近日，Claude发布了名为“企业版”的Agent服务，随即被一款开源项目超越了。

Claude新推出的Claude Managed Agents旨在帮助企业或团队规模化地构建和部署云端托管的智能体，但很快就被一个叫Multica的开源项目比下去了。

用户只需通过自然语言或YAML配置文件来定义所需智能体，并设定相应的约束规则。之后的执行和基础设施相关工作都由平台自动处理。

Multica项目在Claude Managed Agents发布后不久便迅速崛起，在GitHub上积累了大量关注。

这个开源项目不仅与Claude的功能相似，甚至其Logo设计也十分吸引人。

网友对这款开源软件的反响热烈且幽默十足。

有人提议要为这个项目捐款支持开发，但开发者似乎并未接受。

Multica强调开箱即用，效率提升可达十倍以上。

Claude Managed Agents的核心功能包括：生产级智能体运行能力、长时自主运行以及多智能体协同编排等。

Anthropic此前主要专注于为用户提供模型服务，并未开放其基础设施供用户自行使用。

目前，Anthropic推出了Claude Managed Agents这一托管服务，使企业能够更加高效地在生产环境中部署和管理智能体。

用户定义好任务目标、工具集和运行规则后，平台会自动处理后续的操作流程。

Claude Managed Agents专为用户提供了一种自主评估和迭代的方式，以便更有效地达成设定的目标。

平台还支持传统的“提示-响应”交互模式，以满足不同需求。

• 在内部测试中，Claude Managed Agents在结构化文件生成方面的任务成功率比标准交互模式高出了10%，特别是在复杂任务上表现尤为出色。
• 控制台上内置了会话追踪、集成分析和故障排查指引等功能，方便用户监控工具调用情况及问题原因。
• 需要注意的是，Claude Managed Agents的某些高级功能还处于研究预览阶段，如多智能体协同编排等。
• Anthropic表示，通过使用这一新服务，多个团队已经在各种生产场景中实现了效率的显著提升。

例如：能够阅读代码库、规划修复方案并提交拉取请求的编码Agent；以及处理文档提取关键信息的法务和金融Agent等。

Notion团队分享了其应用实践案例，展示了如何在协作平台上直接将任务委派给Claude，极大地提高了工作效率。

企业用户关心的成本问题上，Claude Managed Agents依据Token使用量和会话运行时间来收费。

每千次网络搜索费用为10美元；每小时的智能体活跃运行时间为8美分。在等待状态时不计费。

目前，Claude Managed Agents已在平台上正式推出并投入使用。

开发者可以使用最新版的Claude Code以及内置的claude-api Skill来开发托管智能体应用，并通过特定命令开启相关服务。

Multica开源项目提供了许多核心功能，包括：Agent作为协作队友的功能、全流程自主执行的能力等。

此外，Multica还支持Skill沉淀与复用，以及统一的算力运行时管理等功能。

多工作区隔离管理是另一个亮点，确保了团队内部工作的独立性和安全性。

Multica项目的推动者Jiayuan (JY) Zhang曾创建了一个面向开发者的AI搜索引擎Devv.ai。

实际上，Multica的发布时间早于Claude Managed Agents。

该项目最初是为了克服团队间知识共享和多人协作的问题而创立。

Notion团队就分享了其应用实践：

让团队可以直接在自家协作平台内，把工作任务委派给Claude（该功能目前已在Notion自定义智能体模块中开启内测）。工程师用它高效交付代码，知识工作者则借助它快速制作网站与演示文稿。数十项任务可并行推进，团队成员还能围绕智能体生成的结果开展协同作业。

对于企业最关心的定价问题，Claude Managed Agents计费分为两个维度：Token用量和会话运行时长。

第一部分Token费用，按平台标准Token计价规则收取。如果会话内触发网络搜索，每千次搜索10美元。

智能体活跃运行时长单独计费，每会话小时0.08美元。智能体处于等待用户输入或工具响应的闲置时段，不计费。

目前，Claude Managed Agents已经在Claude平台正式开放使用。

开发者还可以借助最新版Claude Code，以及内置的claude-api Skill，来开发托管智能体相关应用。只需输入指令 “start onboarding for managed agents in Claude API”，就能开启。

开源秒跟，10分钟快速上手

再看开源Multica的核心功能：

• Agent即协作队友：Agent可自主承接任务、编写代码、上报阻塞问题，并实时同步任务状态。
• 全流程自主执行：配置完成后即可免运维运行，支持任务排队、认领、执行、完结/失败的全生命周期管理，通过 WebSocket实时推送进度。
• Skill沉淀与复用：每一套解决方案都会转化为全团队共享的可复用Skill。部署实施、数据库迁移、代码审查…… Skill持续沉淀.
• 统一算力运行时：一个控制台即可管控所有算力资源，兼容本地daemon与云端运行时，自动识别可用命令行工具（CLI），并支持实时监控。
• 多工作区隔离管理：按团队组织工作，工作区级别隔离。每个工作区有独立的Agent、Issue和设置。

下面是视频演示：

视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7YhCYU2aR4EisYK1UzQExw

Multica核心推动者Jiayuan (JY) Zhang，之前还创办了面向开发者的AI垂直搜索引擎Devv.ai。

实际上，Multica发布时间比Claude Managed Agents还要早一些。

Jiayuan (JY) Zhang表示，团队最初打造它是为了解决自己团队中“团队间知识无法共享、多人+多Agent协作缺乏中枢”的问题。

用法上，GitHub仓库也有详细的使用教程：

参考链接：
[1]https://claude.com/blog/claude-managed-agents
[2]https://github.com/multica-ai/multica?tab=readme-ov-file