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2026 年 10 月 9 日,Anthropic 在其云端 AI 智能体运行服务 Claude Managed Agents 中以 公开测试版 推出 动态工作流。思路是:Claude 编写一个程序 来拆分工作、启动多个智能体、在它们之间传递结果,最后汇总。在此期间,您可以继续与主智能体对话。
该功能自 5 月 28 日起已在 Claude Code 中提供,如今带着自己的限制来到托管云基础设施。
1,000 个智能体,但不是同时运行
标题写着"1,000 个智能体并行",但文档说得更准确:
- 每次运行 累计最多启动 1,000 个智能体。
- 最多 64 个并发线程,该值可能变化,API 并不保证。
- 每次运行默认生命周期 24 小时,每个会话最多 10 个未完成的运行。
- 各智能体的对话历史相互独立,但 共享 同一环境中的 文件。代码任务中需明确划分各自范围以避免冲突。
- 主智能体 无法再向 工作流中的智能体 发送新消息;修正和复核必须写进程序里。
启用方法:在智能体定义中使用 multiagent_20261001 类型。无需额外 API 调用,由主智能体自行决定何时启动工作流。
Anthropic 的测试:70 个缺陷找到 66 个
Anthropic 在 11.6 万行代码 中埋入 70 个缺陷,每种方式各运行三次:
- 单个智能体: 分别找到 14、15 和 27 个(20% 至 39%)。
- 动态工作流: 三次均找到 66 个(94.3%)。
提升很大,但 这是内部测试。未公布 token 成本、耗时、误报,也未说明每次找到的 66 个是否相同。还有 4 个缺陷每次都被漏掉。
成本
该功能本身不额外收费:按每个智能体的 token 计费,另加 每会话小时 0.08 美元(重叠时间不重复计算)。但 Anthropic 自己曾表示,多智能体系统通常比单个智能体多消耗 3 到 10 倍 token。一位 OpenAI 资深工程师甚至称智能体集群是"巨大的 token 浪费"。
每个会话可设 预算上限,由所有智能体共享。达到上限后运行会暂停,但进行中的请求会完成,因此可能略微超出。另外请注意:标记为 completed 的运行 并不保证 所有任务都成功;请让工作流列出失败或未分析的部分。
实际用途
- 大批量文档审查,如合同:每份文档一个智能体,另一个复核全部。
- 大型代码库的 代码审计,范围划分清晰。
- 带交叉验证的 并行调研与分诊。
如何开始
- 选择可拆分为 相互独立 部分的任务。
- 一开始就设置 预算上限。
- 在相同数据上与单个智能体对比:发现数、遗漏、成本与时间。
- 要求报告 未覆盖 的范围。
来源
- Claude 文档:多智能体编排: https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/multi-agent
- The Decoder (9/10/2026): https://the-decoder.com/anthropics-claude-can-now-orchestrate-up-to-1000-ai-agents-in-parallel-through-dynamic-workflows/
- XenoSpectrum: https://xenospectrum.com/en/claude-managed-agents-dynamic-workflows/
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