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Claude Managed Agents 概览

这是一个运行在托管基础设施中的预构建、可配置智能体（Agent）框架，最适用于长时间运行的任务和异步工作。

Anthropic 提供了两种使用 Claude 构建应用的方式，分别适用于不同的使用场景：

	Messages API	Claude Managed Agents
定位	直接的模型提示词访问	运行在托管基础设施中的预构建、可配置智能体框架
最佳用途	自定义智能体循环和精细化控制	长时间运行的任务和异步工作
了解更多	Messages API 文档	Claude Managed Agents 文档

Claude Managed Agents 为将 Claude 作为自主智能体运行提供了框架和基础设施。无需构建自己的智能体循环、工具执行环境和运行时，你即可获得一个全托管的环境，让 Claude 能够安全地读取文件、运行命令、浏览网页并执行代码。该框架支持内置的提示词缓存、压缩以及其他性能优化，以实现高质量、高效的智能体输出。

核心概念

Claude Managed Agents 基于四个核心概念构建：

在智能体（Agentic）编程的前沿领域，Harness 设计（测试与运行框架设计）是性能表现的关键。以下是我们如何推动 Claude 在前端设计和长时间运行的自主软件工程中进一步突破的实践。

作者：Prithvi Rajasekaran，Labs 团队成员

发布日期：2026年3月24日

• Harness design for long-running application development

在过去的几个月里，我一直致力于解决两个相互关联的问题：如何让 Claude 产出高质量的前端设计，以及如何让它在无需人工干预的情况下构建完整的应用程序。这项工作源于我们早期在前端设计能力和长时间运行编程智能体 Harness 方面的尝试。当时，我和同事们通过提示词工程（Prompt Engineering）和 Harness 设计，能够将 Claude 的性能提升到远高于基准线的水平——但两者最终都遇到了瓶颈。

为了实现突破，我寻求了一种能够跨越两个完全不同领域的全新 AI 工程方法：一个由主观审美定义，另一个由可验证的正确性和可用性定义。受生成对抗网络（GAN）的启发，我设计了一种包含**生成器（Generator）和评估器（Evaluator）**智能体的多智能体结构。要构建一个能够可靠且具审美感地对输出进行评分的评估器，意味着首先要开发一套标准，将“这个设计好吗？

这是一篇由 Anthropic 发布的技术博客文章，探讨了如何通过构建有效的“脚手架”（harnesses）来提升长时运行智能体（long-running agents）的工作效率。

发布日期：2025 年 11 月 26 日

• Effective harnesses for long-running agents

智能体在跨越多个上下文窗口工作时仍面临挑战。我们从人类工程师身上汲取灵感，为长时运行的智能体构建了一个更有效的脚手架。

随着 AI 智能体（agents）能力的不断提升，开发者正越来越多地要求它们承担复杂的任务，这些任务往往需要持续数小时甚至数天的工作。然而，让智能体在多个上下文窗口（context windows）中保持连贯的进度仍然是一个悬而未决的问题。

长时运行智能体的核心挑战在于：它们必须在离散的“会话”中工作，且每个新会话开始时都没有之前发生的记忆。想象一下，一个软件项目由实行轮班制的工程师负责，而每位新来的工程师对上一班发生的事情毫无记忆。由于上下文窗口是有限的，且大多数复杂项目无法在单个窗口内完成，智能体需要一种方法来弥合多次编码会话之间的差距。

我们开发了一种方案，使 Claude Agent SDK 能够有效地跨多个上下文窗口工作。

知识工作插件（Knowledge Work Plugins）能将 Claude 打造为适配你岗位、团队与公司的专业助手。专为 Claude Cowork 打造，同时兼容 Claude Code。

为何使用插件

Cowork 让你设定目标，Claude 即可输出完整、专业的成果。而插件能进一步赋能：你可以告诉 Claude 你的工作偏好、需要调用的工具与数据、关键工作流的处理方式，以及开放哪些斜杠命令——让团队获得更优质、更统一的结果。

每个插件都为特定职能打包了专业能力、工具连接器、斜杠命令和子智能体。开箱即用，就能让 Claude 快速上手协助对应岗位人员。真正的强大之处在于为你的公司定制化——适配你的工具、术语与流程，让 Claude 仿佛为你的团队量身定制。

插件市场

我们开源了 11 个基于实际工作打造与启发的插件：

这份指南详细介绍了如何为 Claude 构建 “技能” (Skills)，即一种能让 AI 学习特定工作流与专业知识的指令包。通过由 YAML 元数据和 Markdown 指令构成的三层渐进式披露结构，开发者可以教会 Claude 何时以及如何执行复杂任务。技能不仅能独立运行，还能与 MCP（模型上下文协议） 结合，将底层工具访问转化为可靠、标准化的操作流程。文档涵盖了从规划设计到测试分发的全过程，并提供了多种工作流编排模式以提升输出的稳定性。其核心优势在于跨平台通用性，让团队能够统一 Claude 在不同交互界面下的任务处理逻辑。通过使用 skill-creator 等辅助工具，用户可以在短时间内完成技能的迭代与部署。

目录

• 引言 3
• 基础知识 4
• 规划与设计 7
• 测试与迭代 14
• 分发与共享 18
• 模式与故障排除 21
• 资源与参考 28

引言

技能（Skill） 是一组指令——以一个简单的文件夹形式封装——旨在教导 Claude 如何处理特定的任务或工作流。技能是为您特定需求定制 Claude 最强大的方式之一。与其在每次对话中反复解释您的偏好、流程和领域专业知识，技能让您可以一次性教导 Claude，并使每次对话都受益。

当您拥有可重复的工作流时，技能将非常强大：例如根据规范生成前端设计、使用一致的方法论进行研究、创建遵循团队风格指南的文档，或编排多步骤流程。

Claude Agent SDK 是 Anthropic 发布的、用于在 Claude Code 基础上构建强大智能体（agents）的工具集合。该 SDK 最初是作为 Claude Code SDK（一个智能编码解决方案）发布的，旨在支持 Anthropic 内部的开发者效率。由于 Claude Code 已经超越了编码工具的范畴，被用于深度研究、视频制作和笔记记录等无数非编码应用，因此该工具被更名为 Claude Agent SDK，以反映其更广泛的愿景。

• Building agents with the Claude Agent SDK

一、核心设计原则：赋予 Claude 计算机能力

Claude Agent SDK 的关键设计原则是让 Claude 拥有程序员日常使用的相同工具。这意味着 Claude 必须能够：在代码库中查找文件、编写和编辑文件、运行代码、调试、以及迭代执行这些操作直到成功。

通过允许 Claude 访问用户计算机（经由终端），并赋予其运行 bash 命令、编辑文件、创建文件和搜索文件的能力，它能够有效执行非编码任务，如：阅读 CSV 文件、搜索网络、构建可视化、解释指标等数字工作，从而创建出具有通用目的的智能体。

二、构建的新型智能体

赋予 Claude 计算机能力解锁了许多以前效率不高的智能体类型。SDK 提供了用于自动化任何工作流程的原语，开发者可以构建：

本文介绍 Claude Code 的上下文工程。它整合了多种输入来源，包括系统提示、内置工具、MCP工具、自定义子代理、记忆文件和对话历史，以全面理解并完成编程开发任务。还介绍了使用 Claude Code 在您的项目中提供全流程协助，如何编写提示词。

Claude Code 上下文工程

Claude Code 能为您的项目提供全流程协助

📌 计划模式

计划模式是指通过只读操作分析代码库来创建计划，非常适合探索代码库、规划复杂更改或安全地审查代码。

​> Analyze the authentication system and suggest improvements
​> 分析身份验证系统并提出改进建议。

​> I need to refactor our authentication system to use OAuth2. Create a detailed migration plan.
​> 我需要重构我们的身份验证系统以使用 OAuth2。创建一个详细的迁移计划。

  ​> What about backward compatibility?
  ​> 向后兼容性怎么办？

  ​> How should we handle database migration?
  ​> 我们应该如何处理数据库迁移？

探索代码库

Claude Code

• Claude Code 文档
• GitHub claude-code

安装

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

设置

设置文件

settings.json 文件是通过分层设置配置 Claude Code 的官方机制：

• 用户设置 在 ~/.claude/settings.json 中定义，适用于所有项目。
• 项目设置 保存在您的项目目录中：
  • .claude/settings.json 用于检入源代码控制并与团队共享的设置
  • .claude/settings.local.json 用于不检入的设置，对个人偏好和实验很有用。Claude Code 会在创建时配置 git 忽略 .claude/settings.local.json。
• 对于 Claude Code 的企业部署，还支持企业托管策略设置。这些设置优先于用户和项目设置。系统管理员可以将策略部署到：
  • macOS: /Library/Application Support/ClaudeCode/managed-settings.json
  • Linux 和 WSL: /etc/claude-code/managed-settings.json
  • Windows: C:\ProgramData\ClaudeCode\managed-settings.json

示例 settings.json

Anthropic的“Claude Code”是一款终端内AI编程助手，旨在通过自然语言交互帮助开发者更快地编写、调试和管理代码。它提供了一系列功能，包括根据描述构建功能、识别并修复bug、理解复杂代码库以及自动化日常开发任务。用户可以通过简单的NPM安装和登录快速开始使用，并能通过聊天式的命令直接编辑文件、执行Shell命令和管理Git操作。该工具还支持自定义子代理以处理特定任务，并提供了灵活的配置选项，包括记忆管理、权限设置和环境变量，以适应个人、项目和企业级的开发需求。

Claude Code 概览

了解 Anthropic 的智能编程工具 Claude Code，它运行在你的终端中，帮你比以往更快地将创意转化为代码。

30 秒快速上手

前提条件：

• Node.js 18 或更新版本
  • 一个 Claude.ai（推荐）或 Anthropic Console 账户

# 安装 Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# 进入你的项目目录
cd your-awesome-project

# 开始使用 Claude 编程
claude
# 首次使用时，系统会提示你登录

就是这么简单！你已经准备好使用 Claude 编写代码了。继续学习快速入门（5 分钟）→

（有特殊的设置需求或遇到问题？请参阅高级设置或故障排除。）

OpenRouter 是一个创新的统一 API 平台，旨在简化开发者和企业对数百种大型语言模型（LLMs）的访问和使用，提供一个与 OpenAI Chat API 类似的标准化接口，让用户能够通过单一入口轻松切换并调用来自不同提供商（如 OpenAI、Anthropic、Google 等）的模型。它不仅能根据成本、性能等需求智能路由请求，帮助优化开销，还提供统一账单和实时数据洞察，极大地降低了多模型集成的复杂性，提升了 AI 应用开发的效率和灵活性。

OpenRouter

🚀 大模型霸主争夺战：Google、Deepseek、Anthropic三足鼎立！

如果你还在纠结用哪个大模型，不妨看看OpenRouter的数据！截止到2025年7月7日，整个平台上的令牌使用量已经突破了2.4万亿（2.4T）！这说明AI应用场景真的是越来越广啦！

而在这场“AI大混战”中，Google爸爸的Gemini系列模型绝对是遥遥领先，市场份额高达43.2%！几乎占据了半壁江山！其次是黑马Deepseek（19.1%）和我们熟悉的Anthropic（18.7%）。OpenAI虽然也榜上有名，但市场份额相对较小，只有6.2%。看来，大模型的竞争格局正在悄悄发生变化哦！

🤖 热门模型C位出道，实力派选手个个能打！

• Google Gemini 2.5 Flash / Pro系列： 妥妥的“劳模”担当！无论是处理复杂的代码，还是做日常的聊天翻译，它都游刃有余。特别是Gemini 2.5 Flash，在编程辅助、智能代理和简化大型语言模型等方面都表现亮眼。很多姐妹用它来写代码、做智能问答，简直不要太方便！

桌面扩展（DXT）是一种 zip 格式的软件包，旨在简化本地 MCP 服务器的安装和分发。它类似于其他应用程序扩展，通过包含一个本地 MCP 服务器及其功能的 manifest.json 文件，允许用户实现一键安装。该项目不仅提供扩展规范和用于创建 DXT 文件的 CLI 工具，还开源了 Claude for macOS and Windows 中用于加载和验证 DXT 扩展的代码，旨在为 MCP 服务器构建一个开放且可移植的生态系统。开发者只需将 MCP 服务器文件、manifest.json 放入文件夹并打包成 .dxt 文件，即可轻松创建扩展，从而方便地在支持 DXT 的应用程序中运行本地 AI 工具。

桌面扩展 (DXT)

桌面扩展 (.dxt) 是一种 zip 压缩包，其中包含一个本地 MCP 服务器和一个 manifest.json 文件，该文件描述了服务器及其功能。其格式在理念上类似于 Chrome 扩展 (.crx) 或 VS Code 扩展 (.vsix)，使用户能够一键安装本地 MCP 服务器。

本仓库提供三个组件：MANIFEST.md 中的扩展规范，一个用于创建扩展的 CLI 工具（参见 CLI.md），以及 Claude for macOS and Windows 用于加载和验证 DXT 扩展的代码 (src/index.ts)。

• Example Clients

本页概述了支持模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的应用程序。每个客户端可能支持不同的MCP功能，从而实现与MCP服务器的不同级别的集成。

功能支持矩阵

Cline 和模型上下文协议 (MCP) 服务器：增强 AI 能力

快速链接：

• 从 GitHub 构建 MCP 服务器
• 从头开始构建自定义 MCP 服务器

本文档解释了模型上下文协议 (MCP) 服务器的功能以及 Cline 如何帮助构建和使用它们。

概述

MCP 服务器充当大型语言模型 (LLM)（如 Claude）与外部工具或数据源之间的中介。它们是向 LLM 提供功能的小程序，使其能够通过 MCP 与外部世界交互。MCP 服务器本质上就像 LLM 可以使用的 API。

核心概念

MCP 服务器定义了一组"工具"，即 LLM 可以执行的函数。这些工具提供了广泛的功能。

MCP 的工作原理：

• MCP 主机发现连接的服务器的功能并加载它们的工具、提示和资源。
• 资源提供对只读数据的一致访问，类似于文件路径或数据库查询。
• 安全性由服务器隔离凭证和敏感数据来确保。交互需要明确的用户批准。

使用场景

MCP 服务器的潜力非常广阔。它们可以用于多种用途。

以下是 MCP 服务器的一些具体使用示例：

• Web 服务和 API 集成：
  • 监控 GitHub 存储库的新问题
  • 根据特定触发器发布 Twitter 更新
  • 检索基于位置的服务的实时天气数据

• 浏览器自动化：
  • 自动化 Web 应用程序测试
  • 抓取电子商务网站进行价格比较
  • 为网站监控生成截图

• 数据库查询：
  • 生成每周销售报告
  • 分析客户行为模式
  • 为业务指标创建实时仪表板

• Claude API - Computer use

Computer use reference implementation（计算机使用参考实现）

Get started quickly with our computer use reference implementation that includes a web interface, Docker container, example tool implementations, and an agent loop.

快速开始使用我们的计算机使用参考实现，其中包括Web界面、Docker容器、示例工具实现和代理循环。

Here’s an example of how to provide computer use tools to Claude using the Messages API:

以下是如何使用消息API为Claude提供计算机使用工具的示例：

Developing a computer use model（开发计算机使用模型）

• Computer use API
• computer-use-demo

Claude can now use computers. The latest version of Claude 3.5 Sonnet can, when run through the appropriate software setup, follow a user’s commands to move a cursor around their computer’s screen, click on relevant locations, and input information via a virtual keyboard, emulating the way people interact with their own computer.

Claude现在可以使用计算机了。最新版本的Claude 3.5 Sonnet可以在通过适当的软件设置后，按照用户的命令在计算机屏幕上移动光标，单击相关位置，并通过虚拟键盘输入信息，模拟人们与自己的计算机交互的方式。

We think this skill—which is currently in public beta—represents a significant breakt