Tiêu đề ban đầu: "Anthropic đã phát hành một sản phẩm mới hôm nay, có thể khiến một nhóm các nhóm làm cơ sở hạ tầng cho AI Agent mất việc"

Tác giả ban đầu: Bảo Ngọc, Nhà nghiên cứu AI

Sản phẩm này được gọi là Claude Managed Agents. Một câu tóm tắt: Bạn cho Anthropic biết bạn muốn một AI Agent như thế nào, họ giúp bạn chạy nó trên điện toán đám mây, toàn bộ cơ sở hạ tầng, tính theo lượng sử dụng. Sentry đã triển khai nó trong vài tuần để tự động sửa lỗi, Rakuten triển khai một Agent chuyên biệt mỗi tuần. Trước đây, những điều này yêu cầu một nhóm kỹ sư làm việc một vài tháng.

Trong khi đó, Doanh thu hàng năm của Anthropic vừa vượt mức 300 tỷ đô la, tăng gấp ba lần so với tháng 12 năm trước. Đa số tăng trưởng đến từ khách hàng doanh nghiệp. Wall Street đã bắt đầu lo lắng, WSJ nói rằng các nhà đầu tư đang trở nên cẩn trọng hơn đối với giá cổ phiếu của các công ty SaaS truyền thống, lo lắng rằng các sản phẩm như Anthropic sẽ làm cho một số dịch vụ phần mềm truyền thống trở nên dư thừa.

Sản phẩm này thực sự là gì? Khác biệt với Claude Code mà bạn đang sử dụng là gì? Công nghệ đã làm thế nào để thực hiện điều này?

Nó là gì? Khác biệt so với Claude Code?

Nếu bạn đã sử dụng Claude Code, bạn biết cách AI Agent hoạt động: Bạn đưa cho nó một nhiệm vụ, nó tự lên kế hoạch, gọi các công cụ, viết mã, chỉnh sửa tệp, từng bước hoàn thành công việc.

Claude Code chạy trên máy tính cá nhân của bạn, là một công cụ dòng lệnh cá nhân dành cho các nhà phát triển. Bạn tắt máy tính, nó sẽ dừng lại.

Managed Agents chạy trên đám mây của Anthropic, là một dịch vụ API dành cho các doanh nghiệp. Nó có thể hoạt động liên tục 24 giờ một ngày, ngay cả khi mất kết nối, không mất tiến trình, sản phẩm của bạn có thể nhúng trực tiếp khả năng của Agent.

Notion đã làm như vậy: Người dùng trong Notion chỉ định nhiệm vụ cho Agent Claude, Agent hoàn thành công việc ở nền và đưa kết quả trở lại, người dùng không cần rời khỏi Notion suốt quá trình.

Một số ứng dụng điển hình:

· Dạng Kích hoạt sự kiện: Hệ thống phát hiện lỗi, tự động gửi agent thông minh để sửa chữa và tạo PR, không cần sự can thiệp của con người.

· Dạng Định kỳ: Mỗi sáng tự động tạo bản tóm tắt hoạt động trên GitHub hoặc báo cáo công việc nhóm.

· Dạng Tức thì: Trên Slack giao việc cho agent thông minh, nó hoàn thành và trả lại bảng biểu, bản trình bày, ứng dụng.

· Dạng Nhiệm vụ kéo dài: Thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu sâu hoặc tái cấu trúc mã nguồn trong vài giờ.

Sự khác biệt giữa agent đám mây doanh nghiệp tự lắp và dịch vụ Managed Agents là gì?

Có thể tự lắp, nhưng đắt và chậm.

Một agent có thể triển khai cần nhiều hơn chỉ là "gọi API": môi trường sandbox (một không gian an toàn cô lập, nơi trí tuệ nhân tạo chạy mã, sửa file mà không ảnh hưởng đến hệ thống thực sự bên ngoài, tương đương với việc cung cấp cho trí tuệ nhân tạo một máy ảo ảo đặc biệt), quản lý chứng chỉ, khôi phục trạng thái, kiểm soát quyền, theo dõi toàn chuỗi...

Nhiều khách hàng doanh nghiệp trước đây cần một nhóm kỹ sư hoàn chỉnh để chỉ làm những việc này. Bây giờ có thể sử dụng ngay mà không cần tốn công sức, các kỹ sư có thể tập trung vào phần cốt lõi của sản phẩm.

Nhưng vấn đề mà Managed Agents giải quyết không chỉ là tiết kiệm nhân lực.

Mạ Đông Tích (@dongxi_nlp) có một tóm tắt sâu sắc:

Trong blog kỹ thuật của Anthropic có một ví dụ cụ thể:

Khi Claude Sonnet 4.5 gần đến giới hạn cửa sổ ngữ cảnh, anh ta trở nên "lo lắng" và kết thúc tác vụ một cách vội vã. Họ đã thêm khả năng thiết lập lại ngữ cảnh vào khung hàng đợi để giải quyết vấn đề.Nhưng sau khi xuất hiện Claude Opus 4.5, lỗi này đã biến mất và bản vá trước đó trở thành gánh nặng.

Khi tự lắp khung hàng đợi, bạn phải thay đổi cùng với mỗi nâng cấp mô hình. Khi chuyển cho Anthropic, họ đã tinh chỉnh giúp bạn, nói cụ thể họ đã tinh chỉnh và bán lại cho bạn.

Ai đang sử dụng? Họ sử dụng như thế nào?

Notion cho phép người dùng trực tiếp đẩy mã, tạo bài thuyết trình và sắp xếp bảng tính trong không gian làm việc của họ, đẩy một loạt các nhiệm vụ cho Claude, với hàng chục nhiệm vụ chạy song song, toàn bộ nhóm hợp tác trên cùng một sản phẩm đầu ra. Eric Liu, Product Manager của Notion nói, người dùng có thể giao các nhiệm vụ phức tạp mở trực tiếp mà không cần rời khỏi Notion.

Sentry đã tạo ra một quy trình tự động hoàn toàn từ việc phát hiện lỗi đến việc nộp mã sửa. Công cụ giải mã AI của họ, Seer, sau khi tìm thấy nguyên nhân của vấn đề, Claude sẽ viết bản vá trực tiếp, mở PR (yêu cầu pull). Giám đốc kỹ thuật Indragie Karunaratne nói, chỉ trong vài tuần họ đã triển khai và tiết kiệm được chi phí vận hành liên tục của việc duy trì cơ sở hạ tầng tự xây dựng.

Atlassian đã tích hợp nó vào Jira, các nhà phát triển có thể giao nhiệm vụ trực tiếp cho đại lý thông minh Claude trong Jira.

Asana đã tạo ra AI Teammates, trong quản lý dự án đã tích hợp AI cộng tác viên, có thể nhận nhiệm vụ, sản phẩm cuối cùng.

General Legal (công ty công nghệ pháp lý) có cách tiếp cận thú vị nhất: đại lý thông minh của họ có thể tạo công cụ tìm kiếm dữ liệu tạm thời dựa trên câu hỏi của người dùng. Trước đây, mỗi câu hỏi của người dùng đều phải dự đoán trước và phát triển công cụ tìm kiếm, nhưng bây giờ đại lý thông minh tự tạo theo nhu cầu. CTO nói thời gian phát triển đã giảm đi 10 lần.

Rakuten đã triển khai các đại lý thông minh chuyên ngành trong các bộ phận kỹ thuật, sản phẩm, bán hàng, tiếp thị, tài chính, mỗi bộ phận đã vận hành trong vòng một tuần, thông qua Slack và Teams nhận nhiệm vụ, trả lại sản phẩm thực tế như bảng tính, bài thuyết trình, ứng dụng.

Cơ sở kỹ thuật: Tách biệt trí óc và bàn tay

Đội kỹ thuật của Anthropic đã viết một bài blog kỹ thuật về Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands, trình bày sự tiến hóa kiến trúc của Managed Agents.

Đầu tiên, họ đã đổ tất cả mọi thứ vào một container: vòng lặp Reasoning của AI, môi trường thực thi mã, và bản ghi phiên, tất cả đều trong đó.Lợi ích là đơn giản, nhược điểm là tất cả trứng nằm trong một giỏ, container bị lỗi, toàn bộ phiên biến mất, và không thể thay thế một phần cụ thể.

Sau đó, họ thực hiện một Sự phân chia then chốt:

· “Bộ não” là Claude và khung thời gian của nó, chịu trách nhiệm suy nghĩ và ra quyết định.

· “Bàn tay” là hộp cát và các công cụ khác nhau, chịu trách nhiệm thực thi các hoạt động cụ thể.

· “Trí nhớ” là nhật ký phiên độc lập, ghi lại mọi thứ đã xảy ra.

Ba yếu tố này không phụ thuộc vào nhau, bất kỳ yếu tố nào gặp sự cố cũng không ảnh hưởng đến hai yếu tố còn lại.

Sự phân chia này mang lại một số lợi ích thực tế:

Nhanh Chóng

Không phải mọi nhiệm vụ đều cần khởi chạy môi trường hộp cát đầy đủ, hiện chỉ cần khởi chạy khi AI thực sự cần chạy mã. Thời gian đáp ứng lần đầu giảm khoảng 60% trung vị, giảm hơn 90% trong trường hợp cực đoan.

Bảo Mật

Mã được tạo bởi AI chạy trong hộp cát, trong khi thông tin đăng nhập vào hệ thống bên ngoài được lưu trữ trong két an toàn bên ngoài hộp cát, hai bên được cách ly vật lý. Ví dụ, để truy cập vào kho Git, hệ thống đã sao chép mã nguồn khi khởi tạo, AI sử dụng git push/pull như bình thường, nhưng Token không thể nhìn thấy bởi AI. Đối với các dịch vụ như Slack, Jira, thông qua giao thức MCP, yêu cầu sẽ được truyền qua tầng proxy, tầng proxy sẽ lấy thông tin đăng nhập từ két an toàn để gọi dịch vụ, AI không tiếp xúc trực tiếp với thông tin đăng nhập.

Linh Hoạt

Bộ não không quan tâm đến việc bàn tay là gì. Trên blog kỹ thuật có một câu rất thú vị: Khung thời gian không biết rằng hộp cát cụ thể là một container, một chiếc điện thoại di động, hay một bộ mô phỏng Pokemon. Chỉ cần tuân thủ giao diện “cho tên vào và lấy chuỗi ra” là được.

Điều này cũng có nghĩa là nhiều bộ não có thể chia sẻ bàn tay, một bộ não có thể chuyển bàn tay cho một bộ não khác, tạo nền tảng cho việc hợp tác đa tác nhân.

Hạn Chế

Các Đại lý Quản lý không phải là phép màu. Một số điều cần lưu ý:

Một số tính năng hiện đang ở giai đoạn xem xét nghiên cứu. Một số khả năng như Hợp tác Đa tác nhân, Công cụ Ghi nhớ Cao cấp, Ítắn Tự đánh giá (cho phép trí tuệ nhân tạo tự đánh giá chất lượng hoàn thành nhiệm vụ và cải tiến liên tục) vẫn chưa được mở toàn diện, và cần được áp dụng để sử dụng.

Liên kết Nền tảng. Lựa chọn Đại lý Quản lý có nghĩa là cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo của bạn đã được liên kết với sinh thái Anthropic. Nếu muốn chuyển đổi mô hình hoặc nền tảng sau này, chi phí di dời không thể phớt lờ.

Quản lý Ngữ cảnh vẫn là một thách thức. Mặc dù nhật ký phiên độc lập được lưu trữ, việc quyết định nào trong thông tin của nhiệm vụ kéo dài nên được giữ lại và nào nên được loại bỏ vẫn liên quan đến quyết định không thể đảo ngược. Đây là một thách thức liên tục, phương pháp hiện tại của họ là tách riêng lưu trữ ngữ cảnh và quản lý ngữ cảnh: lưu trữ đảm bảo không mất mát, chiến lược quản lý điều chỉnh với sự tiến triển của mô hình.

Dự báo Chi phí. 0.08 đô la/ giờ phiên nghe có vẻ không nhiều, nhưng khi trí tuệ nhân tạo chạy một số giờ trong nhiệm vụ phức tạp, Chi phí Token cộng với Chi phí thời gian chạy, có thể dẫn đến chi phí không thấp. Doanh nghiệp cần thực hiện đánh giá ngân sách.

Giải thích về Đại lý Quản lý cho thấy hầu hết doanh nghiệp còn rất xa với "Sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm việc mọi lúc mọi nơi".

Mặc dù chi phí cơ sở hạ tầng đã giảm, nhưng cách định nghĩa nhiệm vụ tốt như thế nào, cách thiết kế quy trình làm việc như thế nào, cách xây dựng niềm tin cho phép trí tuệ nhân tạo tiếp xúc với dữ liệu kinh doanh cốt lõi, những vấn đề này Đại lý Quản lý không thể giúp bạn.

Thời kỳ "AWS" của Cơ sở hạ tầng Trí tuệ nhân tạo

Dường như Đại lý Quản lý đang đi theo con đường cũ của AWS: Đầu tiên là khả năng tính toán, sau đó là môi trường chạy cũng được bao gồm.

Mười năm trước, các doanh nghiệp băn khoăn "Có nên chuyển lên điện toán đám mây không", bây giờ lại lo lắng "Nền tảng Cơ sở hạ tầng Trí tuệ nhân tạo nên được tự xây dựng hay quản lý". Kinh nghiệm lịch sử cho chúng ta biết, hầu hết các doanh nghiệp cuối cùng sẽ chọn quản lý, bởi vì cơ sở hạ tầng chưa bao giờ là lợi thế cạnh tranh cốt lõi. OpenAI cũng đã ra mắt nền tảng Đại lý của riêng mình, cuộc đua trong lĩnh vực này chỉ mới bắt đầu.

Từ góc độ kỹ thuật, cách tiếp cận kiến trúc "Phân tách Não và Tay" đáng chú ý. Nó cho phép mỗi phần của hệ thống có thể phát triển độc lập: một số mô hình đã nâng cấp, đổi não; cần công cụ mới, thêm một bộ tay; giải pháp lưu trữ thay đổi, thay thế tầng ghi nhớ.

Phê bình tốt từ một bài đăng trên blog kỹ thuật: Lệnh read() của hệ điều hành không quan tâm đến việc bên dưới là ổ đĩa thập niên 1970 hay ổ SSD hiện đại, tầng trừu tượng đã ổn định, bạn có thể thay đổi triển khai bên dưới mà không sao.

Nếu nhìn từ góc độ sử dụng, nếu bạn là một nhà phát triển doanh nghiệp muốn nhúng khả năng AI Agent vào sản phẩm của mình, Managed Agents có thể giúp bạn tiết kiệm vài tháng công việc cơ sở.

Có SDK hỗ trợ cho sáu ngôn ngữ (Python, TypeScript, Java, Go, Ruby, PHP). Nếu bạn đang sử dụng Claude Code, hãy cập nhật lên phiên bản mới nhất, nhập /claude-api managed-agents-onboarding là bạn bắt đầu được.

Nếu bạn là một người đam mê AI bình thường, ấn tượng ngắn hạn nhất có thể là: Các sản phẩm SaaS mà bạn đang sử dụng sẽ có ngày càng nhiều AI Agent hoạt động trong nền, và những AI Agent này có thể chạy trên Managed Agents.

Tham khảo giá cả: Phí Token theo giá chuẩn Anthropic API, thời gian chạy là 0.08 đô la/giờ phiên (không tính khi không hoạt động), tìm kiếm trên web là 10 đô la/mỗi nghìn lượt.

Bạn nghĩ cơ sở hạ tầng AI Agent cuối cùng có thể bị một số công ty lớn như đám mây tính?

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia