上線你的第一個 Managed Agent（第 3/3 段）

🧑‍🏫 這是 Claude 官方工作坊的最後一段。前半段看 SRE agent 查事故的結果：SRE 指負責讓網站穩定運作的維運工作，agent 是能自己決定步驟、自己叫用工具來完成任務的 AI。後半段拆解 Managed Agents 的運作方式，這是 Anthropic 幫你在雲端代管、代跑 agent 的服務。想知道交給雲端代管能省掉哪些麻煩、還有哪些進階功能可以加，這段講得最完整。

• 24:47 Demo 結果：agent 找出根本原因是 builder 加了一個 query，把 pool 資源耗盡；它也排除了其他可能的原因，並給出建議處置
  ↳ agent 找出 root cause（事故真正的起因）：有位開發者加了一個資料庫查詢（query），把 pool 用光了。pool 是事先準備好、大家共用的一批資料庫連線。它也排除了其他可能，並給出處理建議。
• 24:47 很多 incident response agent 還會讓 agent 自己修問題。例如給它 Cloud Code 的存取權，它就能進 code base、提出修正、開 PR
  ↳ 很多處理事故（incident response）的 agent 還會自己動手修。例如開放 Claude Code 權限給它，它就能進程式碼庫（code base）改程式，再開 PR，也就是送出修改、請人審核的申請。
• 25:19 Demo 只做到給建議處置。如果給 agent 更多工具和權限，人類開發者只要負責監督，不必再照著步驟手動修 root cause
  ↳ 這次示範只做到給建議。工具和權限給得越多，agent 能包辦的事就越多。人類可以從「照步驟自己修」改成「在旁邊監督、把關」。
• 25:50 Session persistence：硬重新整理頁面後，先前所有 session 的內容都還在，全部保存在雲端
  ↳ Session 是你和 agent 一次完整的對話與工作過程。硬重新整理網頁後，之前每個 session 的內容都還在，因為資料存在雲端，不是存在你的瀏覽器裡。
• 26:20 不用自己處理資料庫，也不用自己把 agent 從筆電搬到 production，一切都在 server side 維護
  ↳ 存資料要用的資料庫，還有把 agent 從自己電腦搬到正式上線環境（production）這些苦工，都由 Anthropic 在伺服器端（server side）處理，你不用自己架。
• 26:20 示範刪除 session：執行 delete 後，該 session 會從清單中移除
  ↳ 講者示範刪除 session：下了 delete 指令後，那個 session 就從清單上消失，感覺跟刪掉一則聊天紀錄差不多。
• 26:20 Session 有狀態：執行中是 running，結束後變成 idle
  ↳ 每個 session 都有狀態（state）：agent 正在工作時顯示 running，做完、在等下一個指令時顯示 idle（閒置）。
• 26:50 再問 agent「Who are you?」就能在同一個 session 繼續執行。講者強調 state 管理是 Managed Agents 底層運作的關鍵
  ↳ 在已經停下來的 session 裡再問一句「你是誰？」，agent 會在同一個 session 接著回答。講者強調，把這些狀態記好、管好，是 Managed Agents 運作的關鍵。
• 27:20 回顧建置步驟：從空的 agent 開始，定義 agent definition（persona、能力），再給它 environment，以及可以操作的資料與 context
  ↳ 回顧建置流程：先開一個空白 agent，寫好 agent definition（設定它的角色 persona 和能做的事），再給它 environment（工作環境），以及可以用的資料和背景資訊（context）。
• 27:20 Session 把 agent definition 和 environment 結合起來，讓 agent 在 agent loop 中決定要呼叫哪些工具，並代替我們採取行動
  ↳ Session 把 agent 的設定和工作環境組在一起。agent 在 agent loop 裡自己決定要用哪些工具、替我們動手。agent loop 是「想一步、做一步、看結果再想」的循環。
• 27:51 另外還把回應串流到 log、實作 local tools 和刪除 session，並在 Streamlit app 看到前端的呈現方式
  ↳ 工作坊裡還做了幾件事：把回應即時寫進 log（紀錄檔）、做了在自己電腦上跑的工具、刪除 session。最後用 Streamlit（用 Python 快速做網頁介面的工具）看前端長什麼樣子。
• 28:22 Session 以 event 溝通，不像 Messages API 那樣一次 request/response、tokens in/tokens out；event 會 append 到 session log 裡
  ↳ Messages API 是直接呼叫 Claude 的基本介面，一問一答，送文字進去、拿文字回來。Session 則用 event（一筆一筆的事件）溝通，每件事都依序追加到 session log 裡。
• 28:52 Event 附加在 log 上，所以很容易從中斷處恢復 session，也方便從 log 檢視一切。講者說這是 CMA 可靠又安全的重要原因
  ↳ 每件事都照順序記在 log 裡，中斷之後照著紀錄就能接著做，出了問題也能回頭查。講者認為這是 CMA（Claude Managed Agents 的縮寫）可靠又安全的關鍵。
• 28:52 Agent 的 hands（手）和 brain（腦）是分開的：container 掛了就重新啟動它，不必連整個 agent loop 一起重跑
  ↳ Agent 的「手」和「腦」是分開的。手是實際執行工具的環境，例如 container（隔離的小型執行空間）；腦是負責思考的 agent loop。手壞了重開一個就好，腦不用從頭來。
• 29:26 Workshop 裡的 local tools 用 JSON 定義、從本機檔案載入；工具在本機執行，agent loop 則在 Anthropic 管理的雲端基礎設施上跑
  ↳ 工作坊裡的 local tools 用 JSON（一種常見的資料格式）寫好定義，從自己電腦讀進來，也在自己電腦上執行。agent 負責思考的循環則在 Anthropic 的雲端跑。
• 29:26 剛推出 bring your own compute 和 bring your own sandboxing，可以自己決定工具在哪裡執行：自己的基礎設施，或 Anthropic 管理的基礎設施
  ↳ 新推出 bring your own compute 和 sandboxing（sandbox 是隔離的安全執行空間）：工具要在哪裡執行由你決定，可以放在自己公司的機器，也可以交給 Anthropic 代管。
• 29:57 工具可以從 JSON 載入，改成放在任何地方執行（例如 Data Dog client），用的是同一套 wire protocol，從原型到 production 很容易
  ↳ 工具一樣從 JSON 讀進來，只是改到別的地方執行，例如接上 Datadog（常見的系統監控服務）。雙方溝通的規則（wire protocol）不變，所以從試做版改成正式版很順。
• 30:32 串流給使用者的 event 都是使用者在意的內容，agent 也能把一切記錄到 observability console
  ↳ 串流給使用者看的 event，都是使用者真正在意的內容。agent 也能把所有細節記到 observability 主控台，observability 就是讓人看得到系統內部發生了什麼。
• 31:03 CMA 的 session 狀態：idle、running；需要重試時是 rescheduling；session 失敗時是 terminated
  ↳ CMA 的 session 有四種狀態：idle（閒置）、running（執行中）、rescheduling（出錯後排隊重試）、terminated（失敗結束）。看狀態就知道 agent 現在的情況。
• 31:03 可以搭配 webhook：agent 收到外部 webhook event 後，可以恢復 session，或依外部事件啟動特定 state
  ↳ 可以接 webhook，也就是外部系統發生事情時主動發通知的機制。例如監控系統發出警報，agent 收到後可以接續原本的 session，或依這個事件進入特定狀態開始處理。
• 31:34 Event 和 session 是核心概念，所以 agent 很容易自由組合，能監聽內部與外部（webhook）事件來採取行動或恢復執行
  ↳ 一切都以 event 和 session 為單位運作，所以 agent 很好組裝。內部事件或外部 webhook 通知都能用來觸發它行動，或讓它接著做下去。
• 32:04 從 agent loop 的角度來看，一切都在雲端。對話會被保存，離開再回來也不必管資料庫或 agent 存放在哪
  ↳ 從 agent 的角度看，所有運作都在雲端。對話會保存下來，你離開之後再回來也能接著用，不用管資料庫在哪、agent 放在哪台機器上。
• 32:36 這次只做了最基本的形式，compaction、caching、tool calling 都由 Claude Managed Agents 代勞
  ↳ 這次只做了最基本的版本。compaction、caching（影片沒細講，一般指壓縮過長的對話、重複利用處理過的內容）和工具呼叫的處理，都由 Managed Agents 代勞。
• 32:36 想讓 agent 更強，可以加入 skills、subagents、memory、outcomes，這些都是開箱即用的核心元件
  ↳ 想讓 agent 更強，可以加上 skills（技能包）、subagents（子 agent）、memory（記憶）、outcomes（成果目標）。這些都是內建的元件，拿來就能用，後面幾點會分別說明。
• 33:06 講者鼓勵大家看官方文件，並參加下一場談 dreaming 的 session
  ↳ 講者建議大家去看官方文件，也推薦下一場講 dreaming 的分享。dreaming 是讓 agent 整理自己記憶的功能。
• 33:06 Subagents／multi-agents：由 orchestrator agent 分派工作給其他 agent，每個 subagent 有自己的 context window，做完回報主 agent
  ↳ Subagents／multi-agents：由一個負責總指揮的 orchestrator agent 分派工作給其他 agent。每個子 agent 有自己的 context window（一次能讀進和處理的內容量），做完再回報。
• 33:37 Subagents 的好處是有利於平行化，也方便做 context 管理
  ↳ 好處有兩個：幾件事可以同時分頭進行，比較快；每個子 agent 只處理自己那份資料，主 agent 不會被資訊塞爆，比較好管理。
• 33:37 Memory：回應怎麼做自我改進、從使用者的糾正中學習、記住使用者偏好等問題，提供開箱即用的 memory 與 dreaming 服務
  ↳ Memory 要解決的問題是：agent 怎麼越用越好、記住你糾正過的錯、記得你的偏好。Managed Agents 直接提供現成的 memory 和 dreaming 服務，不用自己開發。
• 34:07 Dreaming：Claude 會翻閱自己的 memory log，決定要保留什麼，準確記住哪些偏好與糾正要留給同一個 agent 之後的 session
  ↳ Dreaming 有點像事後整理筆記：Claude 回頭翻自己的記憶紀錄，挑出值得保留的偏好和糾正，讓同一個 agent 下次開新的 session 時還記得。
• 34:07 Outcomes：可以為 agent 的成果定義 rubric，讓它朝期望結果努力，而不只是執行呼叫
  ↳ Outcomes：你可以寫一份 rubric，也就是評分標準，說明怎樣才算做好。agent 會朝這個結果努力，而不只是照指令呼叫工具。
• 34:38 有了 outcomes，agent 會依 rubric 自己摸索要呼叫哪些工具、要做哪些事，才能達成最終結果
  ↳ 設好 outcomes 之後，agent 會對照評分標準，自己想要用哪些工具、走哪些步驟，才能交出符合要求的成果。你只要講清楚想要什麼結果。
• 34:38 Vaults：管理使用者憑證在存取管理上很麻煩。憑證存放在獨立的 endpoint，和 agent 能存取的部分之間經過加密
  ↳ Vaults（保險庫）：幫使用者管理帳密、金鑰這類憑證（credentials）很麻煩。Vaults 把憑證放在獨立的服務端點（endpoint），和 agent 碰得到的部分之間用加密隔開。
• 35:08 Vaults 可以依每個使用者、每個 session 管理憑證，靠的是 brain 與 hands 分離的架構，不必自己架 secret store
  ↳ Vaults 可以替每位使用者、每個 session 分別管理憑證。能做到這點，是因為腦和手分開了。你也不用自己架一套專門存密碼的系統（secret store）。
• 35:39 其他沒時間細講的功能：webhooks、細粒度的 permission policies、MCP servers（剛推出新的 MCP server controls）
  ↳ 還有幾項沒時間細講：webhooks、細部的權限規則（permission policies）、MCP servers。MCP 是讓 AI 接上外部工具和資料的標準介面，現在也新增了管控 MCP server 的功能。
• 35:39 Console agent builder：在 developer console 內建功能，有 observability dashboard，也能直接在 console 定義 agent
  ↳ Console agent builder 是開發者主控台（developer console）裡內建的功能。它有 observability 儀表板（dashboard，一頁看完各項狀況），也能直接在主控台上定義 agent。
• 36:09 總結：建立 Managed Agents 底層運作的心智模型，並完成一個 site reliability agent，替開發者省下凌晨 2、3 點被叫起來處理事故的時間
  ↳ 總結：這段幫你建立 Managed Agents 底層怎麼運作的概念，也做出一個 SRE agent，讓工程師少被凌晨兩、三點的事故叫起來。

根據影片，Claude Managed Agents 的 session 在 agent 需要重試時會進入哪個狀態？