室谷代表取締役Claude Managed Agents（クラウド・マネージド・エージェント）は、Anthropicが提供する、長時間稼働するエージェントをAnthropicのインフラ上で実行するホステッドサービスで、2026年10月8日にAnthropicがこのサービスを使った自動化のリファレンス実装を公開しました。
テキトー教師DotAI 認定講師あ、そこ大事です。Managed Agents自体は2026年4月8日のエンジニアリングブログの時点で既にホステッドサービスとして説明されていて、今回10月8日に出たのは「自動化をどう組むか」のリファレンス実装とその解説記事なんですよ。
室谷代表取締役そうなんですよね。発表されたのはブログ「Building effective agent automations」で、SlackやGitHubを定期的に読んで、前回からの変更点を追跡して、必要な情報をSlackに投稿するエージェントを、Claude Codeのコマンドから構成できるようになった、というのが今回の切り口です。
テキトー教師DotAI 認定講師しかもMax/Teamプランに月次APIクレジットが含まれるようになったので、そこも含めて一気に解説していきましょう。
Claude Managed Agentsとは？Anthropicが公開した自動化リファレンス実装の全貌
Claude Managed Agentsの設計変遷とセキュリティ対策
セッション・ハーネス・サンドボックスを単一コンテナに同居させると？
YES ／ ペット化問題が発生
- コンテナが落ちるとセッションが失われる
- セッションごとにコンテナのセットアップコストを全額支払う
- 資格情報と生成コードが同じコンテナに同居し、プロンプトインジェクションでトークンを読まれると突破される
NO ／ brain/hands/sessionを分離
- brain（Claudeとハーネス）とhands（サンドボックスとツール）、sessionを分離
- ハーネスはコンテナの外に出て execute(name, input) → string で呼び出す
- コンテナが要らないセッションは待たなくなり、p50のTTFTが約60%、p95が90%以上低下
- トークンをサンドボックスから到達不能にし、ハーネスは資格情報を一切知らない設計
室谷代表取締役まず定義から整理したいんですけど、Managed Agentsって結局なんなんですかね。
テキトー教師DotAI 認定講師Anthropicの説明をそのまま引くと、Claude Platform上のホステッドサービスで、長時間稼働するエージェントをAnthropicのインフラ上で実行するものです。ユーザーのマシン上で常時プロセスを動かす必要がない、というのが一番わかりやすい特徴ですね。
室谷代表取締役なるほど。エージェントを自分のサーバーで動かし続けるのって、地味に面倒なんですよ。
落ちたら再起動しないといけないし、状態はどこに持つんだって話になる。
落ちたら再起動しないといけないし、状態はどこに持つんだって話になる。
テキトー教師DotAI 認定講師そこを整理したのが4月のエンジニアリングブログなんです。Anthropicは当初、セッション・ハーネス・サンドボックスを全部ひとつのコンテナに入れていたんですが、コンテナが落ちるとセッションが失われる「ペット化」問題にぶつかったと。
室谷代表取締役ペットと家畜の話ですよね。名前をつけて手間をかける個体は失えなくて、入れ替え可能な家畜にはできない。
テキトー教師DotAI 認定講師そう。そこでbrain（Claudeとハーネス）とhands（サンドボックスとツール）、sessionを分離した。
ハーネスはコンテナの外に出て、コンテナを
ハーネスはコンテナの外に出て、コンテナを
execute(name, input) → string という他のツールと同じ呼び方で呼ぶようになったんです。室谷代表取締役これ、性能にも効いてるのが面白いんですよね。brainをコンテナに入れていた頃は、セッションごとにコンテナのセットアップコストを全部払っていた。
分離したら、コンテナが要らないセッションは待たなくてよくなった。
分離したら、コンテナが要らないセッションは待たなくてよくなった。
テキトー教師DotAI 認定講師その結果、p50のTTFTが約60%、p95が90%以上低下したと報告されています。TTFTはユーザーが一番強く体感するレイテンシなので、これは大きいですね。
室谷代表取締役セキュリティ境界の話も4月のブログに書いてありますよね。資格情報と生成コードが同じコンテナに同居していると、プロンプトインジェクションでトークンを読ませるだけで突破される。
テキトー教師DotAI 認定講師はい、構造的な修正として、トークンをサンドボックスから到達不能にしたと。Gitならリポジトリのアクセストークンでサンドボックス初期化時にcloneして、ローカルのgit remoteに配線する。
エージェント自身はトークンを扱わない。MCPならOAuthトークンをVaultに保管して、専用プロキシ経由で呼ぶ。
ハーネスは資格情報を一切知らない、という設計です。
エージェント自身はトークンを扱わない。MCPならOAuthトークンをVaultに保管して、専用プロキシ経由で呼ぶ。
ハーネスは資格情報を一切知らない、という設計です。
室谷代表取締役今回のリファレンス実装は、この設計の上に「定期実行の自動化」を載せたもの、という理解でいいですかね。
テキトー教師DotAI 認定講師そのとおりです。ブログの著者はLance Martin氏とCJ Avilla氏で、読み時間9分。
コードも公開されていて、Claude Codeでオンボーディング用のコマンドを実行すると、記事のガイダンスに沿ってエージェントをセットアップできるようになっています。
コードも公開されていて、Claude Codeでオンボーディング用のコマンドを実行すると、記事のガイダンスに沿ってエージェントをセットアップできるようになっています。
室谷代表取締役Claude Managed Agentsでできること――Slack/GitHubを定期巡回する「デイリーブリーフ」
デイリーブリーフを構成する6要素
Sources
読む場所のリスト。デフォルトはSlackチャンネルとGitHubのプルリクエスト。どのチャンネル・リポジトリを読むかはpreferencesファイルに記述。テンプレートは他のソースにも拡張可能
Destination
書き込み先はひとつだけ。テンプレートではSlackの1チャンネルに、実行のたびに日付入りの投稿をする
Agent
モデル・システムプロンプト・ツールをまとめたバージョン付き設定でagent.mdに書く。モデルはclaude-sonnet-5-5、MCPサーバーとしてGitHub、ツールとしてエージェントツールセットを指定し、web_searchとweb_fetchは無効化
Schedule
cronで定期実行。テンプレートは32 7 * * 1-5、タイムゾーンはAmerica/New_York。平日の朝7時32分に走る
Memory
2種類あり、preferencesはユーザー設定で読み取り専用、stateはエージェント自身のブックマークや台帳・実行記録で読み書き可能。どちらも/mnt/memory/にマウントされる
Guardrails
読み取り専用の徹底と、実行ごとの支出上限
テキトー教師DotAI 認定講師今回のリファレンス実装が作るのは、SlackのチャンネルとGitHubのプルリクエストを定期的に読んで、前回から何が変わったかを追跡して、Slackに投稿する「デイリーブリーフ」型のエージェントです。
室谷代表取締役構成要素が6つに整理されているのがわかりやすいんですよ。Sources、Destination、Agent、Schedule、Memory、Guardrails。
テキトー教師DotAI 認定講師順番に見ていくと、Sourcesは読む場所のリスト。デフォルトはSlackチャンネルとGitHubのプルリクエストで、どのチャンネル・どのリポジトリを読むかはpreferencesファイルに書きます。
テンプレートは他のソースにも拡張できると。
テンプレートは他のソースにも拡張できると。
室谷代表取締役Destinationは書き込み先がひとつだけ。テンプレートだとSlackの1チャンネルに、実行のたびに日付入りの投稿をする。
テキトー教師DotAI 認定講師Agentはモデル・システムプロンプト・ツールをまとめたバージョン付き設定で、
agent.md に書きます。リファレンス実装だとモデルは claude-sonnet-5-5、MCPサーバーとしてGitHub、ツールとしてエージェントツールセットを指定し、web_searchとweb_fetchは無効化しています。室谷代表取締役GitHubのツールセットは
代わりにGitHubトークンが読み取り専用になってる。
always_allow になってるんですよね。MCPツールはデフォルトで承認を求めるけど、定期実行だと誰も承認してくれないから。代わりにGitHubトークンが読み取り専用になってる。
テキトー教師DotAI 認定講師そこが設計の妙ですね。権限を緩める代わりに、資格情報側で絞る。
室谷代表取締役Scheduleはcronで、テンプレートだと
32 7 * * 1-5、タイムゾーンはAmerica/New_York。平日の朝7時32分に走る。テキトー教師DotAI 認定講師Memoryは2種類あって、
preferences はユーザーの設定で読み取り専用、state はエージェント自身のブックマークや台帳、実行記録で読み書き可能。どちらも /mnt/memory/ にマウントされます。室谷代表取締役Guardrailsは読み取り専用の徹底と、実行ごとの支出上限。この6つを押さえれば全体像が見える。
テキトー教師DotAI 認定講師整理するとこうです。
- Sources: 読む場所のリスト（Slackチャンネル、GitHub PR）
- Destination: 書き込み先は1つ（Slackチャンネル）
- Agent: モデル・システムプロンプト・ツールのバージョン付き設定
- Schedule: cronによる定期実行
- Memory: preferences（読み取り専用）とstate（読み書き可）
- Guardrails: 読み取り専用アクセスと実行ごとの支出上限
室谷代表取締役で、これがAnthropicのインフラ上でスケジュール実行されるから、自分のマシンで何かを動かし続ける必要がない。ここが自前構築との一番の違いですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。ブログでも「効果的なエージェント自動化を組むのは難しい」と明言されていて、Anthropic社内でもこうした単純な自動化が頻繁に使われていると紹介されています。
Claude Managed Agentsの使い方・始め方――Claude Codeのコマンドでエージェントを構成する手順
Claude Managed Agentsのセットアップ手順
- 01オンボーディングコマンドを実行Claude Codeで /claude-api managed-agents-onboard <記事URL> を実行し、claude-apiスキルが記事のガイダンスに沿ってエージェントをセットアップ
- 02前提リソースを用意Slackアプリ（マニフェストから作成）とGitHubトークンを準備
- 03ディレクトリ構成を確認agent.md / deployment.md / environment.yaml / memory_store_preferences.yaml / memory_store_state.yaml / vault.yaml / claude-lock.json / slack/manifest.yaml
- 04Vaultを作成ant apply vault.yaml を実行
- 05資格情報をVaultに追加TypeScript SDKで各資格情報を追加。networkingをlimitedにし、allowed_hostsを["slack.com"]に絞る
- 06Vault IDを紐づけVaultのIDをdeployment.mdのvault_idsにコピーしてデプロイメントに紐づける
- 07デプロイメントを作成ant apply deployment.md を実行。エージェント・環境・メモリストアをパスで指定し、スケジュール・Vault・予算を持たせる
- 08手動でテスト実行ant beta:deployments run --deployment-id <id> でスケジュールを待たずに実行（IDはclaude-lock.jsonから）
- 09タイムゾーンの日付計算を設定deployment.mdのtimezoneは実行タイミング用。本文2行目でエージェントに日付計算のゾーンを伝える（例: The reader's time zone is America/New_York. Work out every date in that zone.）
室谷代表取締役ここからが実務パートですね。始め方はどうなってるんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師まずClaude Codeで次のコマンドを実行します。
code
/claude-api managed-agents-onboard https://claude.dev/blog/building-effective-agent-automations/claude-apiスキルが、記事のガイダンスに沿ってエージェントをセットアップしてくれると。
テキトー教師DotAI 認定講師リファレンス実装を使うには、Slackアプリ（マニフェストから作成）とGitHubトークンが必要です。提供されるファイルはClaude APIリソースの設定で、エージェント、環境、メモリストア、Vault、デプロイメントが含まれます。
室谷代表取締役ディレクトリ構成が公開されているので、そこも見ておきたい。
テキトー教師DotAI 認定講師こうなっています。
code
daily-brief/
├── agent.md model, tools, instructions
├── deployment.md schedule, time zone, budget, input message
├── environment.yaml network allowlist
├── memory_store_preferences.yaml user preferences
├── memory_store_state.yaml the agent's bookmarks, ledger, notes, and run records
├── vault.yaml the vault that holds the credentials
├── claude-lock.json resource IDs, written by ant apply
└── slack/manifest.yaml one bot appant apply がこれらのファイルを読んで、Claude APIワークスペースにリソースを作成し、IDを claude-lock.json に記録する。テキトー教師DotAI 認定講師まずVaultを作ります。
code
ant apply vault.yamlその後、TypeScript SDKで各資格情報をVaultに追加する。Slackの例が記事に載っていましたよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい、
networking を limited にして allowed_hosts を ["slack.com"] に絞る、という指定が入っています。室谷代表取締役で、VaultのIDを
deployment.md の vault_ids にコピーして、デプロイメントに紐づける。テキトー教師DotAI 認定講師デプロイメントはエージェント、環境、メモリストアをパスで指定して、スケジュール、Vault、予算を持ちます。作成はこうです。
code
ant apply deployment.mdスケジュールを待たずにテストしたいときは、手動で実行できるんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ant beta:deployments run --deployment-id <id> で、claude-lock.json のIDを使います。室谷代表取締役ここで一つ、日付の扱いに関する注意があるんですよ。サーバーのタイムゾーンで日付を計算して、今朝のことを「昨日」と呼ぶバグ。
テキトー教師DotAI 認定講師そう、
deployment.md の timezone フィールドは実行タイミングを決めるもので、本文の2行目でエージェントにどのゾーンで日付を計算するかを伝える必要がある。テンプレートだと「The reader's time zone is America/New_York. Work out every date in that zone.」と書かれています。室谷代表取締役こういう細かいところが、実際に動かすと効いてくるんですよね。自前で組むと絶対ハマる。
料金・提供範囲――Max/TeamのAPIクレジットと日本での利用はどうなる？
室谷代表取締役ここは読者が一番気にするところだと思うんですけど、料金まわりはどうなってるんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師リリースノートによると、Claude MaxとTeamプランに月次APIクレジットが含まれるようになりました。受け取り方は「API credits for Max and Team plans」に記載されています。
室谷代表取締役これは大きいですよね。これまでAPIは別課金だったのが、Max/Teamに入っているクレジットで回せる可能性が出てきた。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、クレジットの具体的な金額や、Managed Agentsの利用がどこまでそのクレジットで賄えるのかは、今回の資料では明らかにされていません。
室谷代表取締役あと、日本での提供状況も気になりますよね。
テキトー教師DotAI 認定講師これも今回の資料では明らかにされていません。Managed AgentsはClaude Platform上のホステッドサービスという位置づけなので、利用可能なリージョンは公式ドキュメントで確認する必要があります。
室谷代表取締役支出上限の話もここで触れておきたい。Guardrailsの一部ですけど、実行ごとの予算を
deployment.md に書くんですよね。テキトー教師DotAI 認定講師はい。ブログでは「通常の実行コストの3〜5倍から始めて、実際の数字を見ながら締めていく」と推奨されています。
上限に達した実行は失敗ではなく一時停止するので、上限を低くしすぎるとブリーフが黙ったように見える、という注意も書かれています。
上限に達した実行は失敗ではなく一時停止するので、上限を低くしすぎるとブリーフが黙ったように見える、という注意も書かれています。
室谷代表取締役これは運用しないとわからない感覚ですよね。最初からきっちり決めようとすると、だいたい失敗する。
テキトー教師DotAI 認定講師Max/Teamのクレジットの話と合わせて、まず小さく試して数字を見る、というのがAnthropicの推奨する進め方です。
室谷代表取締役エージェント自動化がはまりがちな失敗パターンとAnthropicの対策
室谷代表取締役この記事の一番おいしいところは、失敗パターンが具体的に列挙されているところなんですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。ブログは「効果的なエージェント自動化を組むのは難しい」と明言して、典型的な失敗を挙げています。
室谷代表取締役まず、情報源へのアクセスが切れても誰も気づかない。
テキトー教師DotAI 認定講師MCPサーバーが落ちていたり、トークンが期限切れだったりすると、その実行は始まるけれどそのサーバーのツールなしで走る。セッションログにはエラーが残るけど、エージェントから見ると何もないので「新着なし」と報告してしまう。
室谷代表取締役これ、一番怖いやつですよね。静かに壊れる。
テキトー教師DotAI 認定講師対策として
agent.md に3つのルールを書きます。ソースが失敗したときは、そのソースのブックマークをそのまま維持する、他のソースからブリーフを書く、ブリーフの最後に読めなかったものを1行で明記する。室谷代表取締役2つ目は、ユーザーの好みに従えないケース。
テキトー教師DotAI 認定講師プロンプトに設定を焼き込んでしまうと、変更したルールが適用され続ける。対策は毎回ファイルを読み直すこと。
読めなかったら、デフォルトで走らずに止まって申告する。
読めなかったら、デフォルトで走らずに止まって申告する。
室谷代表取締役3つ目は「直近24時間」のような固定ウィンドウ。
テキトー教師DotAI 認定講師実行が遅れると抜けが出て、早まると重複する。代わりにソースごとにブックマークを持たせて、各実行の最後に、そのソースから読んだ最新アイテムのタイムスタンプを
次の実行はそこから始めるので、ウィンドウが伸び縮みして前回以降を全部カバーします。
bookmarks.json に書く。次の実行はそこから始めるので、ウィンドウが伸び縮みして前回以降を全部カバーします。
室谷代表取締役4つ目は投稿の成否の誤認。
テキトー教師DotAI 認定講師投稿したのに記録が実際と合わないと、記録だけ進んで永久に報告されない、あるいは同じブリーフが二重投稿される。対策は3つで、まずチャンネルの最近のメッセージに今日のタイトルがないか探して、あれば投稿しない。
次に、Slackが
結果が不明なら「maybe posted」と記録して他は変えない。
次に、Slackが
ok: true とメッセージのtsを返したときだけ送信済みとみなす。そして、確認が取れてから台帳とブックマークを更新する。結果が不明なら「maybe posted」と記録して他は変えない。
室谷代表取締役5つ目がタイムゾーンのやつで、6つ目がプロンプトに焼き込んだ設定。
テキトー教師DotAI 認定講師この6つ、全部「静かに壊れる」パターンなんですよ。エラーで落ちてくれれば気づくけど、黙って間違えるから怖い。
室谷代表取締役で、Anthropicの対策がどれも「状態をファイルに持って、確認してから進める」という地味なものなんですよね。派手なAIっぽさはないけど、これが本番運用の実態なんだなと。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんがエージェントを作るとき、だいたいこの「成功したかどうかの確認」を飛ばしてしまうんですよ。単にプロンプトを書く話じゃないんです。
本番運用のためのセキュリティとガードレール――Vault・読み取り専用・支出上限
室谷代表取締役最後にセキュリティの話を深掘りしたいんですけど、Vaultの仕組みをもう少し詳しく。
テキトー教師DotAI 認定講師Managed Agentsでは資格情報はVaultに住みます。エージェントは参照できるけど、実際の値はVaultに留まり、Claudeのコードが動くサンドボックスの外にあります。
室谷代表取締役具体的には2パターンあるんですよね。MCPサーバーの場合と、シェルの場合。
テキトー教師DotAI 認定講師MCPサーバー（GitHub）の場合、エージェントはサンドボックスの外で動くプロキシ経由でMCPツールを呼びます。プロキシがサーバーのURLに一致するVault資格情報を見つける。
室谷代表取締役シェル（Slack）の場合は、サンドボックス内でbashツールからcurlでSlack APIを呼ぶ。サンドボックスが持つのは不透明なプレースホルダ
$SLACK_BOT_TOKEN だけで、リクエストがサンドボックスを出るときに、許可したホスト向けに本物のトークンに差し替えられる。テキトー教師DotAI 認定講師この設計のおかげで、プロンプトインジェクションでClaudeに自分の環境を読ませても、トークンには到達できない。4月のブログで「構造的な修正」と表現されていた部分です。
室谷代表取締役それでもブログは、植え込まれた命令がブリーフの内容を変えることはあり得る、と注意していますよね。エージェントが実行間で保持するノートを通じて。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。ただしGitHubへの書き込みやルールの編集はできない。
だから読み取り専用の徹底と、環境の許可ホスト限定が効いてくる。
だから読み取り専用の徹底と、環境の許可ホスト限定が効いてくる。
室谷代表取締役Slackが例外なのは、同じトークンで読み書き両方やるから。
テキトー教師DotAI 認定講師そう、だからボットは読む必要がある場所と投稿する場所にだけ招待する。ブログでも明示的に注意されています。
室谷代表取締役環境のネットワーク制限についても、リリースノートに10月7日付の更新が載っていましたよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。限定ネットワークのクラウド環境では、
allowed_hosts がweb_searchとweb_fetchにも適用されるようになりました。allowed_hosts にないホストへのweb_fetchは url_not_allowed エラーを返し、web_searchはそうしたホストの結果を省きます。allowed_hosts が空なら、どちらのツールもページや検索結果を返しません。室谷代表取締役あと、web_fetchがセッションに既に登場したURLしか取得しなくなったのも大きい。
テキトー教師DotAI 認定講師データ持ち出しのリスクを減らすためですね。ユーザーメッセージのテキスト、web_searchの結果、以前にweb_fetchが返したページに登場したURLだけが対象で、Claude自身の出力やシステムプロンプト、添付ドキュメント、bashやread、MCPツールの出力にしかないURLは
url_not_in_prior_context エラーになります。室谷代表取締役地味だけど、本番でエージェントを動かすなら知っておかないとハマる仕様ですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師こういう制約を理解した上で設計するのが、結局一番早いんですよ。
よくある質問
室谷代表取締役ここからは、よく聞かれるポイントを整理していきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず、Claude Managed Agentsとは何か、という基本から。
室谷代表取締役Anthropicが提供する、長時間稼働するエージェントをAnthropicのインフラ上で実行するホステッドサービスです。ユーザーのマシンで常時プロセスを動かす必要がないのが特徴ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師次に、何をマネージドで提供するのか。
室谷代表取締役実行環境、ハーネス、インフラ、セッション状態、資格情報の管理です。セッションは全イベントの追記型ログ、ハーネスはClaudeを呼んでツール呼び出しを振り分けるループ、サンドボックスはコード実行環境で、これらが分離されているのが設計の要点です。
テキトー教師DotAI 認定講師従来の自前構築と比べて何が楽になるのか、という点もよく聞かれます。
室谷代表取締役インフラ管理が不要になることと、開発工数が削減されること、そして本番対応のためのパターンがリファレンス実装として提供されていることですね。ブログでは失敗パターンとその対策まで具体的に示されています。
テキトー教師DotAI 認定講師実際に使うにはどう始めればよいか。
室谷代表取締役Claude Codeで
/claude-api managed-agents-onboard のコマンドを実行するのが入口です。SlackアプリとGitHubトークンを用意して、ant apply でVaultとデプロイメントを作成します。テキトー教師DotAI 認定講師どのようなツール・環境・権限・セッション管理ができるのか。
室谷代表取締役ツールはエージェントツールセットとMCPツールセットを指定できます。環境はネットワークの許可ホストを制限でき、権限はMCPツールの
セッションは追記型ログとして保持され、
permission_policy で制御します。セッションは追記型ログとして保持され、
getEvents() で位置を指定して読み出せます。テキトー教師DotAI 認定講師本番運用に耐えるのか、という点も重要です。
室谷代表取締役セキュリティはVaultによる資格情報の分離、認証情報はサンドボックスから到達不能、状態管理はメモリストア、スケーリングはbrainと実行環境の分離で対応する設計です。ただし、植え込まれた命令がブリーフの内容を変え得ることは残るリスクとして明記されています。
テキトー教師DotAI 認定講師料金・制限・向き不向きについてはどうでしょう。
室谷代表取締役MaxとTeamプランに月次APIクレジットが含まれるようになりました。実行ごとの支出上限は
向いているのは、定期的に情報源を巡回して変更を追跡し、決まった場所に投稿するような自動化ですね。
deployment.md のbudgetで設定し、通常の3〜5倍から始めて締めていくのが推奨です。向いているのは、定期的に情報源を巡回して変更を追跡し、決まった場所に投稿するような自動化ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師向いていない用途については、今回の資料では明示されていません。ただ、Guardrailsの設計からすると、エージェントに書き込み権限を広く渡すような用途は想定されていないと読めます。
室谷代表取締役実際に短期間で構築した事例はありますか。
テキトー教師DotAI 認定講師ブログでは、Anthropic社内でこうした単純な自動化が頻繁に使われていると紹介されています。リファレンス実装そのものが、SlackとGitHubを読むデイリーブリーフとして提供されています。
室谷代表取締役テキトー教師DotAI 認定講師まとめると、Managed Agentsは「エージェントをどこで動かすか」をAnthropicに任せて、自分は「何を読んで何を書くか」に集中できる仕組みなんですよね。
室谷代表取締役そうなんですよ。で、今回のリファレンス実装は、その上で「静かに壊れないようにするにはどうするか」という、一番難しい部分の答えを出してくれている。
ここが実務で効いてくると思います。
ここが実務で効いてくると思います。
テキトー教師DotAI 認定講師まずは小さく始めて、実際の実行コストと挙動を見ながら育てていくのがよさそうですね。
