Claude Managed Agents — Anthropicが提供するフルマネージドAIエージェント基盤

Thu, 09 Apr 2026 00:00:00 +0000

何を解決するサービスか

一言で: 「本番AIエージェントに必要なインフラを全部Anthropicがホストしてくれるサービス」

エージェントを本番運用するには、サンドボックス実行環境・状態管理・クレデンシャル管理・スコープ付き権限・エンドツーエンドのトレーシングなど、数ヶ月分のインフラ構築が必要になる。Managed Agentsはこれを丸ごと引き受けて、ユーザーは「エージェントのロジック」だけに集中できるようにする。

2026年4月8日にパブリックベータとして発表された。

具体的な利用イメージ

例: セキュリティアラート分析エージェント

GuardDutyが不審なAPI呼び出しを検知した。このアラートを受けて自動で調査し、レポートを出すエージェントを作りたいとする。

自前で構築する場合（従来）:

Lambda or ECSでエージェントの実行環境を作る
Claude APIを呼ぶエージェントループを自前実装（リトライ、タイムアウト、コンテキスト管理…）
エージェントがaws cliやpythonスクリプトを実行するためのサンドボックスを構築
AWSクレデンシャルの安全な受け渡し機構を実装
エージェントの実行ログ・トレーシングを仕込む
途中で落ちた場合の復旧処理を書く

→ 数ヶ月のインフラ構築

Managed Agentsを使う場合:

# 1. エージェントを定義（1回だけ）
agent = client.beta.agents.create(
 name="Security Analyst",
 model="claude-sonnet-4-6",
 system="""あなたはAWSセキュリティアナリストです。
 アラートを受け取ったら以下の手順で調査してください:
 1. CloudTrailログを分析し、不審なAPI呼び出しの詳細を特定
 2. 関連するIAMユーザー/ロールのアクティビティを確認
 3. 影響範囲を評価
 4. 調査結果をMarkdownレポートとしてまとめる""",
 tools=[
 {"type": "agent_toolset_20260401"}, # bash, ファイル操作等
 {"type": "custom", "name": "send_slack", # Slack通知（自前実行）
 "description": "Slackチャンネルにメッセージを送信",
 "input_schema": {...}},
 ],
)

# 2. 実行環境を定義（aws cli入り）
environment = client.beta.environments.create(
 name="security-env",
 config={"type": "cloud", "networking": {"type": "unrestricted"}},
)

# 3. アラートが来たらセッションを起動
session = client.beta.sessions.create(agent=agent.id, environment_id=environment.id)

# 4. アラート内容を渡す → あとはエージェントが自律的に調査
client.beta.sessions.events.send(session.id, events=[{
 "type": "user.message",
 "content": [{"type": "text", "text": f"以下のGuardDutyアラートを調査してください:\n{alert_json}"}],
}])

エージェントはコンテナ内でaws cliを実行し、CloudTrailを検索し、Pythonでログを集計し、Markdownレポートを生成する。すべてAnthropicのインフラ上で動く。コンテナが落ちてもセッションログから自動復旧する。

→ 数日でデプロイ可能

自前構築との比較

観点	自前構築	Managed Agents
エージェントループ	自分でリトライ・分岐・エラー処理を実装	Anthropicが提供。ツール呼び出しの判断はClaude任せ
実行環境	EC2/ECS/Lambdaを構築・運用	APIで定義するだけ。コンテナはオンデマンド起動
クレデンシャル	Secrets Managerから取得する仕組みを実装	Vault-proxiedで自動管理。サンドボックスに漏れない
障害回復	自前でチェックポイント・リトライ実装	セッションログから自動復旧
監視	CloudWatch等を自前で仕込む	Claude Consoleで全ツール呼び出し・判断を確認可能
スケーリング	Auto Scaling設定	自動。同時セッション数に応じてスケール

要するに、EC2で自分でサーバーを立てるか、Fargateに任せるかの違いに近い。エージェントのロジック（システムプロンプト + ツール定義）だけ書けば、あとはAnthropicが全部やってくれる。

アーキテクチャ — 「脳と手の分離」

Anthropicのエンジニアリングブログで詳述されている設計思想で、ここが技術的に一番面白い部分。

3コンポーネント分離

コンポーネント	役割	AWSで例えると
Brain（脳）	Claude + ハーネス（エージェントループ）	コントロールプレーン
Hands（手）	サンドボックスコンテナ（コード実行・ファイル操作）	データプレーン（ワーカーノード）
Session（セッション）	永続的なappend-onlyイベントログ	CloudWatch Logsのようなイミュータブルログ

核心は、ハーネスがコンテナの中で動かないこと。ハーネスは実行環境を execute(name, input) → string という統一インターフェースでツールとして呼ぶ。つまりコンテナはCattle（使い捨て）であってPet（手塩にかけるサーバー）ではない。

コンテナのオンデマンドプロビジョニング

コンテナはセッション開始時に事前起動するのではなく、provision({resources}) 呼び出しで必要になった時点で初期化される。これにより、推論（Brain側）はコンテナの起動を待たずに開始できる。

実測値:

p50で約60%のTTFT（最初のトークンまでの時間）改善
p95で90%以上の改善

障害回復

EC2のAuto Recoveryと似た発想で、ステートをインスタンス外（セッションログ）に持っているから、どのコンポーネントが死んでも復旧できる。

コンテナ障害 → ハーネスがエラーをキャッチしてClaudeにリトライ判断させる
ハーネス障害 → 新しいステートレスなハーネスが wake(sessionId) でセッションログから復旧
相互依存なし → 各コンポーネントが独立して落ちても連鎖障害にならない

セキュリティ — クレデンシャルがサンドボックスに渡らない

2つのパターンで実現している:

Resource-bundled auth — リポジトリトークンはGitリモートの初期化時にセットアップ。Claudeは push/pull を叩くだけでトークンを直接扱わない
Vault-proxied — OAuthトークンは外部Vaultに保管。プロキシ経由でサーバーサイドがクレデンシャルを取得

IAMロールをEC2に割り当てるのと同じ考え方で、実行環境にクレデンシャルを置かず、インフラ側が仲介する。

4つの核心概念

概念	説明
Agent	モデル + システムプロンプト + ツール + MCPサーバー + スキル。一度定義してIDで使い回す
Environment	コンテナテンプレート。パッケージ（Python, Node, Go等）・ネットワークアクセスルール・マウントファイル
Session	AgentとEnvironmentを組み合わせた実行インスタンス。タスク遂行の単位
Events	アプリとエージェント間のメッセージ（ユーザーターン、ツール結果、ステータス更新）。SSEでストリーム

ビルトインツール

agent_toolset_20260401 を指定すると全ツールが有効になる。個別にON/OFFも可能。

ツール	名前	内容
Bash	`bash`	シェルコマンド実行
Read	`read`	ファイル読み取り
Write	`write`	ファイル書き込み
Edit	`edit`	文字列置換編集
Glob	`glob`	ファイルパターンマッチング
Grep	`grep`	正規表現テキスト検索
Web fetch	`web_fetch`	URL内容取得
Web search	`web_search`	Web検索

カスタムツールも定義可能。JSONスキーマでインターフェースを定義し、実行はアプリ側が担当して結果をイベントで返す。MCPサーバーの接続にも対応（Streamable HTTP推奨）。

APIの使い方（Python SDK）

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()

# 1. Agent定義
agent = client.beta.agents.create(
 name="Coding Assistant",
 model="claude-sonnet-4-6",
 system="You are a helpful coding assistant.",
 tools=[{"type": "agent_toolset_20260401"}],
)

# 2. Environment定義
environment = client.beta.environments.create(
 name="quickstart-env",
 config={"type": "cloud", "networking": {"type": "unrestricted"}},
)

# 3. Session開始
session = client.beta.sessions.create(
 agent=agent.id,
 environment_id=environment.id,
)

# 4. メッセージ送信 + SSEストリーム
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
 client.beta.sessions.events.send(session.id, events=[{
 "type": "user.message",
 "content": [{"type": "text", "text": "Fibonacci計算スクリプトを作って"}],
 }])
 for event in stream:
 match event.type:
 case "agent.message":
 for block in event.content:
 print(block.text, end="")
 case "agent.tool_use":
 print(f"\n[Using tool: {event.name}]")
 case "session.status_idle":
 print("\n\nAgent finished.")
 break

CLIツール（ant）も提供されており、YAML定義でエージェントを作成できる:

ant beta:agents create <<'YAML'
name: Coding Assistant
model: claude-sonnet-4-6
tools:
 - type: agent_toolset_20260401
 configs:
 - name: web_fetch
 enabled: false
YAML

ベータヘッダー managed-agents-2026-04-01 が必須（SDKは自動付与）。

料金体系

項目	料金
トークン使用量	通常のAPI料金
セッション実行時間	$0.08/セッション時間（アクティブ時間のみ。待機中は課金なし）
Web検索	$10/1,000検索

Anthropicの3つのエージェント提供形態の比較

	Messages API	Agent SDK	Managed Agents
何か	直接モデル呼び出し	自前でエージェントループを組むフレームワーク	フルマネージドエージェントハーネス
向いている用途	カスタムループ、細かい制御	自社インフラで動かしたい場合	長時間実行、非同期タスク
インフラ管理	全部自前	全部自前	Anthropicが全部やる
AWSで例えると	EC2（自分で全部組む）	ECS（コンテナオーケストレーション自前）	Lambda/Fargate（インフラ抽象化）

早期採用企業

企業	活用方法
Notion	ワークスペース内でタスク委譲。エンジニアはコード、ナレッジワーカーはWebサイト・プレゼンを並列生成
Rakuten	製品・営業・マーケ・経理・HRのエージェントをSlack/Teams連携で展開。1エージェントあたり1週間でデプロイ
Asana	AI Teammates（プロジェクト内で人間と協働するエージェント）を構築
Sentry	デバッグエージェント + パッチ作成エージェントを連携。バグ検知→PRまでの期間を大幅短縮
Vibecode	AI-nativeアプリデプロイのインフラ。セットアップ時間10倍短縮

Research Preview機能（アクセス申請が必要）

Multi-agent — エージェントが別のエージェントをスポーンする
Outcomes — 自己評価して目標達成度を測定・反復する
Memory — セッション間で記憶を保持する

マネージドサービス on 図解わかりやすいAWS

Claude Managed Agents — Anthropicが提供するフルマネージドAIエージェント基盤

何を解決するサービスか

具体的な利用イメージ

例: セキュリティアラート分析エージェント

自前構築との比較

アーキテクチャ — 「脳と手の分離」

3コンポーネント分離

コンテナのオンデマンドプロビジョニング

障害回復

セキュリティ — クレデンシャルがサンドボックスに渡らない

4つの核心概念

ビルトインツール

APIの使い方（Python SDK）

料金体系

Anthropicの3つのエージェント提供形態の比較

早期採用企業

Research Preview機能（アクセス申請が必要）

参考リンク

マネージドサービス on 図解 わかりやすいAWS

Claude Managed Agents — Anthropicが提供するフルマネージドAIエージェント基盤

何を解決するサービスか

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例: セキュリティアラート分析エージェント

自前構築との比較

アーキテクチャ — 「脳と手の分離」

3コンポーネント分離

コンテナのオンデマンドプロビジョニング

障害回復

セキュリティ — クレデンシャルがサンドボックスに渡らない

4つの核心概念

ビルトインツール

APIの使い方（Python SDK）

料金体系

Anthropicの3つのエージェント提供形態の比較

早期採用企業

Research Preview機能（アクセス申請が必要）

参考リンク

マネージドサービス on 図解わかりやすいAWS