Managed · Agents · 解體新書
前四卷已將本地層逐一解剖——卷壹拆 Claude Code CLI 的骨架，卷貳析 SDK 的肌理，卷參窺 API 的經脈，卷肆論 Agentic 的通用原理。然而，當迴圈、容器、工具與持久性全由你自己搭建時，每一次部署都是一場手術。卷伍登上雲端：Anthropic 的 Managed Agents 是一個託管式 agent 運行時，處於公開測試階段（header: managed-agents-2026-04-01），它將整個 harness 交由 Anthropic 代為運行——你只需定義意圖，平台負責迴圈、沙箱、工具與串流。
四個核心概念貫穿全卷：Agent（模型 + 系統提示 + 工具集）、Environment（容器模板）、Session（運行實例）、Events（雙向訊息交換）。十章解剖由淺入深——從「何謂託管」到「定價模型」——每章附圖解、程式碼與洞察，如同前四卷之體例。
本卷所有資訊均以 Anthropic 官方文件（2026 年 4 月）為準。API 端點、SDK 用法、工具集名稱、事件類型與定價數字，皆經逐一查核。
何謂託管
What is Managed — Messages API vs Managed AgentsMessages API 是一把手術刀——你自己握柄、控制角度、決定切多深。Managed Agents 是一座自動手術台——你描述手術目標，平台負責執行迴圈、管理容器、提供工具、串流結果。兩者的根本差異在於誰擁有迴圈：前者是你，後者是 Anthropic。此章以官方對照表為藍本，逐項比對兩種範式。
Paradigm 範式轉移
Messages API 如同自駕——你掌方向盤、踩油門、換車道。Managed Agents 如同叫車——你說目的地，平台負責駕駛。兩者底層都是 Claude 模型，但操控權的歸屬決定了架構的根本形態。
When to Choose 何時選擇
需要極致控制、自訂迴圈邏輯、特殊工具整合？Messages API。需要快速部署、無需管理基礎設施、希望開箱即用的 bash/檔案/搜尋工具？Managed Agents。兩者可並存於同一產品中。
代理人定義
POST /v1/agents — Define the Agent
一切始於 POST /v1/agents。Agent 是一份不可變的定義：指定模型（如 claude-sonnet-4-20250514）、系統提示詞、以及工具集。每次建立都產生一個 agent.id 與 agent.version，如同一份蓋章的處方——內容不可竄改，但可以新建版本。工具集 agent_toolset_20260401 內建 bash、檔案操作、網頁搜尋/擷取，並可掛載 MCP servers。
agent_toolset_20260401 是目前唯一的內建工具集，包含 bash、檔案讀寫、web search、web fetch。日後版本將以日期遞增。
mcp_servers 陣列可掛載外部 MCP 伺服器，為 agent 擴展任意工具能力。
環境配置
POST /v1/environments — Container Template
Agent 定義「做什麼」，Environment 定義「在哪裡做」。POST /v1/environments 建立一個容器模板，指定網路策略（unrestricted 或 restricted + 白名單）與預裝套件。每個 session 啟動時，都會從此模板生成一個隔離的容器實例。環境也是不可變的——修改即建新版。
Isolation 隔離性
每個 session 的容器彼此完全隔離——檔案系統、程序空間、網路命名空間各自獨立。一個 session 的 rm -rf / 不會影響其他 session。這是 Managed Agents 的核心安全保障。
Networking 網路策略
unrestricted 允許容器存取全部網路——適合需要拉取任意依賴的開發任務。restricted 搭配 allowed_domains 白名單——適合生產環境，限制 agent 只能存取你信任的服務。
會話開啟
POST /v1/sessions — Launch and Lifecycle
Agent + Environment = 定義。Session = 運行實例。POST /v1/sessions 引用 agent ID 與 environment ID，Anthropic 即啟動一個容器、載入工具、進入 agentic 迴圈。Session 有明確的生命週期：created → active → idle → (更多事件) → ended。每個 session 持續計費（$0.08/session-hour），直到你主動結束或系統逾時。
session.status_idle 事件，等待你發送下一個 user.message。
事件交響
Events & Streaming — the Bidirectional Protocol
Session 的靈魂是事件。你透過 POST /v1/sessions/{id}/events 發送 user.message；你透過 GET /v1/sessions/{id}/stream 以 SSE 接收 agent 的回應——包括 agent.message（文字）、agent.tool_use（工具呼叫）與 session.status_idle（完成等待）。這是一個非對稱的雙向協議：POST 送出，SSE 接收，兩條路徑各司其職。
Asymmetric 非對稱協議
你透過 POST 發送事件（同步請求），透過 GET 接收事件（長連線 SSE）。這不是 WebSocket——而是一條 HTTP POST 加一條 SSE stream，兩條路徑分離。你的 SSE 連線應在 session 開始時建立，並持續監聽直到 session 結束。
Idle Signal 閒置信號
session.status_idle 是你判斷「agent 做完了」的信號。收到此事件後，你可以發送新的 user.message 繼續對話，或決定結束 session。在 idle 期間，容器仍然存活，檔案系統保持原狀——這是多輪互動的基礎。
工具全譜
Agent Toolset
Messages API 要求開發者逐一定義 tools[]；Managed Agents 則以單一
agent_toolset_20260401 聲明一次注入全部能力。此工具集涵蓋四大類別——
Shell 執行、檔案操作、網路存取、以及外部 MCP 伺服器連接——讓 agent 在容器內擁有
與 Claude Code 對等的操作面。每個類別獨立授權，可於 environment 層級啟用或停用。
bash — 完整 shell 存取，執行任意命令。等同 Claude Code 的 Bash 工具，
在容器內運行，具備完整 Linux 環境。
read、write、edit（差異替換）、
glob（模式搜尋）、grep（內容搜尋）。
web_search 搜尋網路、web_fetch 抓取頁面。
mcp_servers[] 連接外部 MCP 伺服器以擴展工具面。
串流與操控
Streaming & Steering
傳統 API 呼叫是「送出、等待、接收」的單次往返。Managed Agents 的串流架構則開啟了
一條持續的 SSE（Server-Sent Events）通道：客戶端透過
GET /v1/sessions/{id}/stream 建立連線，伺服器持續推送事件——
agent.message（文字串流）、agent.tool_use（工具呼叫）、
直到 session.status_idle 標誌任務完成。更關鍵的是，客戶端可在 agent
工作期間隨時送入新的 user.message 事件來「操控」方向——中途糾正、
補充資訊、甚至完全改變任務目標。
Why SSE? 為何選 SSE
SSE 是 HTTP 原生的單向推送協議，相較 WebSocket 更易穿透防火牆與負載均衡器。 Managed Agents 透過 SSE 下行推送事件，再以普通 POST 上行接收 steering 指令—— 這種「半雙工 + REST 補充」的設計，兼顧了即時性與簡單性。
Steering 操控模式
傳統對話必須等 agent 回覆後才能送出下一輪訊息。Steering 打破了這個限制—— agent 正在執行 bash 命令時，你可以送入「改用 Python 而非 Go」， agent 會在下一個決策點讀取並調整行為。這是真正的人機協作迴路。
容器與持久
Containers & Persistence每個 Managed Agent session 都在一個隔離的容器中執行。容器由 environment 定義的模板 建立，預裝 Python、Node.js、Go 等常見語言執行環境。容器內的檔案在同一 session 的 多次對話間持久存在——agent 第一輪寫入的程式碼，第二輪仍可讀取和修改。更重要的是， session 本身具備持久性：即使客戶端斷線重連，agent 的狀態和容器內容都不會遺失。 透過 checkpointing 機制，系統可在需要時快照和還原容器狀態。
main.py，
第三輪仍可 read 讀取、edit 修改。
GET /stream
即可繼續接收事件——無需重建 session 或重跑工作。
進階能力
Advanced Features — Research PreviewManaged Agents 平台提供三項研究預覽功能，目前需要申請存取權限。 Outcomes 讓你為 agent 定義明確的成功準則，系統會據此評估任務是否完成； Multiagent 支援多個 agent 之間的協調與通訊，實現任務分工； Memory 則提供跨 session 的持久記憶，讓 agent 能從歷史互動中學習。 這三項能力分別對應了 agent 系統的三大缺口——目標量化、水平擴展、長期學習。
Why Research Preview? 為何是研究預覽
這三項能力涉及 agent 自主性的根本提升——自我評估成果、協調同僚、跨時段學習。 Anthropic 選擇以研究預覽形式發布，一方面收集真實使用回饋，一方面逐步完善 安全護欄。申請存取可透過 Anthropic Dashboard 提交。
Implications 意涵
Outcomes 將 agent 從「盡力而為」推向「可驗證完成」；Multiagent 將單體 agent 擴展為分散式團隊；Memory 則打破了 session 間的遺忘邊界。這三者組合， 描繪出一條從工具型 AI 到自主型 AI 的演進路徑。
選型與定價
Choosing & Pricing
Anthropic 的 Claude 生態已形成五層堆疊：最底層是理論與原理（卷壹至肆），
之上是 Managed Agents（本卷），再上是 Messages API、Agent SDK、最頂層則是
Claude Code 本身。每一層都在下一層之上增加抽象與便利——但也增加了成本與限制。
選擇哪一層，取決於你對控制力、便利性、與成本的權衡。Managed Agents 的定價模型
為標準 token 費用加上 $0.08/session-hour 的容器運算費。
速率限制為每分鐘 60 次建立、每分鐘 600 次讀取。
When Managed Agents? 何時選用
當你需要 agent 在雲端長時間自主工作、不想管理容器基礎設施、需要 session 持久性 與斷線恢復、且希望內建代碼執行與檔案操作時——Managed Agents 是最直接的選擇。 若你需要完全控制工具定義和執行環境，則 Messages API 更適合。 若你需要本地互動式開發，Claude Code 或 Agent SDK 更為合適。
Cost Anatomy 成本結構
$0.08/session-hour 的容器費用意味著一個持續 1 小時的 agent session 額外成本不到一杯咖啡的十分之一。真正的成本大頭仍在 token 消耗—— 長時間運行的 agent 可能產生大量工具呼叫和思考過程，累積可觀的 token 費用。 合理的 system prompt 與 outcome 定義能有效控制成本。