Claude封杀龙虾后推自家Agent服务，又被开源平替了

西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI刚刚Claude推出“企业版”服务发布Claude Managed Agents结果被开源项目“开团秒跟”先说Claude Managed Agents这是一套支持模块化组合的API套件专门用来帮企业/团队规模化构建和部署云端托管的智能体。它将性能优化的Agent运行框架与生产级基础设施深度整合。用户只要用自然语言描述清楚需求或者直接上传YAML配置文件就能定义好想要运行的智能体再设定好对应的约束规则剩下的运行、和基础设施相关的繁琐工作都被平台打包处理。有意思的是Claude Managed Agents刚刚发布就被开源抢去了风头。同款但开源项目Multica目前在GitHub已迅速揽获2.6k Star连logo都贴脸开大doge网友的反应也是笑不活有人甚至提出要捐钱为爱发电但被丑拒开箱即用效率提升10倍官方列举的Claude Managed Agents核心功能如下生产级智能体运行能力沙箱隔离、身份验证、工具调用执行这些关键环节全都帮你配置妥当。长时自主运行智能体单次可自主运行数小时就算中途断开连接运行进度和生成结果也能完整保留。多智能体协同编排支持智能体自主创建并调度其它智能体实现复杂任务的并行处理。可靠的治理体系允许智能体接入真实业务系统内置权限范围划定、身份管理和执行追踪功能安全合规有保障。在此之前Anthropic的业务重心一直是给用户提供模型除了Claude Code和Cowork并没有再开放自家的基础设施供用户运行这些自主搭建的智能体。现在Anthropic显然想要两手抓。要知道将智能体真正落地到生产环节必须攻克沙箱化代码执行、检查点机制、凭证管理、权限范围划定及端到端追踪等一系列技术难关。过往企业单是搭建满足要求的基础设施往往就要耗费数月时间。Claude Managed Agents直接帮用户搞定这些复杂环节。用户只需定义智能体的任务目标、可用工具集与运行约束规则后续的运行调度全由这套平台基础设施承接。其内置的编排框架会自动决策工具调用时机、上下文管理策略以及故障发生后的恢复方案。作为专为Claude量身打造的托管服务Claude Managed Agents支持用户设定好目标和成功标准Claude自主评估、反复迭代直到达成目标。如果需要更精细的控制它也支持传统的“提示词-响应”交互模式。在结构化文件生成的内部测试中Claude Managed Agents的任务成功率比标准提示词交互模式最高提升10%尤其在高难度任务上的优势更为明显。会话追踪、集成分析和故障排查指引功能都直接内置在Claude控制台中用户可以查看每一次工具调用、每一步决策过程以及出现问题的具体原因。不过有一点要说明Claude Managed Agents的部分功能目前还处于受限的研究预览阶段比如高级记忆工具、多智能体协同编排还有智能体自主评估迭代。Anthropic表示借助Claude Managed Agents有不少团队已经在多种生产用例中实现了10倍的交付提速。例如能够阅读代码库、规划修复方案并提交拉取请求的编码Agent能够加入项目、领取任务、与团队其他成员协同完成工作的生产力Agent以及能够处理文档、提取关键信息的金融与法务Agent……Notion团队就分享了其应用实践让团队可以直接在自家协作平台内把工作任务委派给Claude该功能目前已在Notion自定义智能体模块中开启内测。工程师用它高效交付代码知识工作者则借助它快速制作网站与演示文稿。数十项任务可并行推进团队成员还能围绕智能体生成的结果开展协同作业。对于企业最关心的定价问题Claude Managed Agents计费分为两个维度Token用量和会话运行时长。第一部分Token费用按平台标准Token计价规则收取。如果会话内触发网络搜索每千次搜索10美元。智能体活跃运行时长单独计费每会话小时0.08美元。智能体处于等待用户输入或工具响应的闲置时段不计费。目前Claude Managed Agents已经在Claude平台正式开放使用。开发者还可以借助最新版Claude Code以及内置的claude-api Skill来开发托管智能体相关应用。只需输入指令 “start onboarding for managed agents in Claude API”就能开启。开源秒跟10分钟快速上手再看开源Multica的核心功能Agent即协作队友Agent可自主承接任务、编写代码、上报阻塞问题并实时同步任务状态。全流程自主执行配置完成后即可免运维运行支持任务排队、认领、执行、完结/失败的全生命周期管理通过 WebSocket实时推送进度。Skill沉淀与复用每一套解决方案都会转化为全团队共享的可复用Skill。部署实施、数据库迁移、代码审查…… Skill持续沉淀.统一算力运行时一个控制台即可管控所有算力资源兼容本地daemon与云端运行时自动识别可用命令行工具CLI并支持实时监控。多工作区隔离管理按团队组织工作工作区级别隔离。每个工作区有独立的Agent、Issue和设置。下面是视频演示Multica核心推动者Jiayuan (JY) Zhang之前还创办了面向开发者的AI垂直搜索引擎Devv.ai。实际上Multica发布时间比Claude Managed Agents还要早一些。Jiayuan (JY) Zhang表示团队最初打造它是为了解决自己团队中“团队间知识无法共享、多人多Agent协作缺乏中枢”的问题。用法上GitHub仓库也有详细的使用教程参考链接[1]https://claude.com/blog/claude-managed-agents[2]https://github.com/multica-ai/multica?tabreadme-ov-file一键三连「点赞」「转发」「小心心」欢迎在评论区留下你的想法—完— 谁会代表2026年的AI龙虾爆火带动一波Agent与衍生产品浪潮。但真正值得长期关注的AI公司和产品或许不止于此。如果你正在做或见证着这些变化欢迎申报。让更多人看见你。 https://wj.qq.com/s2/25829730/09xz/一键关注 点亮星标