Claude Managed Agents: Funktionen und Funktionsweise auf einen Blick! Kann es die Produktion von Unternehmen um das Zehnfache beschleunigen?

Anthropic bringt Claude Managed Agents auf den Markt und bietet voll verwaltete Dienste sowie Koordination zwischen mehreren Agenten, wodurch die Entwicklung der zugrunde liegenden Infrastruktur erheblich vereinfacht wird. Laut eigenen Angaben kann dies Unternehmen dabei helfen, die Produktionszeit um das Zehnfache zu beschleunigen, und man will aktiv den Markt für Enterprise-KI erobern.

Claude Managed Agents offiziell gestartet

Der KI-Technologiegigant Anthropic bringt Claude Managed Agents heraus, um Unternehmen dabei zu helfen, KI-Agenten leichter zu erstellen und bereitzustellen. Dieses Tool stellt Entwicklern eine sofort einsatzbereite Basisschicht zur Verfügung, vereinfacht die komplexen Prozesse, die früher die Automatisierung von Arbeitsaufgaben ausgebremst haben, und behauptet, dass Unternehmen die Geschwindigkeit, mit der Produkte in die Produktion gehen, um das Zehnfache steigern können.

Welche Funktionen bieten Claude Managed Agents?

Laut offiziellen Angaben benötigen Unternehmen bei der Entwicklung von Agentensystemen normalerweise mehrere Monate, um sich mit Basisinfrastruktur, Zustandsverwaltung und Konfigurationen von Berechtigungen zu befassen.

Claude Managed Agents abstrahiert diese komplexe Low-Level-Infrastruktur. Entwickler müssen lediglich die Aufgaben und Leitplanken der Agenten definieren, während die Plattform den weiteren Betrieb automatisch übernimmt.

Zu den wichtigsten Merkmalen zählen mehrere Aspekte:

Merkmal eins: Voll verwaltete Sicherheits-Basisinfrastruktur

Claude Managed Agents bietet eine Produktionsumgebung auf dem Niveau eines sicheren Ausführungssettings. Es verarbeitet automatisch sichere Sandbox-Ausführung und Verifikation, damit Sprachmodelle auf geschützte Cloud-Container-Dateien zugreifen, Code ausführen und Webseiten durchsuchen können.

Quelle des Bildes: anthropic Claude Managed Agents verfügen über eine voll verwaltete Sicherheits-Basisinfrastruktur

Merkmal zwei: Unterstützung für längerfristigen autonomen Betrieb

Claude Managed Agents ist speziell für asynchrone Aufgaben ausgelegt, die eine längere Ausführung erfordern. Die Agenten können eigenständig mehrere Stunden arbeiten und verfügen über ein dauerhaftes Dateisystem sowie gespeicherte Aufzeichnungen der Gesprächshistorie. Selbst bei einer Unterbrechung zwischendurch bleiben der Ausführungsfortschritt und die Ergebnisse der Ausgabe erhalten.

Merkmal drei: Koordination zwischen mehreren Agenten und Governance-Tools

Claude Managed Agents kann andere Agenten starten und anleiten, um Arbeiten parallel zu bearbeiten. Die Plattform ist mit Governance-Tools wie Identitätsverwaltung, Berechtigungen im jeweiligen Geltungsbereich und Ausführungsverfolgung vorinstalliert, um sicherzustellen, dass Agenten bei Zugriff auf echte Systeme sicher agieren.

Wie funktionieren Claude Managed Agents?

Zur Frage, wie Claude Managed Agents in der Praxis arbeitet, gliedern die offiziellen Dokumente den Ablauf in die folgenden Schritte:

• Agent erstellen: Entwickler definieren das Modell, System-Prompts und Tools. Nach der Erstellung kann man in verschiedenen Sitzungen wiederholt darauf Bezug nehmen.
• Umgebung erstellen: Cloud-Container konfigurieren, Softwarepakete vorab installieren und Netzwerkzugriffsregeln festlegen.
• Sitzung starten: Beispielhafte Ausführungen entsprechend den oben genannten Agenten und der Umgebungskonfiguration starten, um bestimmte Aufgaben zu erledigen.
• Ereignisse senden und gestreamte Reaktionen empfangen: Die Nachrichten des Nutzers werden als Ereignisse gesendet. Das Modell führt Tools eigenständig aus und gibt die Ergebnisse zurück, während die Historie ebenfalls serverseitig gespeichert bleibt.
• Anleiten oder unterbrechen: Während der Ausführung kann der Nutzer zusätzliche Ereignisse senden, um den Agenten anzuleiten, oder die Ausführung direkt unterbrechen, um die Richtung zu ändern.

Technische Hürden überbrücken: Notion testet als Erstes

Katelyn Lesse, Leiterin des Plattform-Engineering bei Claude, betont, dass die großflächige Bereitstellung von Agenten ein hochkomplexes verteiltes System-Engineering-Problem ist. Mit der vorgefertigten Low-Level-Infrastruktur von Anthropic können die Engineers der Kunden ihre Energie auf Kernaufgaben und Produktentwicklung konzentrieren.

In einem weiteren offiziellen Artikel erklärt Anthropic, dass bei den bisherigen AI-Agents die Sprachmodelle und Ausführungstools häufig in demselben Container gebunden waren, was die Wartung des Systems erschwert.

Die neue Architektur trennt das Rechenmodell und die Ausführungsumgebung. Das senkt nicht nur die Latenz bei der Generierung des ersten Zeichens, sondern ermöglicht es den Agenten auch, flexibel mit der eigenen Virtual Private Cloud des Unternehmens zu verbinden. Gleichzeitig wird die Sicherheit verbessert und verhindert, dass bösartiger Code an sensible Zugangsdaten gelangt.

In der Praxis zeigte das Produktivitäts-Startup Notion, wie man diese neue Dienstleistung nutzt, um Kunden-Funktion zur Lead-Generierung zu steuern.

Notion-Produktmanager Eric Liu übergab in der Demo eine lange Reihe von Aufgaben an Claude Managed Agents, die dann Schritt für Schritt alles abarbeiteten. Entwickler können außerdem direkt über das Dashboard der Claude-Plattform in Echtzeit den Arbeitsstatus der Agenten und die verwendeten Tools einsehen.

Technologiegiganten wetteifern um den Enterprise-AI-Markt

Kürzlich investieren Technologiefirmen verstärkt Ressourcen, um den Markt für Enterprise-KI zu erobern. **Im Februar dieses Jahres hat OpenAI die **Frontier-Plattform veröffentlicht, und Nvidia hat sich im März dieses Jahres dem OpenClaw-Zuchtgarnelen-Hype angeschlossen und **ein Open-Source-**NemoClaw auf den Weg gebracht, das für OpenClaw geeignet ist. Es bietet offene Modelle und eine isolierte Sandbox-Umgebung, wodurch Datenprivatsphäre und Sicherheitsmaßnahmen für AI Agents ergänzt werden.

Diese Schritte zeigen, dass die Branche aktiv daran arbeitet, skalierbare und sichere AI-Basisinfrastruktur für Unternehmen aufzubauen, um die vollständige Umsetzung von AI im Geschäftsbereich zu beschleunigen.

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