Claude Managed Agents 的动态工作流在 2026 年 10 月 9 日由 Anthropic 推入公开测试：开发者给智能体配上多智能体类型后，主智能体会自己写出一份分阶段执行的计划，把活分给一批子智能体并行干，最后再把各阶段结果合并回来，单次运行最多可编排 1000 个智能体。它面向的是托管智能体平台上的重负载任务，不是聊天窗口里的一个新按钮。
配置和官方示例长什么样
官方开发者账号给出的用法是：在智能体配置里把 multiagent 类型设为 multiagent_20261001，再让 Claude 运行一个工作流即可，计划由模型自己写。演示用 Claude Opus 5.5 加官方工具集，去 300 份合同里找控制权变更条款——这类活的特点是文件彼此独立、标准统一、可以拆开并行，最后按同一口径汇总。和单个长会话硬啃相比，拆分省的是墙钟时间，代价是同时烧掉多份用量。
和 Claude Code 里的动态工作流别混为一谈
Anthropic 今年早些时候在 Claude Code 里也推过同名能力，那是给编程场景在本机和云端会话里拆代码任务；这次是 Managed Agents 平台侧的公开测试，入口是 API 配置，场景是合同审查、批量研究这类业务流程。名字相同、编排思想相通，但开通方式、计费和运维边界都不同，评估时要按平台功能而不是编程工具去算账。
上千个智能体之前，先算三笔账
第一是成本：并行度拉满意味着用量近似按智能体数放大，官方没有在发布帖里给出单独定价，预算要按最坏情况封顶。第二是可控性：计划由模型生成，分阶段汇总前最好留人工抽查点，尤其是合同、合规这类错一条就出事的场景。第三是收益门槛：任务拆不开、彼此强依赖时，编排只会增加协调开销。先拿一个文件量大、标准固定的小流程试跑，对比单智能体的耗时和错误率，再决定要不要扩大并行规模。
