Claude

はじめに：Managed Agentsが解決する課題 AIエージェントをプロトタイプから本番運用に移行するには、通常3〜6ヶ月のインフラ構築が必要だった。サンドボックス実行環境、状態管理、認証情報の安全な取り扱い、エラーリカバリ、コンテキスト管理、ツールオーケストレーション——これらをすべて自前で実装するのは、大企業のチームでも容易ではない。 2026年4月8日、Anthropicはこの課題を根本的に解決するClaude Managed Agentsを公開ベータとしてリリースした。発表から2時間で200万ビューを記録し、Xでは「これでYCバッチ一個分の仕事が消えた」と話題になった。 Brain / Hands / Session アーキテクチャ Managed Agentsの設計思想は「頭脳と手足の分離」だ。アーキテクチャは3つの独立したコンポーネントで構成される。 Brain（頭脳） Claudeモデルが意思決定を行う。ツール呼び出し、次のアクションの判断、終了条件の評価を担当する。利用可能なモデルはOpus 4.6、Sonnet 4.6、Haiku 4.5から選択できる。 Hands（手足）使い捨てのLinuxコンテナで、コード実行やファイル操作を担当する。エラーが発生した場合、新しいコンテナが自動的に生成される。永続状態を持たないため、セキュリティ上のリスクが低い。 Session（永続セッション） BrainとHandsの外部に存在するイベントログ。すべてのツール呼び出し、その結果、エージェントの意思決定を記録する。セッションは切断後も持続し、再開時にその場から続行できる。この分離設計により、各コンポーネントは独立してスケールする。複数のBrainが単一のSessionを介してHandsと通信することも可能だ。料金体系：ランタイム＋トークンの二軸課金 Managed Agentsの課金は2次元で構成される。従来のCode Executionのコンテナ時間課金はSession Runtimeに統合された。課金項目料金セッションランタイム $0.08/時間（アクティブ時のみミリ秒単位で課金）入力トークン（Opus 4.6） $5/100万トークン出力トークン（Opus 4.6） $25/100万トークン Web検索 $10/1,000回実際のコスト例：1時間のコーディングセッション（Opus 4.6、入力50K・出力15Kトークン）の場合： # コスト計算 input_cost = 50_000 * 5.0 / 1_000_000 # $0.25 output_cost = 15_000 * 25.0 / 1_000_000 # $0.38 runtime_cost = 1.0 * 0.08 # $0.08 total = input_cost + output_cost + runtime_cost # $0.71 プロンプトキャッシングを活用すれば、入力コストを最大90%削減でき、同じセッションで $0.53 まで抑えられる。重要なのは、アイドル時間は課金されないという点だ。ユーザーの入力を待っている間やツールの確認待ちの状態は"running"ステータスにならないため、コストは発生しない。 APIの基本的な使い方 Managed AgentsのAPIはシンプルだ。以下の手順でエージェントを作成し、セッションを開始できる。 import requests API_KEY = "sk-ant-..." headers = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"} BETA_HEADER = "managed-agents-2026-04-01" # 1. エージェントの作成 agent = requests.post( "https://api.anthropic.com/v1/managed_agents", headers={**headers, "managed-agents-version": BETA_HEADER}, json={ "name": "code-reviewer", "model": "claude-sonnet-4-6", "system_prompt": "あなたはコードレビューを行うエージェントです。" "PRの差分を分析し、バグの可能性、パフォーマンス問題、" "セキュリティ脆弱性を報告してください。", "tools": [ {"type": "code_execution"}, {"type": "web_search"} ] } ) # 2. セッションの開始 session = requests.post( f"https://api.anthropic.com/v1/managed_agents/{agent['id']}/sessions", headers={**headers, "managed-agents-version": BETA_HEADER}, json={"input": "PR #42の差分を確認してレビューコメントを作成してください"} ) 主要ユースケースと導入事例すでに複数の大手企業が本番導入を進めている。 ...