Всего через несколько недель после запуска Claude Managed Agents компания Anthropic представила три новые возможности платформы. Эти функции — «Мечтание» (Dreaming), «Результаты» (Outcomes) и «Мультиагентная оркестрация» (Multi-Agent Orchestration) — призваны объединить инфраструктурные слои, такие как управление памятью, оценка и координация множества агентов, в единую среду выполнения. Этот шаг может серьезно потеснить разрозненные инструменты, которые многие компании используют для создания собственных решений.
Новые возможности Claude Managed Agents
Согласно пресс-релизу Anthropic, новые функции делают агентов в Claude Managed Agents «более способными к решению сложных задач с минимальным внешним управлением».
- «Мечтание» (Dreaming) отвечает за управление памятью: агенты анализируют свои многочисленные сессии, формируют воспоминания, учатся на них и выявляют ранее незамеченные закономерности.
- «Результаты» (Outcomes) позволяет командам определять и устанавливать конкретные критерии для измерения успешности работы агента.
- «Мультиагентная оркестрация» (Multi-Agent Orchestration) разбивает сложные задачи, позволяя главному агенту делегировать их выполнение другим агентам.
Изначально Claude Managed Agents предлагал предприятиям более простой путь для развертывания ИИ-агентов, встраивая логику управления и координации в уровень модели. Это комплексная платформа для управления состояниями, графами выполнения и маршрутизацией. С добавлением «Мечтания», «Результатов» и «Мультиагентной оркестрации» Claude Managed Agents значительно расширяет свои возможности и напрямую конкурирует с такими инструментами, как LangGraph или CrewAI, а также с внешними фреймворками для оценки, архитектурами памяти на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation — системы генерации, усиленные поиском данных) и циклами контроля качества.
Угроза для существующих решений
Теперь перед компаниями встает вопрос: стоит ли отказываться от гибкой модульной системы в пользу платформы, которая объединяет почти все функции? Anthropic спроектировала Claude Managed Agents таким образом, чтобы контекст, состояние и отслеживаемость данных были объединены в одном месте. Это означает, что платформа видит каждое решение, принимаемое агентами, избавляя компании от необходимости связывать множество разрозненных систем. Хотя наличие единой платформы, способной выполнять все задачи, кажется практичным, не все предприятия стремятся к столь комплексному решению.
Claude Managed Agents уже сталкивается с критикой за то, что поощряет «привязку к поставщику» (vendor lock-in), поскольку контролирует большую часть архитектуры и инструментов, управляющих агентами. В текущей парадигмальной ситуации организация может использовать Managed Agents, но при этом сохранять мультиагентную оркестрацию, управление памятью или оценки в отдельном пространстве, что обеспечивает дополнительную гибкость.
Платформа предлагает полностью размещенную среду выполнения, где управление памятью и оркестрация осуществляются на инфраструктуре, не принадлежащей заказчику. Для некоторых организаций, которым требуется подтверждать местонахождение данных (data residency) по нормативным требованиям, это может создать серьезные проблемы с соблюдением законодательства. Другая проблема заключается в том, что предприятия, уже находящиеся в процессе масштабной трансформации с использованием ИИ, вынуждены искать обходные пути для решения ограничений своего технологического стека. Не каждый рабочий процесс легко заменить, просто переключившись на Claude Managed Agents.
Dreaming и Outcomes против традиционных подходов
Большинство компаний имеют фрагментированный подход к внедрению ИИ. Например, они могут использовать LangGraph или Crew AI для маршрутизации агентов и управления рабочими процессами, Pinecone в качестве векторной базы данных для долгосрочной памяти, DeepEval для внешней оценки и контроль качества с участием человека (human-in-the-loop) для проверки некоторых задач. Anthropic надеется заменить все эти разрозненные решения.
С помощью функции «Мечтание» Anthropic подошла к управлению памятью, позволяя пользователям активно переписывать ее между сессиями, что дает агенту возможность учиться на своих ошибках. По заявлению Anthropic, эта функция полезна для длительных состояний и сложной оркестрации. Существующие системы часто поддерживают постоянство памяти путем хранения векторных представлений (embeddings), извлечения релевантного контекста и добавления новых состояний со временем.
Функция «Результаты» решает задачу оценки, детализируя ожидания от агентов. Вместо внешних проверок качества, которые часто выполняются командой людей, Anthropic интегрирует оценку непосредственно в слой оркестрации, а не над ним.
Однако именно возможность «Мультиагентной оркестрации» ставит Claude Managed Agents в прямую конкуренцию с фреймворками оркестрации от Microsoft, LangChain, CrewAI и других. Поставщики моделей, такие как Anthropic и OpenAI, уже начали активно продвигаться в этой области, утверждая, что интеграция этой функциональности на уровне модели обеспечивает командам лучший контроль.
Стратегические решения для компаний
Предприятиям предстоит принять важное решение, которое может зависеть от уровня их зрелости в работе с ИИ-агентами. Если организация все еще экспериментирует с агентами и не развернула их в производственной среде в большом количестве, переход на Claude Managed Agents и настройка функций «Мечтание» и «Результаты» под свои нужды может оказаться значительно проще. Это стадия разработки, на которой даже при использовании стороннего оркестратора, например LangChain, компании все равно активно его настраивают.
Однако для тех, кто уже продвинулся дальше в этом процессе, расчет становится более сложным. Теперь речь идет о параллельной оценке и более глубоком понимании существующих процессов. Впрочем, бизнесу придется столкнуться с аналогичным выбором, даже если он не планирует использовать Claude Managed Agents. Anthropic дала понять, что другие поставщики моделей и платформ, вероятно, пересмотрят свои дорожные карты продуктов в сторону аналогичной модели, которая объединяет все в рамках одной системы — ведь модели могут стать взаимозаменяемыми, но инструменты и инфраструктура оркестрации останутся уникальными.
