Claude Managed Agents: cos’è, come funziona, prezzi e limiti18 min read

Ogni squadra che costruisce un agente si scontra con lo stesso muro intorno alla seconda settimana. Il prototipo funziona sul tuo laptop, poi qualcuno gli chiede di funzionare per un’ora senza di te, di tenere la password del database fuori dalla portata del modello, di sopravvivere a un container schiantato e di riprendere domani da dove si era fermato. Niente di tutto ciò riguarda i suggerimenti. Si tratta di impianti idraulici, ed è l’impianto idraulico che Anthropic ha deciso di candidarsi per te.

Claude Managed Agents, lanciato in versione beta pubblica l’8 aprile 2026, è un servizio ospitato sulla piattaforma Claude. Definisci un agente, gli fornisci un sandbox cloud e avvii le sessioni che Anthropic esegue per te, con un set di strumenti integrato, eventi in streaming, memoria, esecuzioni pianificate e un lungo elenco di controlli. Dal momento del lancio, Anthropic ha spedito qualcosa di nuovo quasi ogni mese e alla fine di ottobre ha iniziato a circolare ampiamente un workshop gratuito di 90 minuti sul suo funzionamento.

Questa guida è destinata agli sviluppatori e ai responsabili tecnici che decidono se basarsi su di essa. Copriremo di cosa si tratta, come viene eseguita una sessione, le funzionalità che contano, quanto costa, dove si ferma e come si confronta con l’esecuzione del proprio ciclo.

Una nota su dove vanno i risultati. Una sessione gestita può scrivere report, fogli di calcolo e app nella sua sandbox e tali file sono recuperabili tramite API. Ciò di cui hanno bisogno dopo è un luogo in cui il tuo team e gli altri assistenti possano aprirli, rivederli e continuare a modificarli.AgentGrid.ioè uno spazio di lavoro condiviso in cui persone e agenti IA creano, modificano e condividono documenti, app e file, con una versione live e una cronologia di chi ha cambiato cosa. Lo riprenderemo nelle ultime sezioni.

Cosa sono Claude Managed Agents?

Claude Managed Agents è di Anthropicruntime dell’agente ospitato. Invece di scrivere il ciclo che chiama il modello, esegue gli strumenti e restituisce i risultati, descrivi l’agente e lascia che sia il servizio a eseguirlo. È in beta, lo chiami con ilmanaged-agents-2026-04-01beta header ed è disponibile su Claude API, sulla piattaforma Claude su AWS e sui modelli Claude su Google Cloud, dove Anthropic lo gestisce.

La documentazione lo riduce a quattro concetti:

In cosa differisce dai Messaggi API? I Messaggi API ti danno il modello e nient’altro. Scrivi tu il ciclo, gli strumenti e il sandbox, che è esattamente ciò che desideri quando hai bisogno di un controllo granulare. Gli agenti gestiti sono mirati al lavoro asincrono e di lunga durata, in cui preferisci consegnare un’attività e guardare gli eventi.

Il sandbox cloud integrato viene fornito con Python, Node, Go, Rust, Java, Ruby, PHP e C/C++, oltre a Postgres, Redis e SQLite. La rete può essere impostata sulimited, quindi il codice scritto dall’agente può raggiungere i registri dei pacchetti e non molto altro. La console Claude dispone anche di un generatore di agenti visivi e di un corridore di sessioni di test, che è il modo più rapido per verificare come si comporta prima di scrivere il codice.

Perché Anthropic ha separato il cervello dalle mani?

La migliore spiegazione del design non è nella documentazione del prodotto. È un posto di ingegneria Anthropic chiamato“Scalatura degli agenti gestiti: disaccoppiamento del cervello dalle mani”, pubblicato lo stesso giorno del lancio. Si comincia con una storia familiare. La prima versione inserisce la sessione, il cablaggio che chiama Claude e il sandbox in un unico contenitore. Ciò rendeva il server un animale domestico, nel vecchio senso di animali domestici contro bestiame: se il contenitore si guastava, la sessione veniva persa e un contenitore che non rispondeva doveva essere curato per riportarlo in salute.

La soluzione consisteva nel dividere l’agente in tre parti che falliscono e si ridimensionano in modo indipendente:

• La sessioneè un registro di sola aggiunta di tutto ciò che è accaduto.
• Il cervelloè il cablaggio plus Claude. Legge il registro e decide cosa fare dopo.
• Le manisono sandbox e strumenti, accessibili tramite un’unica interfaccia ristretta,execute(name, input) → string.

Emergono due conseguenze. Innanzitutto, la sicurezza: le credenziali non devono mai raggiungere la sandbox in cui viene eseguito il codice generato da Claude. I token Git vengono collegati quando il repository viene clonato e le chiamate MCP passano attraverso un proxy del vault. In secondo luogo, la velocità: poiché il cervello ora richiede un contenitore tramite una chiamata a uno strumento solo quando ne ha bisogno, quindi una sessione che non necessita immediatamente di un sandbox non ne aspetta uno, Anthropic ha riferito che il tempo mediano per il primo token è sceso di circa il 60% e il 95° percentile di oltre il 90%. L’idea di chiusura del post è “molti cervelli, molte mani”, dove un cervello può gestire diversi sandbox.

Lo stesso abbinamento si presenta in altri progetti di agenti. L’articolo Super-agent di DeepSeek cita questo post quando sostiene la necessità di mantenere separati il ​​calcolo, lo stato e l’ambiente di un agente. Se vuoi il confronto, la nostra guida alo DeepSeek Super-Agentcopre il lato router e lavoratore di quella storia.

Cosa è stato spedito dal lancio?

Gli agenti gestiti si sono mossi rapidamente dopo aprile. Questa sequenza temporale proviene dagli annunci di Anthropic.

Live from Code con Claude: lanciamo Dreaming in Claude Managed Agents come anteprima della ricerca.

Risultati, orchestrazione multiagente e webhook sono ora in versione beta pubblica.https://t.co/p4DFRzFEd8

-Claude (@claudeai)6 maggio 2026

Abbiamo appena aggiunto due nuove funzionalità Claude Managed Agents:

1. Distribuzioni pianificate: esegui le attività in base a una pianificazione

2. Variabili di ambiente: esponi le credenziali dell’insieme di credenziali per le CLI come variabili di ambientehttps://t.co/exfhz4yylr

-ClaudeDevs (@ClaudeDevs)11 giugno 2026

Come si svolge effettivamente una sessione?

Il flusso è breve. Crei un agente, crei un ambiente, avvii una sessione che punta a entrambi e quindi scambi eventi. Ilavvio rapidolo fa in pochi comandi. L’agente è un piccolo file con argomenti iniziali e un prompt e l’ambiente è costituito da poche righe di YAML:

# coding-assistant.md
---
name: Coding Assistant
model: claude-opus-5-5
tools:
  - type: agent_toolset_20260401
---

You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.

# environment.yaml
name: quickstart-env
config:
  type: cloud
  networking:
    type: limited
    allow_package_managers: true

# Create both, then start a session
ant apply coding-assistant.md environment.yaml
ant beta:sessions create \
  --agent "$AGENT_ID" \
  --environment-id "$ENVIRONMENT_ID" \
  --title "Quickstart session"

Successivamente, invii eventi utente e leggi lo streaming. File su cui scrive l’agente/mnt/session/outputs/diventano disponibili tramite i file API, limitati a quella sessione.ant beta:sessions connectapre un visualizzatore per una sessione live.

L’utilizzo dello strumento è regolato dalle politiche di autorizzazione. Per impostazione predefinita, il set di strumenti dell’agente èalways_allow, gli strumenti MCP sono impostati per impostazione predefinitaalways_ask, e conautoil server valuta ogni chiamata e la esegue, la rifiuta o si mette in pausa per la tua approvazione. Le credenziali di terze parti risiedono in depositi, come MCP OAuth o credenziali del portatore, oppure come credenziali variabili di ambiente che l’agente vede sempre e solo come segnaposto opachi, scambiati con il valore reale quando una richiesta lascia la sandbox.

Cosa può fare l’agente oltre un ciclo?

Subagenti, flussi di lavoro e un consulente

La configurazione multiagente consente a un agente di delegare. La delega ha una profondità di un livello, con un massimo di 25 thread secondari. Per lavori più grandi, un flusso di lavoro dinamico consente all’agente di scrivere un programma che esegue molti agenti in background e la sessione può consultare un modello di consulente a metà turno per ricevere assistenza, ad esempio pianificare un approccio o rivedere il lavoro, mentre continua a svolgere il lavoro stesso.

Risultati

I risultati trasformano un vago “make it good” in un ciclo. Dai una rubrica e un selezionatore che lavora in un contesto separato valuta il risultato e rimanda l’agente per migliorarlo.max_iterationsil valore predefinito è 3 e può arrivare fino a 20.

Budget

Una sessione può comportare un limite di spesa rigido, espresso in centesimi statunitensi come una stringa. Viene applicato tra le richieste del modello, quindi una singola richiesta lunga può ancora terminare prima che il limite venga applicato. Quando viene raggiunto il limite, la sessione diventa inattivabudget_reachede ti aspetta.

Memoria e sogno

Gli archivi di memoria sono montati nella sandbox in/mnt/memory/. Ogni memoria ha un limite di 100 kB, un archivio può contenere fino a 10.000 memorie e ogni modifica crea una versione immutabile. Dreaming, ancora in anteprima di ricerca, legge da 1 a 100 sessioni passate e propone un archivio di memoria deduplicato e riorganizzato. Non modifica mai l’archivio di input, quindi puoi confrontarlo prima di adottarlo.

Distribuzioni pianificate

Una distribuzione pianificata esegue un agente su un’espressione cron in un fuso orario IANA. Anthropic aggiunge jitter fino al 15% dell’intervallo, con un minimo di 5 secondi e un massimo di 9 minuti, quindi migliaia di pianificazioni non vengono attivate nello stesso istante. Un’organizzazione può avere fino a 1.000 distribuzioni e a ciascuna esecuzione viene applicato un budget.

In che modo i team portano gli agenti in produzione?

Nuovo post sul blog del nostro team Applied AI su Claude Managed Agents e le sfide che risolve (credenziali, sandboxing, osservabilità e altro)…https://t.co/02fp1NMZ6a

-ClaudeDevs (@ClaudeDevs)16 giugno 2026

La sandbox dovrebbe essere nel cloud o sui tuoi computer?

L’impostazione predefinita è una sandbox cloud gestita da Anthropic. Se il tuo codice, i tuoi dati o la tua rete non possono lasciare la tua infrastruttura, puoi invece eseguire un sandbox self-hosted: un lavoratore al tuo fianco esegue le chiamate agli strumenti bash e file. Il cervello funziona ancora dalla parte di Anthropic, quindi la cronologia delle conversazioni e i risultati dello strumento continuano a raggiungere il servizio.

Dal 19 agosto, anche il lavoro svolto in una sandbox self-hosted può essere salvato in memoria.

Abbiamo spedito tre aggiornamenti a Claude Managed Agents.

Innanzitutto, abbiamo semplificato l’utilizzo della memoria con i sandbox self-hosted.

Qualsiasi lavoro svolto in una sandbox self-hosted può essere salvato in memoria.https://t.co/tIoCSU28qk

-ClaudeDevs (@ClaudeDevs)19 agosto 2026

Quanto costa Claude Managed Agents?

Paghi i gettoni alle tariffe normali del modello, in più$ 0,08 per sessione-ora, fatturato solo mentre la sessione è nelrunningstato. Il tempo trascorso inattivo, aspettandoti, non viene fatturato. La ricerca sul Web costa $ 10 ogni 1.000 ricerche. L’inferenza solo per gli Stati Uniti moltiplica i prezzi dei token di 1,1 e non è previsto alcuno sconto per batch.

La pagina dei prezzi di Anthropic funziona attraverso un esempio: una sessione di un’ora su Opus 5.5, al prezzo di $ 4 per milione di token di input e $ 20 per milione di token di output, con 50.000 token di input e 15.000 token di output.

Con la memorizzazione nella cache immediata, la stessa sessione arriva a $ 0,428 nell’esempio dei documenti. Il punto dell’esempio è la forma del conto: per una sessione breve e leggera, il tempo di esecuzione è una piccola fetta, e per sessioni lunghe che rimangono per lo più inattive è ancora più piccolo. La spesa è dominata dai token, motivo per cui i budget delle sessioni sono importanti.

Quali sono i limiti e i rischi?

• È una versione beta.Il set di funzionalità cambia rapidamente e i tunnel e i sogni MCP sono ancora anteprime della ricerca.
• Lacune di conformità.Gli agenti gestiti non sono idonei per la conservazione dei dati pari a zero o HIPAA e le trascrizioni persistono finché non le elimini.
• Tappi rigidi.La delega ha un livello di profondità con un massimo di 25 thread secondari e un’organizzazione può contenere 1.000 distribuzioni pianificate.
• Nessuno sconto sul lottoe l’inferenza solo negli Stati Uniti costa il 10% in più sui token.
• La sicurezza è ancora il tuo lavoro.La guida all’implementazione di Anthropic consiste nel fornire a ciascun agente il set di strumenti più piccolo che funzioni, utilizzare reti limitate, conservare le credenziali in depositi, impostarealways_asksu strumenti irreversibili, e non combinarsi maialways_allowscrivere o eseguire strumenti con un agente che legge input non attendibili.

Vale la pena dedicare il tuo tempo al workshop gratuito?

Anthropic ha tenuto un workshop sugli agenti gestiti in quattro parti, della durata di circa 90 minuti, alla fiera mondiale AI Engineer 2026 di San Francisco. È guidato da Priyanka Phatak, che guida il team di ingegneri degli agenti gestiti, e Gabe Cemaj, e la registrazione è in corsoil sito dell’ingegnere AI. È diventato virale su X il 30 ottobre con un elenco dei capitoli:

1. Perché il cervello e le mani dovrebbero essere separati (00:00)
2. L’architettura dietro Claude Managed Agents (07:45)
3. Costruire un agente di ricerca passo dopo passo (23:40)
4. Agenti programmati che sognano tra un compito e l’altro (54:00)
5. Valutazioni, CI/CD e agenti in esecuzione per molti clienti (1:10:23)

Gli ingegneri di Anthropic hanno appena pubblicato il miglior corso di 90 minuti sulla creazione di agenti IA da zero che abbia mai visto:

• 00:00 – perché il cervello e le mani dovrebbero essere separati
• 07:45 – l’architettura dietro Claude Managed Agents
• 23:40 – costruire un agente di ricerca passo dopo passo
• 54:00 – agenti che lavorano secondo un programma e “sognano” tra un’attività e l’altra
• 1:10:23 – valutazioni, CI/CD e agenti in esecuzione per molti clienti contemporaneamente

Questo da solo sostituirà ogni tutorial per agenti da $ 500 che puoi trovare su Internet.

Guardalo, poi vai oltre e costruisci un sistema che si migliori con l’articolo qui sotto.

-Anatoli Kopadze (@AnatoliKopadze)30 ottobre 2026

Prendi la frase “sostituisce ogni tutorial da $ 500” come entusiasmo. La parte utile è concreta: la prima sezione ha la stessa architettura della postazione di ingegneria, la creazione dell’agente di ricerca mostra una sessione realistica dall’inizio alla fine e l’ultima sezione risponde alle domande poste successivamente dai team, ovvero valutazioni, CI/CD e multi-tenancy.

Quando dovresti utilizzare gli agenti gestiti, i messaggi API o qualcosa di autogestito?

• Utilizza agenti gestitiquando il lavoro è di lunga durata o asincrono, necessita di una sandbox con strumenti reali e preferiresti non mantenere il ciclo, il ciclo di vita del contenitore e l’impianto idraulico delle credenziali.
• Utilizzare i messaggi APIquando hai bisogno di un ciclo personalizzato, di uno stretto controllo su ogni passaggio o di una breve interazione richiesta-risposta.
• Utilizza un sandbox self-hostedquando i file e l’esecuzione devono rimanere nella tua infrastruttura e puoi accettare che la cronologia e i risultati dello strumento continuino a passare attraverso Anthropic.

Aiuta anche a separarlo dai sistemi ad agenti che risolvono un problema diverso. Gli agenti gestiti sono l’infrastruttura in cui viene eseguito un agente e ciò che può toccare. Un router come dsh-superagent di DeepSeek riguarda chi un agente ascolta e quando agisce. Potresti immaginare di usarli entrambi.

Dove dovrebbe essere indirizzato l’output di un agente gestito?

Un agente programmato che scrive un riepilogo della concorrenza del lunedì o una sessione di ricerca che crea un foglio di calcolo comparativo termina con un file in/mnt/session/outputs/. I file API lo rendono recuperabile, ma solo per quella sessione e il file è ancora solo un file. Qualcuno deve aprirlo, chiedere modifiche, consegnarlo a un altro assistente e ricordarsi quale versione è attuale.

AgentGrid.ioè costruito per quella fase. Le persone e gli agenti IA lavorano sugli stessi documenti, app e file live, con un indirizzo stabile, accesso controllato e una cronologia che indica chi ha cambiato cosa, umano o agente. Gli agenti si connettono da un ambiente con funzionalità di comando eseguendonpx @animaapp/cli@latest logine un essere umano approva il nome dell’agente, il team e quali opzioni di lettura, scrittura, condivisione e pubblicazione ottengono. Gli agenti gestiti non dispongono di integrazione AgentGrid.io integrata, quindi il modello semplice è il tuo codice o un passaggio nella pipeline che prende il file finito da File API e lo inserisce in un’area di lavoro condivisa. La nostra guida acondivisione del contesto tra Claude e ChatGPTmostra la stessa idea per le conversazioni.

Domande frequenti

Cosa sono Claude Managed Agents?

Claude Managed Agents è il runtime ospitato di Anthropic per agenti a lunga esecuzione, in versione beta pubblica dall’8 aprile 2026. Definisci un agente e un ambiente, avvii una sessione e Anthropic esegue il ciclo, gli strumenti e il sandbox cloud, trasmettendo in streaming gli eventi alla tua applicazione.

Quanto costa Claude Managed Agents?

Paghi le tariffe token standard per il modello, più $ 0,08 per ora di sessione mentre una sessione è in esecuzione. I tempi di inattività non vengono fatturati. La ricerca sul Web costa $ 10 ogni 1.000 ricerche e l’inferenza solo negli Stati Uniti moltiplica i prezzi dei token di 1,1. L’esempio Opus 5.5 di un’ora di Anthropic con 50.000 token di input e 15.000 token di output arriva a $ 0,58.

Claude Managed Agents è generalmente disponibile?

Non ancora. È in versione beta, accedi con ilmanaged-agents-2026-04-01l’intestazione beta e alcune funzionalità, tra cui il sogno e i tunnel MCP, sono anteprime della ricerca.

In cosa differiscono gli agenti gestiti dai messaggi API?

Con i messaggi API scrivi tu stesso il loop dell’agente, gli strumenti e il sandbox, che si adatta ai loop personalizzati e al controllo granulare. Gli agenti gestiti eseguono il ciclo e una sandbox per te e si adattano al lavoro asincrono di lunga durata.

Claude Managed Agents può essere eseguito sulla mia infrastruttura?

In parte. Una sandbox self-hosted consente a un lavoratore sulla tua infrastruttura di eseguire strumenti bash e file, ma Claude stesso funziona ancora sul lato Anthropic, quindi la cronologia delle conversazioni e i risultati degli strumenti raggiungono comunque il servizio.

Gli agenti gestiti possono funzionare con dati sensibili?

Stai attento. Il servizio non è idoneo per la conservazione dei dati pari a zero o HIPAA, le trascrizioni persistono finché non le elimini e Anthropic consiglia reti limitate, credenziali di archiviazione e richieste di approvazione per strumenti irreversibili.