AIを個別の実行システムに変える、クロードの最新マネージドエージェントベストプラクティスガイド

By: blockbeats|2026/04/09 18:00:10

オリジナル記事のタイトル:Claude管理対象エージェントの起動
原著者:ランス・マーティン
翻訳:Peggy, BlockBeats

編集後記:この記事では、Claudeによって起動された管理対象エージェントを紹介します。より未来に近いソフトウェア形態を提供します。インテリジェントエージェントは、もはや一度要求に応答するインタフェースではなく、設定、導入、スケジュール設定、および長期実行が可能な実行システムです。

"インテリジェンス " （モデルとランタイムフレームワーク）、 "実行 " （ツールとサンドボックス）、 "プロセス " （セッションとログ）を徹底的に切り離すことで、Claude Managed Agentsはエージェントを"コード内のロジック"から独立したインフラストラクチャユニットへと変換します。この設計は、長時間実行されるタスクにおけるシステムの安定性とセキュリティを強化するだけでなく、既存のフレームワークに制約されず、モデルの機能の進化に応じてエージェントを継続的に拡張することができます。

このフレームワークの中で、一般的な使用パターンも変化しました。イベントによってトリガーされスケジュールされた実行から「トリガーオンデリバリー」の自動実行、数日または数週間にわたる複雑なタスクまで、エージェントは真に「継続的に作業する」能力を獲得します。つまり、AIの価値は、1つの回答の質だけでなく、時間の経過とともに蓄積され、複合化する能力にも反映されなくなっています。

過去のAPIが開発者に「インテリジェンスを呼び出す」ことを許していたならば、マネージドエージェントは、インテリジェンスをホスト、スケジュール、継続的に実行できるシステムにする方法という別の質問に答えようとしています。この意味で、エージェントはもはや単なる道具ではなく、新しいコンピューティングプリミティブに近づいている。

元記事は、

TL;DR

Claude Managed Agents は、管理対象インフラストラクチャ上で実行される、事前構築済みの構成可能なエージェント実行フレームワーク (エージェントハーネス) です。ツール、スキル、ファイル/コード・リポジトリなどを含め、エージェントをテンプレートとして定義するだけで、ランタイム・フレームワークとインフラストラクチャの残りの部分はシステムによって提供されます。このシステムは、急速に成長するクロードの知能レベルに対応し、長時間実行されるタスクをサポートするように設計されています。

クロード管理エージェント

クロード管理エージェントが必要な理由

ClaudeのメッセージAPIは、基本的にモデルと直接対話するためのエントリーポイントです。メッセージを入力し、コンテンツブロックを取得します。messages API 上に構築されたインテリジェントエージェントは、ツール呼び出しルーティングやコンテキスト管理などを処理するために「ランタイムフレームワーク」に依存する必要がある。ただし、これにはいくつかの課題があります。

1.ランタイム・フレームワークは、クロードの機能の進化に追随する必要がある
ツールのオーケストレーションとコンテキスト管理を処理するためのClaude APIの基盤となる機能に基づいてエージェントを構築する方法について、最近ブログ記事を書きました。しかし、問題はエージェントのランタイムフレームワークがしばしば「Claude ができないこと」についてのいくつかの仮定を含意していることである。Claudeの機能が大きくなると、これらの前提条件はすぐに時代遅れになり、パフォーマンスのボトルネックになることさえあります。したがって、ランタイムフレームワークは、クロードの進化速度に合わせて継続的に更新されなければなりません。

2.Claudeのタスクライフサイクルは長くなっている
Claudeが処理できるタスクのスパンは指数関数的に増加しており、METRベンチマークテストでは人間の作業時間が10時間を超えています。これにより、エージェントの基盤となるインフラストラクチャにより高い要求が課されます。セキュリティ、長時間実行されるシナリオでの安定性（さまざまなインフラストラクチャ障害への対応）、スケーラビリティ（複数のエージェントチームの同時実行のサポートなど）が必要です。

これらの課題が重要な理由

前述の課題に対処することは非常に重要です。なぜなら、Claudeの将来のバージョンは、数日、数週間、場合によっては数ヶ月にわたって継続的に運用され、人類の最も複雑な問題に取り組むことができると予測しているからです。

クロードエージェントSDKは、その第一歩であり、汎用的で使いやすいインテリジェントなエージェントランタイムフレームワークを提供します。一方、クロード・マネージド・エージェントは、さらに一歩踏み込んでいます。この基盤の上に構築され、長期にわたる安全で信頼性の高いタスクの実行をサポートするために特別に設計された、完全なランタイムフレームワーク+マネージドインフラストラクチャを提供します。

はじめに

簡単に始めるには、クロードコードですぐに使用できるオープンソースのクロードアピスキルを使用します。クロードコードの最新バージョンをインストールしてから、次のサブコマンドを実行するだけで、クロード管理対象エージェントの初期化設定が完了します。

個人的には、新しい機能を統合する「スキル」アプローチを強く好み、このスキルを実務で幅広く使用しています。

AIを個別の実行システムに変える、クロードの最新マネージドエージェントベストプラクティスガイド

さらに、弊社のドキュメントを参照して、SDKまたはCLIをすぐに使い始め、Claude Consoleでエージェントのプロトタイプを作成できます。

使用例

Claude公式ブログでは、興味深いユースケースが多数紹介されています。これらのケースと私自身の実践経験を組み合わせると、いくつかの一般的な使用パターンが観察されました。

1.Event-Triggered
サービスによってトリガーされる管理対象エージェントによるタスクの実行。
例えば、システムにバグが検出された場合、管理対象エージェントへの自動コールを行い、パッチの作成とPRの提出を行う。「特定された問題」と「パッチ適用」の段階の間に、人の手は必要ありません。

2.スケジュールされた実行
管理対象エージェントが実行するタスクのスケジューリング。
例えば、私を含め多くの人が、日々のブリーフィング（プラットフォームXやGitHubでのアクティビティのサマリーや、エージェントが生成するチームの進捗レポートなど）を作成するためにこの方法を使っています。以下は、私が毎日Xプラットフォームで行っている活動の概要です。

3.Fire-and-Forget
管理対象エージェントによるタスクの実行。人間によってトリガーされるが、継続的なフォローアップは不要。例えば、SlackやTeams経由で管理対象エージェントにタスクを割り当て、自律的にタスクを完了して結果（テーブル、スライド、さらにはアプリケーションなど）を配信するといったことです。

4.長い水平線のタスク
管理対象エージェントにとって特に貴重なシナリオの1つであると考える、長時間実行されるタスク。
アンドレイ・カルパシーのオートリサーチレポをもとに、いくつかの実験を行い、さまざまな応用方法を模索してきた。例えば、最近 _chenglou のプリテキスエットライブラリを入力として受け取り、それをエンジニアリングブログのコンテンツに適用する方法をマネージドエージェントに調べてもらいました。

コアコンセプト

オンボーディングプロセスでは、次の3つのコア概念を理解する必要があります。

1.エージェント
モデル、システムプロンプト、ツール、スキル、MCPサーバなど、エージェントの「アイデンティティ」を定義するバージョン管理された構成。一度作成すると、IDを介して繰り返し呼び出すことができます。

2.環境
エージェント・ツールを実行するために提供されるサンドボックス環境（ランタイム・タイプ、ネットワーク・ポリシー、依存関係パッケージ構成など）を記述するために使用されるテンプレート。

3.セッション
事前に構成されたエージェントと環境に基づいて起動されるステートフルな実行インスタンス。環境テンプレートから真新しいサンドボックスを作成し、この実行に必要なリソース（ファイル、GitHubリポジトリなど）をマウントし、認証情報をキーストアに安全に保存します（MCP認証情報と同様）。

次のように考えることができます。

・エージェント=設定そのもの

・環境=エージェントの動作に必要なサンドボックステンプレート

・セッション=1つの具体的な実行プロセス

1つのエージェントが複数のセッションに対応できます。

使い方

詳細については、ドキュメントを参照してください。全体的な使用方法は、次の2つのカテゴリに分けられます。

1.SDK(コード指向)
SDKをアプリケーションに統合し、実行時にセッションを推進します。現在、管理対象エージェントは次の6つの言語をサポートしています。Python、TypeScript、Java、Go、Ruby、PHP。

2.CLI(コマンドラインインターフェイス)
エージェント、環境、セッション、ヴォールト、スキル、ファイルなど、すべてのAPIリソースをコマンドラインから操作できる。各タイプのリソースには、対応するサブコマンドがあります。

一般的な方法:
通常、設定と初期化にはCLIを使用し、実行時ロジックにはSDKを使用します。
エージェントテンプレートは永続的です。テンプレート（例：モデル、システムプロンプト、ツール、MCPサーバー、YAMLのスキルの定義）を作成し、Gitに格納し、CLIを介して展開プロセス中に適用できます。

ワークフロー

@mc_anthropic 、 @ gcemaj 、 @ jkeatn と共同で Anthropic engineering のブログ記事を執筆し、Claude Managed Agents の構築について詳細に説明しました。記事の主要な結論は、エージェントをClaudeのインテリジェンス・レベルに合わせて拡張できるようにすることは、ランタイム・フレームワークの設計の問題だけでなく、根本的に「インフラストラクチャの問題」であるというものでした。

つまり、「よりスマートなエージェントをいかに書くか」ではなく、長期的に安定して稼働し、拡張性と進化性を備え、エージェントがますます複雑で長期的なタスクを請け負うことができるシステムをいかに構築するかが本当の課題である。