Managed Agents 架构拆解 — Anthropic 给 Agent 造了一套 K8s

来源：Feisky 编译自 Anthropic 工程博客

核心论点

Managed Agents 就是 Agent 领域的 Kubernetes。

K8s 把硬件虚拟化成抽象层（Pod、Service、PersistentVolume），Managed Agents 把 Agent 的核心组件虚拟化成接口（session、harness、sandbox）。接口固定，实现自由替换。

解决的问题

跑过长时间 Agent 任务的人都碰过这些事：

• Agent 跑着跑着容器挂了，session 没了，只能从头来
• session 卡死了想调试，Harness、sandbox、session 全在一个容器里，根本分不清问题出在哪
• 上下文窗口满了，压缩还是丢弃，怎么选都可能踩坑

K8s 十年前解决的是同一类问题：组件耦合、状态丢失、扩展困难。

三大核心接口

Managed Agents 把 Agent 核心组件虚拟化成三个接口：

每个组件可以独立替换，互不干扰。

别养宠物（Pets vs Cattle）

最初的设计问题

把所有 Agent 组件塞进一个容器：

• 容器挂了，session 就没了
• 容器卡住了，得想办法把它救活
• 调试困难，因为容器里有用户数据

这就是在养宠物（Pet）——精心照料的单台服务器，挂了就得抢救。

解法：把大脑从手上拆下来

大脑（Claude 和 Harness）从手（sandbox）和记忆（session 日志）上拆开：

• Harness 不再住在容器里
• 它像调用其他工具一样调用容器：execute(name, input) → string
• 容器变成了 Cattle，挂了就挂了
• Harness 把失败当作工具调用错误传回给 Claude
• Claude 决定要不要重试
• 重试的话，provision({resources}) 拉一个新的就行

不用再抢救挂掉的容器了。

Harness 也是 Cattle

• session 日志在外部
• Harness 里没有任何需要在崩溃中存活的状态
• 挂了？wake(sessionId) 启动一个新的
• getSession(id) 拿回事件日志，从最后一个事件继续

安全架构

之前的问题

所有东西耦合在一个容器里：

• Claude 生成的不可信代码和凭证跑在同一个环境中
• 一次成功的 prompt injection 只需要说服 Claude 读一下自己的环境变量
• 拿到 token 之后，攻击者可以开新 session 干什么都行

结构性解法

让 token 在 sandbox 里根本不可达：

整个链路里，Harness 不接触任何凭证。

Session 不是上下文窗口

传统方法的问题

长时间任务经常超出上下文窗口：

• compaction：把上下文压缩成摘要
• memory 工具：把信息写到文件
• context trimming：选择性地删掉旧的工具结果

共同软肋： 很难预判未来哪些 token 会被用到，删错了就回不来了。

Managed Agents 的解法

把上下文存在 sandbox 外面：

• session 日志是持久化的
• 通过 getEvents() 接口让大脑按位置切片查询事件流
• 可以从上次读到的地方继续往下读
• 也可以倒回某个时刻前几个事件看看当时的背景
• 或者在执行某个操作前重新读一遍相关上下文

类比： session 就是 PersistentVolume，数据在那里，不管哪个 Pod 来挂载都能用。

多脑多手

多脑优化

之前： 每启动一个 session 就要起一个容器，克隆仓库、启动进程、拉取待处理事件，全卡在 TTFT（Time to First Token）上。

拆开之后：

• 容器只在需要时才通过工具调用启动
• 不需要 sandbox 的 session 直接跳过容器初始化
• 推理在编排层拉到 session 事件后就开始

效果：

• p50 TTFT 下降约 60%
• p95 下降超过 90%

多手架构

• 每只手就是一个工具调用：execute(name, input) → string
• 名字和输入进去，字符串出来
• 这个接口能接任何自定义工具、任何 MCP 服务器、Anthropic 自己的内置工具
• Harness 不知道也不关心 sandbox 到底是一个容器、一部手机，还是一个宝可梦模拟器

因为手不绑定任何特定的脑，多个 Agent 之间可以互相传递工具。

内测数据

在结构化文件生成任务上（根据 API schema 自动生成 SDK 代码和文档）：

• 相比标准的 prompting 循环
• 任务成功率最高提升了 10 个百分点
• 难题上增益最大

写在最后

Managed Agents 在做的事：

• 不规定 Harness 怎么写
• 把 Agent 的核心组件虚拟化成接口
• 接口固定，实现自由替换

差异：

• K8s 是开源的，CNCF 社区驱动
• Managed Agents 是 Anthropic 的托管服务，目前只服务 Claude 生态

但设计理念是通用的： 即使不用 Managed Agents，这套脑手分离的架构模式也能自己实现。

关联

• harness-engineering/overview — Harness Engineering 概览
• harness-engineering/three-scaling-dimensions — 三个 Scaling 维度
• claude-code/overview — Claude Code
• ai-ecosystem/overview — AI 生态系统

Sources

• Managed Agents 架构拆解：Anthropic 给 Agent 造了一套 K8s