# 时薪 6 毛钱，Anthropic 开始出租 AI 牛马

- 作者：张子豪
- 发布时间：2026-04-09 17:41
- 分类：软件
- 原文：https://www.ifanr.com/1661513

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一个软件工程师每月的人力成本，根据国家统计局的数据粗略估算，在国内是 2 到 3 万元左右。

如果只算他一天 8 小时在岗时间里真正执行任务的部分，折合下来大约是每小时 110 到 170 元。

**Anthropic 今天又推出了一项新功能 Claude Managed Agents， 有一项定价写着 $0.08/小时，折合人民币不到 0.6 元。**

这个数字本身不是重点，重点是它意味着 Anthropic 开始按小时计费。不不仅收取使用的 Token 费用，还开始计算 Agent 跑了多长时间。

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▲Claude Managed Agents 框架



Managed Agents 提供的是一整套现成基础设施，也就是 Anthropic 所说的 agent harness：**包括工具调用、记忆系统、权限控制、云端长时运行、Agents 之间互相监控，以及沙箱环境等功能**。

举个例子，假设我们要雇一个人帮你干活，会遇到什么麻烦？

招人阶段，要准备办公位（服务器）、要装电脑配系统（开发环境）、要写岗位职责说明书（代码逻辑）。

干活阶段：干到一半断网了，进度全丢（会话中断）、想查他干了啥，没有记录（无法审计）、担心他乱翻公司机密（权限管控）。

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▲在 Claude 控制台内可以快速开始创建一个 Managed Agents



而 Claude Managed Agents 在这个过程中的作用，就是把这些麻烦事全包了。Anthropic 表示，别再自己搭那个破烂不堪的草台班子了，把基建交给我，你们只管去想怎么赚钱。

通过在 Claude 官方的 Agent 搭建控制台或者使用 API 的方式，我们直接下达 Agent 需求，**Claude Managed Agents 负责给他工位、看着他干活、保证他不乱来**。

目前，Claude Managed Agent 正在公测中，任何人、企业都可以快速地构建一个能干活的 真.Agents 数字员工。

## 几天就能从零开始搭建一个 Agent

过去两年用了无数的 Agents，几乎每天都有开发者推出自己的 Agents 产品。有的面向编程代码，有的面向设计，最后这些 Agents 都被统一到，去年是 Manus 类，今年是 OpenClaw 类的大家族里。

但如果想要自己部署一个更个性化的 Agents，尤其是一个能给其他人用的 Agent。我们需要自己处理对应的服务器，要设置复杂的机制防止它崩溃，要给它接管数据库的安全权限，还要用合理的方式，管理 Agent 的上下文记忆。

Managed Agents 把这些全部承包了。

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它的结构围绕四个概念展开。**Agent** 定义这个员工是谁：用什么模型、遵循什么系统提示、能调用哪些工具。**Environment** 是一个配置好的云端容器，预装了 Python、Node.js 等运行环境。

**Session** 是一次具体的任务运行实例，有完整的事件历史，随时可以查。**Events** 是我们和 agent 之间传递的消息——任务指令、工具结果、状态更新。

过去那种「手搓」Agent 的复杂模式，直接被 Claude Managed Agents 压缩成了全自动的流水线。

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如果你是开发者，可以直接调 API 或者用 CLI，几行代码创建 agent、配置运行环境、启动 session、接收实时事件流。整个流程文档写得很清楚，从零到跑起来大概半小时。

如果你不写代码，Claude Console 提供了完整的可视化界面。选模型、写系统提示、接 MCP 工具、挂外部服务，全部点击完成。配置好之后可以直接在界面里测试，看 agent 怎么响应，不满意就调，满意了再让它持续跑着。

Console 的构建页面里有一个「What do you want to build?」的输入框，旁边是模板库，覆盖了研究员、数据分析师、客服助理、事故响应协调员等现成角色，每个都预先接好了 Slack、Notion、Asana、GitHub、Jira 这些工具的连接。选一个模板，改改描述，就能开始。

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▲即便是小白，在网页端，也能根据流程一步一步创建自己的 Agents



不过，仅开通了 Claude 会员还不够，目前还是需要有 API 计划，即绑定信用卡有一定 Token 额度，才能使用 Managed Agent。

**Managed Agents 在工程上有一个核心决策，和最近一直在讨论的 Harness 工程相关，它决定着这套系统能不能真正用于生产。**

Anthropic 在官方的工程博客里用一个特别扎心的比喻，解释了 Managed Agent 的结构设计。

他们认为早期的 Agent 架构，非常像是在「养宠物」。开发者习惯把 Claude（大脑）、执行代码的沙盒（手脚）以及它的记忆（会话日志），一股脑地塞进一个巨大的服务器容器里。

这个容器变得无比娇贵，我们不能让它死。一旦容器卡死或崩溃，AI 的脑子和手脚一起完蛋，用户的任务数据瞬间清零；容器里同时跑着用户凭证和 Claude 生成的代码，一旦有提示词注入攻击，凭证就直接暴露。

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Anthropic 的解法是，把「大脑」和「双手」彻底分开，容器变成了随时可以牺牲的「牛马」，即从养宠物变成养牛马。

调度器（大脑）不再住进容器里。它像调用外部工具一样，对容器发号施令。如果容器在执行危险代码时崩溃了？大脑根本不慌，它会记录下一个错误代码，然后毫不犹豫地重新拉起一个新容器继续干活。

使用 Agent 留下的记忆，也不再被塞进某个 AI 或者容器拥挤的脑子里。分开运作后，所有的记忆被单独存放在外部的会话日志中。它就像一个外接硬盘。

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大脑通过标准化的调用方式指挥双手，不在乎双手是容器、是外部服务还是别的什么。哪只手出故障了，换一只，大脑继续跑；大脑自己崩了，从对话日志里恢复，接着干。

这个设计带来了性能的大幅提升。解耦之前，每个对话启动都要等容器完整初始化，系统要花很长时间去拉起一个包含了庞大调度逻辑的沉重容器。

现在，首次响应时间降低了超过 90%，安全边界也因此变得清晰——Claude 生成的代码在沙箱里跑，凭证在沙箱外的保险箱里，两者之间有专用 Agents 隔离，agent 永远拿不到原始凭证。

更重要的是，它让 Agent 真正具备了可以长期稳定干活的能力。

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Anthropic 提到，Notion 已经在内部使用 Managed Agents 搭建了帮助工程师写代码、帮知识工作者做演示的企业 Agent。

Rakuten 把销售、市场、财务、HR 的 agent 都用 Managed Agents 部署了，每个专项 agent 的上线时间是一周。

Sentry 的调试 agent 在发现 bug 之后，会自动写补丁、开 PR，开发者收到的是一个可以直接 review 的修复方案，整个流程不需要人介入。

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可以说，以前的大模型公司提供的是模型 API，即处理我们的每一条消息；Anthropic 做出的改变是将基于消息的 API 包装成可以直接交付工作的 Agent API。

## 回到那个数字 $0.08/session-hour

这种改变首先体现在 Claude Managed Agents 的定价结构上，根据官方博客，Managed Agents 的计费包括 **Token 费用**（标准 API 价格，Sonnet 4.6 是 $3/M input，$15/M output），加上 **$0.08/session-hour**（按实际运行时间计费，idle 时间不算），和 **Web searc**h 另计：$10 每 1000 次。

Anthropic 有举例，一个使用 Opus 4.6、跑 50K 输入 + 15K 输出 token 的一小时 coding session，总成本约 $0.70。

和专门请一个员工来处理，现在企业自己就可以通过 Managed Agents 创建一个内部的 Agents。数字员工的概念，又被往前推进一步。

此外，对 Anthropic 来说，这也意味着收入开始和企业的自动化程度直接挂钩，企业跑的 agent 越多，Anthropic 收得越多。这和 AWS 从「卖服务器」变成「卖运行时间」是同一个逻辑，他们打开了一个比卖订阅大得多的市场。

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大模型技术发展到现在，单纯比拼参数和跑分的红利期似乎正在消退，毕竟能力真正强的大模型，也被限制不能开放使用。

真正的战场，又回到了「如何让这群聪明的脑子，最稳定、最廉价地在工厂流水线上打工」，Claude Managed Agents 的推出，就是 AI 基础设施走向成熟的一个里程碑。

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回头看 Claude 今年的每次更新，无论是模型还是产品，几乎都踩在了我们对 AI 能做什么的痛点上。

一方面在持续提升模型的能力，不被外界生视频、浏览器、生图模型那些方向干扰；另一方面是从 Cowork 开始，到后面疯狂打补丁复制 OpenClaw 的全部功能，再到今天推出一个专门用来开发和部署 Agents 的平台，每一次都是极其敏锐的产品视角。

**Anthropic 正在开创一个新的发布模式，即从「我们发布了一个更快更好的工具」，变成「我们为你准备好了构建数字员工的完备基础设施」。**

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🔗 参考链接：  
Claude Managed Agents 更新博客：  
https://claude.com/blog/claude-managed-agents  
Claude Managed Agents 架构设计博客：  
https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents  
在 Claude 控制台开始搭建自己的 Agents：  
https://platform.claude.com/workspaces/default/agent-quickstart