Anthropic 出了三种 Agent 架构, SDK / Teams / Managed,大家在用哪种?
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前几天 Anthropic 在 48 小时内集中发布了三个东西:
- Managed Agents(新)——全托管,你只给 goal 和 tools ,harness/memory/子 Agent 编排全由平台搞定
- Agent Teams(新)——Claude Code 里的共享 task list ,多个 Agent 实时协作
- Agent SDK(老)——你自己写 agent loop ,自己管一切
表面上看是三选一,实际上是三条路径对应不同场景。
我用 SDK 风格的 harness 跑了半年生产环境( 6 个 AI 员工的一人公司),聊几个实际踩的坑:
关于 SDK:真正的业务逻辑只占 30%,剩下 70% 是 harness 防御代码( token 超限截断、工具失败重试、无限循环检测、中间结果持久化)。控制粒度最好,但工程量是真的大。
关于 Agent Teams:和传统子 Agent 并行的核心区别是”共享状态”。传统的是 fire-and-forget ,各干各的; Teams 是所有 Agent 看同一个 task list ,Agent A 发现问题可以直接在 task list 里加新任务,Agent B 实时看到并接手。适合长任务多 Agent 协作。
关于 Managed Agents:遇到最大的坑是配额限制改不了。我的远程触发平台只给 3 个 scheduled tasks ,但我有 6 个 Agent 需要定时跑。用 SDK 我可以搭一个 master scheduler Agent 绕过去;如果用 Managed Agents ,调度逻辑在平台层,这个 workaround 根本没法做。
我现在的选法是混搭:核心业务用 SDK (需要控制力)、跨平台分发用传统子 Agent 并行(完全独立任务)、长任务复盘用 Agent Teams 思路(需要人类干预)、内部杂事用 Managed Agents (省力气)。
大家现在都在用哪种?有没有遇到什么选型后悔的情况?
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因为数据安全合规要求以及技术可控性,目前我正在做的还是基于 SDK 来去构建智能体,我们基于自己的 Harness Framework 在构建自己的 SDR AI Agent Team ,同时我们也开源了自己的 Harness Framework: https://agentrail.run