设施：预装软件包并具备网络访问权限的
安全沙箱
- 自托管执行：部署在自有基础设施上的沙箱，满足
合规或数据驻留要求
- 最小化基础设施投入：不需要自己搭建Agent循环、
沙箱或工具执行层
- 有状态会话：跨多次交互保持持久化文件系统和
对话历史
- 定时执行：通过scheduled deployments在cron
计划上循环运行Agent
内置支持的工具
Bash 在沙箱中运行shell命令
文件操作 在沙箱中读取、写入、编辑、glob和
grep文件
网页搜索/抓取 搜索网页并检索URL内容，可选限定
到域名白名单或黑名单
MCP servers 连接外部工具提供方
当前状态：Beta 阶段
所有Managed Agents端点都需要
managed-agents-2026-04-01 beta header
SDK会自动设置该beta header，行为可能会在
后续版本中持续优化
开始使用需要：
1. 一个Claude API key
2. 所有请求携带managed-agents-2026-04-01
beta header
3. Managed Agents访问权限（所有API账户默认
已开启）
值得一提的是，Beta 内还包含 MCP tunnels 和"dreaming"两项配套能力，说明这套产品线还在持续扩展基础设施覆盖范围。
AWS 上也可用
Claude Managed Agents同样在AWS上的Claude
Platform可用，功能可用性和会话行为方面存在一些
差异，具体参见Claude Platform on AWS指南中的
Claude Managed Agents章节
与 Messages API 的选择
Messages API Managed Agents
是什么 直接的模型调用能力 预构建、可配置的
Agent运行环境
最适合 自定义Agent循环和 长时间运行的任务和
精细化控制 异步工作
对于需要完全掌控每一步工具调用逻辑、状态管理细节的团队，Messages API 仍然是更灵活的选择；而对于希望快速上线一个能自主运行数小时、涉及多轮工具调用的 Agent、又不想自建沙箱和运行时基础设施的团队，Managed Agents 提供了一条更省心的路径。
实战建议
1. 评估是否需要Managed Agents的关键判断标准：
任务是否需要运行数分钟到数小时，涉及多次工具
调用——这类场景用Managed Agents能省去大量
基础设施搭建工作
2. 有合规或数据驻留要求的团队，优先评估自托管
沙箱方案，而非默认使用Anthropic托管云端沙箱
3. 需要周期性自动执行的Agent任务（如每日报告、
定期巡检），可以直接使用scheduled deployments
而不必自己搭建cron调度系统
4. 目前处于Beta阶段，生产环境接入前建议先在
小范围场景验证行为稳定性，并关注beta header
版本变化
5. 已在AWS上部署Claude的团队，可以直接评估
Claude Platform on AWS上的Managed Agents
差异点，避免重复搭建两套基础设施
总结
Managed Agents 代表了 Anthropic 在 Agent 基础设施层面的一次系统化投入——把 session、harness、sandbox 这些原本需要开发者自己拼凑的组件，虚拟化成标准化、可组合的托管服务。对于越来越多需要构建长时间自主运行 Agent 的团队，这条产品线值得持续关注其从 Beta 走向正式版的演进节奏。
来源：Claude Managed Agents overview — Anthropic 官方文档