ANTHROPIC · 2026년 4월 8일
Claude Managed Agents
완벽 가이드
프로토타입에서 프로덕션까지, 수개월이 아닌 수일 만에
클라우드 기반 AI 에이전트를 구축하는 새로운 방법
📑 목차
1. 개요 및 배경
2026년 4월 8일, Anthropic은 Claude Managed Agents를 퍼블릭 베타로 정식 출시했습니다. 이 서비스는 개발자들이 클라우드 기반의 자율 AI 에이전트를 빠르고 안전하게 구축하고 배포할 수 있도록 설계된 관리형 에이전트 플랫폼입니다. 기존에 프로덕션 수준의 AI 에이전트를 만들기 위해서는 컨테이너화, 샌드박싱, 상태 관리, 에러 복구, 모니터링 등 수많은 인프라 컴포넌트를 직접 구축해야 했습니다. 이 과정은 수개월이 걸리는 것이 일반적이었으며, 에이전트의 핵심 로직 개발보다 인프라 구축에 더 많은 시간을 소비하는 경우가 대부분이었습니다.
Claude Managed Agents는 이러한 문제를 근본적으로 해결합니다. 개발자는 에이전트의 작업 내용, 사용할 도구, 보안 규칙만 정의하면 됩니다. 나머지 모든 인프라 복잡성, 즉 보안 샌드박스에서의 코드 실행, 체크포인팅과 영속적 상태 관리, 크레덴셜 관리와 스코프 기반 권한 설정, 엔드투엔드 실행 추적까지 Anthropic의 인프라가 자동으로 처리합니다. 내부 테스트에서는 구조화된 파일 생성 작업에서 표준 프롬프팅 루프 대비 작업 성공률이 최대 10포인트 향상되었으며, 가장 어려운 문제에서 가장 큰 개선 효과를 보였습니다.
이 글에서는 Claude Managed Agents의 핵심 개념부터 실전 코드 예제, 요금제, 그리고 Notion이나 Rakuten 같은 글로벌 기업들의 실제 도입 사례까지 빠짐없이 다루겠습니다. 프로덕션급 에이전트 개발을 고려하고 있는 개발자라면 반드시 알아야 할 내용입니다.
📺 공식 소개 영상
Anthropic이 공식 유튜브 채널에서 공개한 Claude Managed Agents 소개 영상입니다. 이 영상에서는 Managed Agents의 핵심 비전과 실제 동작 데모를 확인할 수 있으며, 에이전트가 자율적으로 코드를 작성하고 실행하는 전체 과정을 시각적으로 보여줍니다. 텍스트 문서만으로는 파악하기 어려운 실시간 스트리밍 이벤트의 흐름과 에이전트의 의사결정 과정을 생생하게 확인할 수 있으므로, 처음 접하는 분들께 특히 추천합니다.
▲ Anthropic 공식 유튜브 — Claude Managed Agents 소개 영상 (클릭하면 YouTube로 이동)
📝 공식 블로그 포스트
Anthropic의 공식 블로그에서 발행된 Claude Managed Agents 소개 글의 대표 이미지입니다. 이 블로그 포스트에서는 서비스 출시 배경, Notion과 Rakuten 등 초기 고객사의 도입 사례, 그리고 멀티 에이전트 코디네이션의 미래 비전까지 포괄적으로 다루고 있습니다. 기술적 세부사항보다는 비즈니스 관점에서 Managed Agents가 왜 필요한지, 어떤 가치를 제공하는지에 초점을 맞추고 있어서 의사결정자나 프로덕트 매니저에게 특히 유용한 글입니다.
▲ Anthropic 공식 블로그 — Claude Managed Agents 소개 포스트 대표 이미지
2. 핵심 개념 4가지
Claude Managed Agents는 4가지 핵심 개념을 중심으로 설계되었습니다. 이 개념들을 정확히 이해하면 전체 시스템의 동작 방식을 명확하게 파악할 수 있습니다.
Agent (에이전트)
에이전트는 모델, 시스템 프롬프트, 도구, MCP 서버, 그리고 스킬의 조합으로 정의됩니다. 한 번 생성하면 고유 ID가 부여되며, 이후 여러 세션에서 동일한 에이전트 설정을 재사용할 수 있습니다. 에이전트 설정은 버전 관리가 되므로 변경 이력을 추적하는 것도 가능합니다.
Environment (환경)
환경은 에이전트가 실행되는 클라우드 컨테이너 템플릿입니다. Python, Node.js, Go 등 필요한 패키지를 사전 설치하고, 네트워크 접근 규칙을 설정할 수 있습니다. 파일 마운트도 지원하여 에이전트가 필요한 데이터에 접근할 수 있도록 구성합니다.
Session (세션)
세션은 특정 에이전트와 환경 안에서 실행되는 인스턴스입니다. 하나의 세션은 하나의 작업을 수행하며, 파일 시스템과 대화 이력이 세션 내에서 영속적으로 유지됩니다. 연결이 끊어져도 세션 상태는 서버에 보존되며, 나중에 다시 연결하여 이어서 작업할 수 있습니다.
Events (이벤트)
이벤트는 애플리케이션과 에이전트 사이에서 교환되는 메시지입니다. 사용자 메시지, 도구 결과, 상태 업데이트 등이 모두 이벤트로 표현됩니다. 서버 전송 이벤트(SSE) 방식으로 실시간 스트리밍되며, 이벤트 이력은 서버에 영속적으로 저장되어 언제든 전체 이력을 조회할 수 있습니다.
3. 아키텍처와 동작 원리
Claude Managed Agents의 전체 아키텍처는 개발자 애플리케이션에서 시작하여 API를 통해 에이전트를 제어하고, 클라우드 컨테이너에서 자율적으로 작업을 수행하는 구조로 이루어져 있습니다. 핵심은 내장된 오케스트레이션 하니스가 도구 호출 시점, 컨텍스트 관리, 에러 복구를 자동으로 결정한다는 점입니다.
▲ Claude Managed Agents 전체 아키텍처 구조도
🏗️ 공식 아키텍처 다이어그램
아래는 Anthropic이 공식 블로그에서 공개한 Claude Managed Agents의 아키텍처 다이어그램입니다. 이 다이어그램은 개발자의 애플리케이션에서 시작하여 API를 거쳐 클라우드 컨테이너 내에서 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하는 전체 흐름을 시각적으로 보여줍니다. 특히 에이전트와 환경이 분리된 구조, 세션 기반의 실행 모델, 그리고 SSE 스트리밍을 통한 실시간 이벤트 전달 구조가 명확하게 표현되어 있습니다. 이 공식 다이어그램을 참고하면 각 컴포넌트 간의 관계와 데이터 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.
▲ Anthropic 공식 블로그에서 발췌한 Claude Managed Agents 아키텍처 다이어그램
동작 순서를 단계별로 살펴보면 다음과 같습니다. 먼저 개발자가 에이전트를 생성하여 모델, 시스템 프롬프트, 도구를 정의합니다. 다음으로 환경을 구성하여 클라우드 컨테이너에 필요한 패키지와 네트워크 규칙을 설정합니다. 세션을 시작하면 에이전트와 환경 설정을 참조하여 실행 인스턴스가 만들어집니다. 사용자 메시지를 이벤트로 전송하면 Claude가 자율적으로 도구를 선택하고 실행하며, 결과를 SSE 스트림으로 실시간 반환합니다.
특히 주목할 점은 에이전트가 작업 중간에도 사용자가 추가 이벤트를 보내 방향을 조정하거나 인터럽트할 수 있다는 것입니다. 또한 내장된 프롬프트 캐싱과 컴팩션 기능이 자동으로 적용되어, 긴 대화에서도 효율적인 토큰 사용과 고품질 출력을 유지합니다. 이는 개발자가 직접 구현해야 했던 컨텍스트 윈도우 관리 부담을 크게 줄여줍니다.
4. 시작하기: SDK 설치
Claude Managed Agents를 사용하려면 Anthropic 콘솔 계정과 API 키가 필요합니다. 모든 Managed Agents API 요청에는 managed-agents-2026-04-01 베타 헤더가 필요하지만, SDK를 사용하면 이 헤더가 자동으로 설정됩니다. 현재 Python, TypeScript, Java, Go, C#, Ruby, PHP 등 7개 언어의 SDK가 공식 지원됩니다.
별도로 Anthropic CLI인 ant도 제공됩니다. 맥에서는 Homebrew로, 리눅스에서는 바이너리 직접 다운로드 또는 Go install로 설치할 수 있습니다. CLI를 사용하면 터미널에서 바로 에이전트를 생성하고 세션을 관리할 수 있어 빠른 프로토타이핑에 유용합니다.
▲ Python SDK 및 ant CLI 설치 과정
SDK 설치 후에는 API 키를 환경 변수로 설정해야 합니다. 아래 명령어로 간단히 설정할 수 있으며, 프로덕션 환경에서는 시크릿 매니저를 통한 관리를 권장합니다.
# Python SDK 설치
pip install anthropic
# 또는 TypeScript SDK
npm install @anthropic-ai/sdk
# ant CLI 설치 (macOS)
brew install anthropics/tap/ant
# API 키 설정
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-your-key-here"
5. 에이전트 생성하기
에이전트 생성은 Managed Agents 워크플로우의 첫 번째 단계입니다. 에이전트를 생성할 때는 사용할 Claude 모델, 시스템 프롬프트, 그리고 사용 가능한 도구를 지정합니다. 생성된 에이전트에는 고유 ID와 버전 번호가 부여되며, 이후 세션을 만들 때 이 ID를 참조합니다.
도구 설정에서 agent_toolset_20260401 타입을 지정하면 Bash 명령어 실행, 파일 읽기/쓰기/편집, 웹 검색과 페치 등 모든 내장 도구가 한 번에 활성화됩니다. 필요에 따라 특정 도구만 비활성화하거나, 반대로 모든 도구를 끄고 필요한 것만 켜는 방식으로 세밀하게 제어할 수 있습니다.
▲ Python으로 Coding Assistant 에이전트 생성
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()
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"},
],
)
print(f"Agent ID: {agent.id}, version: {agent.version}")
에이전트 설정은 불변(immutable)이 아닙니다. 업데이트할 때마다 새로운 버전이 생성되므로, 이전 버전의 설정으로 실행 중인 세션에는 영향을 주지 않습니다. 이는 프로덕션 환경에서 안전한 점진적 배포를 가능하게 합니다.
6. 환경 구성하기
환경(Environment)은 에이전트가 실행되는 클라우드 컨테이너의 템플릿입니다. 현재는 cloud 타입이 지원되며, 네트워크 접근 규칙을 설정할 수 있습니다. unrestricted로 설정하면 모든 외부 네트워크에 접근할 수 있고, 보안이 중요한 환경에서는 특정 도메인만 허용하는 방식으로 제한할 수 있습니다.
▲ ant CLI로 클라우드 환경 생성 및 네트워크 설정
환경도 에이전트와 마찬가지로 한 번 생성하면 ID가 부여되어 여러 세션에서 재사용됩니다. 서로 다른 프로젝트나 팀별로 별도의 환경을 만들어 격리된 실행 컨텍스트를 제공하는 것도 가능합니다. 예를 들어 데이터 분석팀은 Python 과학 라이브러리가 설치된 환경을, 웹 개발팀은 Node.js와 프레임워크가 설치된 환경을 각각 사용할 수 있습니다.
environment = client.beta.environments.create(
name="production-env",
config={
"type": "cloud",
"networking": {"type": "unrestricted"},
},
)
print(f"Environment ID: {environment.id}")
7. 세션과 이벤트 스트리밍
세션은 에이전트와 환경을 결합하여 실제 작업을 수행하는 실행 단위입니다. 세션을 생성하면 클라우드 컨테이너가 프로비저닝되고, 에이전트가 해당 컨테이너 안에서 자율적으로 도구를 사용하여 작업을 수행합니다. 사용자 메시지를 이벤트로 전송하면 Claude가 자동으로 도구를 선택하고 실행하며, 모든 과정이 SSE(Server-Sent Events) 스트림으로 실시간 전달됩니다.
▲ 세션 생성 후 메시지 전송과 실시간 이벤트 스트리밍
이벤트 스트림에서 수신할 수 있는 주요 이벤트 타입은 다음과 같습니다. session.status_active는 세션이 활성화되었음을, agent.message는 에이전트의 텍스트 응답을, agent.tool_use는 도구 호출을, agent.tool_result는 도구 실행 결과를, 그리고 session.status_idle은 에이전트가 모든 작업을 완료했음을 나타냅니다.
▲ SSE 이벤트 스트림의 실제 흐름 예시
에이전트가 작업 중일 때 추가 메시지를 보내면 에이전트의 방향을 조정할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트가 코드를 작성하는 도중에 다른 언어로 바꾸라고 지시하거나, 작업을 중단시킬 수도 있습니다. 이 기능은 장시간 실행되는 에이전트를 세밀하게 제어할 때 매우 유용합니다. 세션의 이벤트 이력은 서버에 영속적으로 저장되므로, 연결이 끊어졌다가 다시 연결해도 이전 상태에서 이어서 작업할 수 있습니다.
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": "피보나치 수열 스크립트 작성해줘"}],
}],
)
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
8. 내장 도구와 커스텀 도구
내장 도구 (Built-in Tools)
Claude Managed Agents는 8가지 내장 도구를 제공합니다. Bash 도구는 컨테이너 내에서 셸 명령어를 실행하고, Read/Write/Edit 도구는 파일 시스템을 직접 조작합니다. Glob과 Grep 도구는 파일 패턴 매칭과 정규식 텍스트 검색을 담당하며, Web Fetch와 Web Search는 외부 웹 콘텐츠를 가져오고 검색하는 기능을 제공합니다. 이 모든 도구는 agent_toolset_20260401을 지정하면 기본적으로 모두 활성화됩니다.
▲ TypeScript로 특정 도구를 비활성화하고 커스텀 도구를 추가하는 예제
도구 제어는 매우 유연합니다. configs 배열에서 특정 도구의 enabled 값을 false로 설정하면 해당 도구가 비활성화됩니다. 반대로 default_config.enabled를 false로 설정한 뒤 필요한 도구만 개별적으로 활성화하는 화이트리스트 방식도 가능합니다. 보안이 중요한 환경에서는 웹 접근 도구를 끄고 파일 관련 도구만 허용하는 식으로 최소 권한 원칙을 적용할 수 있습니다.
# 화이트리스트 방식: 모든 도구를 끄고 bash, read, write만 활성화
{
"type": "agent_toolset_20260401",
"default_config": { "enabled": false },
"configs": [
{ "name": "bash", "enabled": true },
{ "name": "read", "enabled": true },
{ "name": "write", "enabled": true }
]
}
커스텀 도구 (Custom Tools)
내장 도구 외에도 커스텀 도구를 정의하여 에이전트의 기능을 확장할 수 있습니다. 커스텀 도구는 Messages API의 사용자 정의 클라이언트 도구와 유사한 방식으로 동작합니다. 개발자가 도구의 이름, 설명, 입력 스키마를 정의하면, Claude가 필요할 때 해당 도구 호출을 요청합니다. 실제 실행은 개발자의 애플리케이션에서 수행하며, 결과를 이벤트로 다시 전송합니다.
▲ Python으로 커스텀 날씨 조회 도구 정의
9. 멀티 에이전트 코디네이션
Claude Managed Agents는 멀티 에이전트 코디네이션 기능을 리서치 프리뷰로 제공합니다. 이 기능을 사용하면 하나의 에이전트가 다른 에이전트를 생성하고 지시하여 복잡한 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. 예를 들어 오케스트레이터 에이전트가 코드 리뷰, 테스트 실행, 문서 업데이트를 각각 담당하는 하위 에이전트 3개를 동시에 실행하고, 모든 결과를 취합하여 최종 보고서를 생성하는 워크플로우를 구성할 수 있습니다.
▲ 오케스트레이터가 하위 에이전트를 병렬로 관리하는 구조
멀티 에이전트 기능은 현재 별도 신청이 필요한 리서치 프리뷰 상태입니다. Anthropic의 전용 폼을 통해 접근 권한을 요청할 수 있으며, 아웃컴(Outcomes)과 메모리(Memory) 기능도 마찬가지로 리서치 프리뷰로 제공됩니다. 아웃컴 기능은 Claude 모델이 정의된 결과물에 대해 자기 평가와 반복 개선을 수행하는 기능으로, 내부 테스트에서 표준 프롬프팅 루프 대비 최대 10포인트의 작업 성공률 향상을 보였습니다.
10. Messages API와 비교
Anthropic은 Claude를 활용하는 2가지 방법을 제공합니다. 기존의 Messages API는 모델에 직접 프롬프팅하는 방식으로 커스텀 에이전트 루프와 세밀한 제어가 필요한 경우에 적합합니다. 반면 Claude Managed Agents는 사전 구축된 관리형 에이전트 하니스로 장시간 실행과 비동기 작업에 최적화되어 있습니다.
▲ Messages API와 Claude Managed Agents 기능 비교표
핵심적인 차이점은 인프라 관리의 수준입니다. Messages API를 사용하면 에이전트 루프, 도구 실행 환경, 샌드박스, 상태 관리, 에러 복구를 모두 직접 구현해야 합니다. Managed Agents에서는 이 모든 것이 클라우드에서 자동으로 관리됩니다. 도구 실행도 Messages API에서는 클라이언트 측에서 처리하지만, Managed Agents에서는 서버 측 컨테이너에서 자동으로 실행됩니다. 두 방식은 상호 배타적이지 않으므로, 프로젝트 요구사항에 맞게 적절히 조합하여 사용할 수 있습니다.
11. 요금 체계와 Rate Limits
Claude Managed Agents의 요금은 2가지 요소로 구성됩니다. 첫째는 Claude 모델 사용량에 따른 토큰 기반 과금으로, 기존 API 요금과 동일하게 적용됩니다. 둘째는 에이전트 런타임 비용으로, 에이전트가 실행되는 시간당 $0.08가 부과됩니다. 이 런타임 비용에는 컨테이너 프로비저닝, 도구 실행, 상태 관리 등 인프라 비용이 모두 포함되어 있습니다.
▲ 요금 체계와 Rate Limits 요약
Rate Limits는 조직 단위로 적용됩니다. 생성 관련 엔드포인트(에이전트, 세션, 환경 생성 등)는 분당 60회, 조회 관련 엔드포인트(조회, 목록, 스트리밍 등)는 분당 600회로 제한됩니다. 이에 더해 조직별 지출 한도와 티어 기반 Rate Limits도 함께 적용되므로, 대규모 프로덕션 배포를 계획하고 있다면 사전에 한도를 확인하고 필요시 상향 요청을 해두는 것이 좋습니다.
12. 실제 기업 도입 사례
Claude Managed Agents의 퍼블릭 베타 출시와 함께 이미 여러 글로벌 기업들이 이 서비스를 프로덕션 환경에 통합하고 있습니다. 각 기업의 도입 사례는 Managed Agents가 얼마나 다양한 산업과 용도에 적용될 수 있는지를 잘 보여줍니다.
▲ 글로벌 기업들의 Claude Managed Agents 도입 현황
Notion — 워크스페이스 작업 위임
Notion은 Managed Agents를 활용하여 워크스페이스 내에서 사용자가 작업을 에이전트에게 위임할 수 있는 기능을 구현했습니다. 여러 작업을 병렬로 처리하는 멀티 에이전트 기능도 활용하고 있으며, 사용자 경험을 크게 개선했습니다.
Rakuten — 부서별 에이전트 배포
Rakuten은 상품, 영업, 마케팅, 재무, HR 등 다양한 부서에 걸쳐 전사적으로 에이전트를 배포하고 있습니다. 특히 주목할 점은 에이전트당 평균 1주일 만에 배포를 완료했다는 것입니다. 기존에 수개월이 걸리던 에이전트 개발이 Managed Agents를 통해 극적으로 단축되었습니다.
Asana — AI Teammates 협업 에이전트
Asana는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI Teammates라는 이름으로 협업 에이전트를 통합했습니다. 팀원들과 함께 작업을 처리하는 AI 동료 개념으로, Managed Agents의 세션 관리와 도구 실행 기능을 적극 활용하고 있습니다.
Sentry — 디버깅과 PR 작성 자동화
Sentry는 디버깅 에이전트와 PR 작성 에이전트를 결합하여 코드 문제 해결 워크플로우를 자동화했습니다. 기존에 수개월이 걸리던 에이전트 시스템 개발이 수주일로 단축되었으며, 코드베이스를 읽고 분석하여 수정 사항을 제안하고 PR을 자동 생성하는 전체 파이프라인을 구축했습니다.
13. 제한사항과 주의점
Claude Managed Agents는 현재 퍼블릭 베타 상태입니다. 매우 강력한 플랫폼이지만, 도입 전에 알아두어야 할 몇 가지 제한사항과 주의점이 있습니다.
managed-agents-2026-04-01 베타 헤더가 필요합니다. SDK에서는 자동 설정되지만, 직접 HTTP 요청을 보낼 때는 반드시 포함해야 합니다.
14. 마무리 및 전망
Claude Managed Agents는 AI 에이전트 개발의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 서비스입니다. 지금까지 프로덕션급 AI 에이전트를 만들기 위해서는 에이전트 로직 자체보다 인프라 구축에 더 많은 노력과 시간이 필요했습니다. 컨테이너화, 샌드박싱, 상태 관리, 에러 복구, 관찰 가능성 등 수많은 엔지니어링 과제를 해결해야 했고, 이 과정에서 많은 프로젝트가 프로토타입 단계에서 멈춰버리곤 했습니다.
Managed Agents는 이 모든 인프라 복잡성을 추상화하여, 개발자가 에이전트의 비즈니스 로직에만 집중할 수 있게 합니다. Rakuten이 에이전트당 1주일 만에 배포를 완료하고, Sentry가 수개월 걸리던 개발을 수주일로 단축한 사례가 이를 증명합니다. 7개 언어의 SDK 지원, CLI 도구, 그리고 직관적인 콘솔 UI까지 갖추어 개발자 경험도 우수합니다.
아직 퍼블릭 베타 단계이므로 일부 기능은 리서치 프리뷰이고 동작 변경 가능성도 있지만, Anthropic이 보여주는 방향성은 명확합니다. AI 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 실제 업무를 자율적으로 수행하는 시대가 열리고 있으며, Managed Agents는 그 진입 장벽을 획기적으로 낮추고 있습니다.
지금 바로 시작하고 싶다면 Claude Platform의 Agent Quickstart Playground에서 직접 테스트해볼 수 있습니다. API 키 하나면 몇 분 안에 첫 번째 에이전트를 만들 수 있으니, 직접 경험해보시기를 강력히 권장합니다.
📖 공식 API 문서와 Playground
Claude Platform의 공식 API 문서에서는 Managed Agents의 모든 엔드포인트, 파라미터, 이벤트 타입을 상세하게 다루고 있습니다. 문서는 Python, TypeScript, Java, Go, C#, Ruby, PHP 등 7개 언어의 SDK 코드 예제를 함께 제공하여, 어떤 언어를 사용하든 빠르게 시작할 수 있도록 돕습니다. 특히 Agent Quickstart Playground에서는 브라우저에서 직접 에이전트를 생성하고 테스트할 수 있어, API 키만 있으면 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 Managed Agents의 동작을 직접 체험해볼 수 있습니다.
📎 참고 링크
자주 묻는 질문 (FAQ)
무료 요금제는 없습니다. Claude 모델의 토큰 사용량에 따른 과금과 에이전트 런타임 시간당 $0.08의 비용이 발생합니다. 다만 Anthropic 콘솔 계정이 있고 API 키만 발급받으면 베타 기간 동안 바로 사용을 시작할 수 있으며, 모든 API 계정에 기본적으로 접근 권한이 활성화되어 있습니다.
직접적인 자동 마이그레이션 도구는 제공되지 않지만, 개념적으로 전환이 어렵지 않습니다. 기존 시스템 프롬프트와 도구 정의는 거의 그대로 사용할 수 있고, 에이전트 루프와 도구 실행 코드를 Managed Agents의 세션 이벤트 스트리밍으로 대체하면 됩니다. 커스텀 도구의 경우 입력 스키마 형식이 동일하므로 재사용이 가능합니다.
현재 공식 문서와 예제에서는 claude-sonnet-4-6이 기본 모델로 사용됩니다. Anthropic의 최신 Claude 모델들이 지원되며, 에이전트 생성 시 model 파라미터로 원하는 모델을 지정할 수 있습니다. 작업의 복잡도와 비용 효율성에 따라 적절한 모델을 선택하시기 바랍니다.
Managed Agents의 오케스트레이션 하니스에는 자동 에러 복구 기능이 내장되어 있습니다. 도구 실행 중 오류가 발생하면 하니스가 자동으로 복구를 시도합니다. 또한 체크포인팅을 통해 연결이 끊어져도 세션 상태가 보존되므로, 재연결 후 마지막 체크포인트에서 작업을 이어갈 수 있습니다. 개발자가 추가 이벤트를 보내 에이전트의 방향을 수정하는 것도 가능합니다.
Claude Managed Agents는 MCP(Model Context Protocol) 서버와의 연동을 지원합니다. 에이전트 생성 시 MCP 서버 설정을 도구와 함께 정의하면, 에이전트가 외부 서비스나 데이터 소스에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 Slack, GitHub, 데이터베이스 등 다양한 외부 시스템과의 통합이 가능하며, 에이전트의 활용 범위를 크게 확장할 수 있습니다.
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작성일: 2026년 4월 9일 | Claude Managed Agents Public Beta 기준
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