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Claude Managed Agents peut désormais écrire un programme qui exécute jusqu’à 1 000 agents, et le modèle décide lui-même quand en lancer un. Les notes de version de la plateforme Anthropic placent la fonctionnalité, les flux de travail dynamiques, en version bêta le 9 octobre, derrière les agents-gérés-2026-04-01 en-tête bêta et décrivent un flux de travail comme « un programme qui exécute de nombreux agents par phases et combine leurs résultats ». Le serveur l’exécute en arrière-plan en tant qu’exécution de workflow.
La délégation aux sous-agents est arrivée en premier, avec un niveau de profondeur maximum, avec un maximum de 25 threads enfants à la fois. Un workflow a une forme différente : le guide d’orchestration d’Anthropic indique qu’avec les workflows dynamiques, « Claude écrit un programme pour orchestrer les agents sans l’implication directe de Claude », transmettant les résultats d’un agent à l’autre dans le code tandis que le fil principal continue de communiquer avec l’utilisateur.
L’agent décide quand une exécution commence
Rien dans le flux ne demande à un développeur d’approuver le lancement. « Vous décrivez le travail dans un utilisateur.message » indique le guide, et » À partir de là, l’agent détermine si et quand démarrer une exécution, il n’y a donc pas d’appel d’API supplémentaire. » Le levier proposé est la persuasion : vous décrivez quand utiliser une exécution dans ce message ou dans l’invite système de l’agent.
Anthropic est tout aussi clair sur ce que couvrent les garanties habituelles. « Les politiques d’autorisation s’appliquent aux outils appelés par les agents d’une exécution, et non au démarrage de l’exécution. » Les outils dont dispose une flotte restent régis ; l’augmentation de la flotte ne s’inscrit pas dans le cadre d’une politique. Les flux de travail dynamiques peuvent être désactivés via le flux de travail mise en place chez un agent multiagent bloquer, mais avec le multiagent_20261001 tapez, les flux de travail et les sous-agents sont activés par défaut.
Un budget est un frein, et il peut être adopté
L’argent est la limite, et elle est approximative. « Une exécution n’a pas de prix en soi », indique la documentation des exécutions de workflow. « Les tokens utilisés par ses agents sont facturés comme les autres tokens de la session, aux tarifs de chaque modèle. » Lorsqu’une session atteint son budget, « Chaque exécution ouverte s’arrête et la session rapporte inactif avec budget_reached« , puis vient la mise en garde : « Chaque thread termine la requête de modèle qu’il a déjà commencée, donc une exécution peut dépasser le budget d’une requête pour chaque thread de travail. »
Avec 64 threads capables de fonctionner simultanément, le dépassement est limité par le nombre de threads plutôt que par tout chiffre publié par Anthropic. L’augmentation ou la suppression du budget reprend les exécutions interrompues. Déterminer le coût d’une exécution signifie répertorier les threads de la session et totaliser le nombre de jetons portant son identifiant, car aucune liste de points de terminaison ne s’exécute.
Les plafonds publiés, et celui qui n’est pas une promesse
Quatre limites sont documentées. Une exécution comporte 64 threads fonctionnant simultanément, ce qu’Anthropic nuance : « L’API ne garantit pas ce nombre, il peut donc changer. » Un workflow démarre 1 000 agents sur toute la durée de vie d’une exécution, après quoi l’exécution se termine par thread_limit_erreurbien que « Le serveur puisse réexécuter un agent défaillant sur un nouveau thread, donc une exécution peut comporter plus de 1 000 threads. » Une exécution dure 24 heures par défaut, ou pendant toute la durée de vie définie par l’agent, et « Aucun événement n’indique la durée de vie définie par l’agent ». Une session contient 10 exécutions ouvertes par défaut, celles inactives incluses.
Au-delà de cela, les instructions deviennent vagues de par leur conception : « Le serveur a d’autres limites sur les flux de travail et leurs règles, qui ne sont pas répertoriées ici. » Archivage ou suppression d’une session avec une exécution encore ouverte « Peut renvoyer 400 » avec un code d’erreur de workflow_run_openet « Pourrait aussi réussir ».
Un agent en ligne défini par un workflow utilise le modèle de l’agent exécutant la session. Par conséquent, mélanger un modèle moins coûteux signifie créer d’abord ces agents et les répertorier dans workflows.predéfini_agents. Les trois pages ont été lues à 21h35 UTC le 10 octobre. Les dépenses des agents gérés peuvent provenir des crédits API mensuels que les forfaits Max et Team incluent désormais, et les jetons d’exécution sont facturés aux tarifs propres à chaque modèle, à partir de Claude Opus 5.5 à 4 $ par million de jetons d’entrée.