AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor. # Создайте рабочий процесс Claude для параллельной проверки документов > Бета-версия Managed Agents от Anthropic позволяет превратить проверку документов в многоэтапный рабочий процесс. В этом руководстве показано, как настроить запуск, изучить его события и результаты, а также учесть стоимость и ограничения. By BIG CHANGE Editorial Published: 2026-10-09T20:34:58.333Z Updated: 2026-10-09T20:34:58.333Z Canonical: https://bigchange.ai/blog/claude-managed-agents-parallel-document-review-guide ![One reader sits at a laptop with text on screen; a page with faint text lines lies on the table beside it.](https://bigchange.ai/api/media/file/claude-managed-agents-document-review-hero-v1.png) Conceptual illustration of a reader manually checking a proposed document-review report. It is not a Claude product screenshot or a BIG CHANGE hands-on test. AI-generated illustration by BIG CHANGE. Теперь Claude Managed Agents может написать программу рабочего процесса, которая распределяет части большой задачи между несколькими агентами, собирает их выводы и объединяет их. Функция находится в бета-версии. Ниже описана документированная настройка для разработчика ПО, который хочет проверить папку с документами и создать проверенный файл с выводами. Для этого используются API Claude Platform и CLI от Anthropic. BIG CHANGE изучила актуальную документацию; мы не выполняли настройку и не тестировали рабочий процесс. ## Что делает рабочий процесс Один [динамический рабочий процесс](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/workflow-runs) — это программа для одного запуска. Она может разбивать работу на этапы, параллельно запускать потоки агентов, передавать их результаты между этапами, повторять попытку или обрабатывать сбойную ветвь и объединять результаты. Например, на первом этапе можно изучить отдельные файлы, а на следующем — свести выводы. Основной агент запускает процесс, а сервер выполняет его в фоновом режиме. Это отличается от просьбы к основному агенту создать отдельные запуски. Запуск рабочего процесса координирует дочерние потоки в рамках одного запуска и возвращает результат агенту, который его начал. Обычное сообщение в сеансе само по себе не запускает процесс: агент решает, когда это сделать, исходя из задачи и системного промпта. По словам Anthropic, в одном сеансе может быть открыто несколько запусков, но у каждого свои этапы и результат. ## Перед началом Вам понадобятся аккаунт Claude Console, API-ключ и доступ к Claude Managed Agents; Anthropic сообщает, что для API-аккаунтов эта функция включена по умолчанию. Для конечных точек агента и рабочего процесса требуется `managed-agents-2026-04-01` beta-заголовок. SDK Anthropic устанавливает его автоматически; при вызове API без SDK добавьте его самостоятельно. В актуальной документации Managed Agents по-прежнему помечен как [бета-версия](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview). В [примечаниях к выпуску](https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview) Anthropic указаны даты: публичная бета — 9 апреля 2026 года, оркестрация нескольких агентов — 11 мая, динамические рабочие процессы — 9 октября. Динамические рабочие процессы также находятся в бета-версии. Дата важна: показатель «1 000 агентов» — это действующий лимит для одного запуска рабочего процесса, а не новая возможность одновременно запустить 1 000 агентов. Платформа хранит историю беседы сеанса, состояние песочницы и результаты на сервере. По данным Anthropic, на Managed Agents сейчас не распространяются [Zero Data Retention и покрытие по соглашению HIPAA Business Associate Agreement](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview). Не помещайте в сеанс регулируемые или конфиденциальные материалы, пока ваша организация не подтвердит применимые правила обработки данных и конфигурацию. ## 1. Установите CLI и SDK Установите `ant` CLI Anthropic способом для вашей операционной системы, указанным в [кратком руководстве по Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/quickstart). Например, документированная команда для macOS: ```sh brew install anthropics/tap/ant ``` Для Python установите SDK и передавайте API-ключ через окружение, а не помещайте его в исходный файл: ```sh pip install anthropic export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key" ``` Ключ выше — заполнитель. Храните настоящий ключ в привычном менеджере секретов или защищённой конфигурации окружения. ## 2. Определите агента, который может использовать рабочие процессы Создайте `document-reviewer.md`. Блок `multiagent` включает тип рабочего процесса, представленный в октябре. Отключение субагентов явно задаёт способ делегирования: этот агент использует динамические рабочие процессы, а не разовое делегирование субагенту. ```yaml --- name: document-reviewer model: claude-sonnet-5-5 tools: - type: agent_toolset_20260401 multiagent: type: multiagent_20261001 subagents: type: disabled workflows: type: enabled --- You review documents for a user-defined checklist. When a request contains more than 20 independent files, use a dynamic workflow. Make one phase that checks the files independently and a later phase that reconciles duplicate findings. Do not infer missing facts. Save the final machine-readable results to report.json and a concise explanation to summary.md. Include the source filename and a short evidence excerpt for every finding. If a file cannot be read or a worker fails, record that file as unresolved; do not silently omit it. The final response must report the number of files reviewed, unresolved files, and whether every output file was written. ``` Порог и инструкции по проверке — это ваши решения в рамках политики, а не настройки Anthropic по умолчанию. Подберите их с учётом задачи и цены ошибок. `claude-sonnet-5-5` — пример идентификатора модели; выберите модель, доступную вашему аккаунту и соответствующую бюджету. Создайте агента и сохраните возвращённый идентификатор: ```sh ant apply document-reviewer.md ``` CLI выводит идентификатор агента и записывает его в `claude-lock.json`. Managed Agents отделяет повторно используемое определение агента (модель, инструкции и инструменты) от среды, в которой работает сеанс. ## 3. Настройте песочницу Среда определяет, где запускаются сеансы: в облачной песочнице под управлением Anthropic или в самостоятельно размещённой песочнице в вашей инфраструктуре. В облачном примере из краткого руководства используется ограниченная сеть и разрешены менеджеры пакетов: ```yaml # environment.yaml name: document-review config: type: cloud networking: type: limited allow_package_managers: true ``` Примените её с помощью `ant apply environment.yaml`; её идентификатор также сохраняется в `claude-lock.json`. Если агенту нужен доступ к сети, укажите в `allowed_hosts`только необходимые хосты. При ограниченном доступе к сети этот список хостов также ограничивает инструменты веб-поиска и загрузки Managed Agents. Разрешение на использование менеджеров пакетов не добавляет сайты в список разрешённых. Для первого запуска используйте небольшую папку без конфиденциальных данных и только необходимые инструменты. Встроенный набор инструментов агента включает операции с оболочкой и файлами; дополнительные инструменты могут расширить возможности агента. Прежде чем предоставлять доступ к внешним системам или учётным данным, проверьте документированную политику разрешений и средства управления песочницей. ## 4. Создайте сеанс и отправьте ограниченную задачу Используйте идентификаторы агента и среды, чтобы создать сеанс через Python SDK: ```python import anthropic client = anthropic.Anthropic() session = client.beta.sessions.create( agent="AGENT_ID_FROM_CLAUDE_LOCK", environment_id="ENVIRONMENT_ID_FROM_CLAUDE_LOCK", title="Small document review", ) print(session.id) ``` Замените два заполнителя идентификаторов значениями из `claude-lock.json`. Затем отправьте конкретную задачу через поток событий сеанса. Запустите поток до отправки события, чтобы видеть запуск и его ход по мере поступления: ```python 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": ( "Review each Markdown file in /review-set for a missing " "owner, deadline, or acceptance criterion. Quote evidence; " "do not infer missing details. Reconcile duplicate findings " "and write /mnt/session/outputs/report.json plus " "/mnt/session/outputs/summary.md. In report.json, use " "a files array with one record per input: path, status " "(reviewed or unresolved), and findings; each finding has " "a check, evidence excerpt, and source location. Include " "input, reviewed, and unresolved counts." ), }], }], ) open_runs = {} run_results = {} for event in stream: if event.type == "workflow_run.created": open_runs[event.workflow_run_id] = event.name print(f"Run started: {event.name}") elif event.type == "workflow_run.status_ended": run_results[event.workflow_run_id] = event.result.type open_runs.pop(event.workflow_run_id, None) print(f"Run ended: {event.result.type}") elif event.type == "workflow_run.error": print(f"Run error: {event.error}") elif event.type == "agent.message": for block in event.content: if block.type == "text": print(block.text) elif event.type == "session.status_idle": if event.stop_reason.type == "end_turn" and not open_runs: break # Inspect the child threads associated with completed workflow runs. for thread in client.beta.sessions.threads.list(session.id): if thread.workflow_run_id in run_results: print(f"Thread {thread.id}: {thread.status}") for thread_event in client.beta.sessions.threads.events.list( thread.id, session_id=session.id ): if thread_event.type == "session.error": print(f"Thread error: {thread_event}") ``` В этом примере предполагается, что настроенный метод ввода сеанса предоставляет файлы в `/review-set`. Прежде чем просить агента проверить файлы, поместите их в песочницу сеанса документированным способом. Попросите агента записывать результаты в `/mnt/session/outputs/`; в документации по файлам [Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/files) описано, как перечислять файлы сеанса и скачивать их. В Python SDK документирован следующий формат чтения результата: ```python files = client.beta.files.list( scope_id=session.id, betas=["managed-agents-2026-04-01"], ) for report in files: if report.filename == "report.json": content = client.files.download(report.id) content.write_to_file("report.json") break ``` После перехода сеанса в состояние ожидания файл может появиться через несколько секунд; если его нет, повторите список после короткой паузы. Для безопасного первого запуска создайте тестовую папку с несколькими документами, ожидаемые выводы по которым можно проверить вручную. Пример промпта задаёт задачу проверки, но не гарантирует обнаружение всех проблем. Контракт выходных данных должен быть достаточно строгим для аудита. Например: ```json { "files": [ { "path": "requirements.md", "status": "reviewed", "findings": [ { "check": "deadline", "evidence_excerpt": "...", "source_location": "requirements.md, section 2" } ] } ], "input_count": 1, "reviewed_count": 1, "unresolved_count": 0 } ``` Это рекомендуемая схема для вашего рабочего процесса, а не схема Anthropic. Сохраняйте нерешённые или нечитаемые файлы в виде записей, чтобы отсутствие результата не выглядело как безупречная проверка. ## 5. Проверьте запуск и его результаты При запуске рабочего процесса поток событий сообщает о `workflow_run.created`, включая идентификатор запуска и объявленные этапы. Пример оставляет каждый идентификатор запуска открытым до соответствующего события `workflow_run.status_ended`; одно лишь бездействие основного сеанса не доказывает, что фоновый рабочий процесс завершён. Основной поток обобщает состояние дочерних потоков, а собственный список событий потока содержит его сообщения и ошибки. Пример перечисляет потоки по `workflow_run_id` и показывает события `session.error` . Проверяйте их на исчерпанные повторные попытки (в том числе `retry_status.type == "exhausted"`) и другие ошибки дочерних потоков; помечайте затронутые файлы как нерешённые. Считайте результатом файл, а не слово «завершено». Anthropic прямо предупреждает: запуск может закончиться с `completed` , даже если поток не справился с задачей или его не удалось создать. Откройте `report.json` и убедитесь, что для каждого входного файла есть выводы или явно указан нерешённый статус, фрагменты доказательств указывают на правильный исходный файл, а количество записей совпадает с числом переданных файлов. Сверьте небольшую тестовую папку с ожидаемыми результатами, прежде чем использовать процесс для большего набора документов. Если клиент отключится, новый поток событий передаст только события, созданные после его открытия. Восстановите состояние запуска, перечислив прошлые события сеанса с документированными фильтрами типов событий и постраничной загрузкой. Не считайте запуск завершённым только потому, что основной агент бездействует: дочерние потоки ещё могут работать. После завершения всех наблюдаемых запусков перечислите файлы сеанса и скачайте `/mnt/session/outputs/report.json` и `summary.md` через документированный Files API. Проверьте, что для каждого переданного файла есть запись о проверке или нерешённом статусе и что количества сходятся. Пример цикла событий сам по себе не скачивает и не проверяет отчёт. ## Ограничения, влияющие на проектирование В документации Anthropic по [ограничениям запусков рабочих процессов](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/workflow-runs) сейчас указано до 64 одновременно работающих потоков в одном запуске; однако API не гарантирует такой уровень параллелизма, и значение может измениться. Лимит в 1 000 агентов учитывает всех агентов, запущенных за весь срок процесса, а не количество одновременно работающих потоков. Если после достижения общего лимита процесс запросит ещё одного агента, запуск завершится с `thread_limit_error`; повторные попытки для отказавших агентов могут создавать дополнительные потоки. По умолчанию запуск длится 24 часа или меньше, если агент задаёт более короткий срок. Время ожидания клиента также учитывается, а приостановленный запуск всё равно может истечь. По умолчанию у сеанса может быть 10 открытых запусков, включая бездействующие. Бюджет использования сеанса распространяется на всех агентов рабочего процесса; при его исчерпании открытые запуски приостанавливаются, пока бюджет не увеличат или не уберут. Планируйте меньшие рабочие блоки, сохраняйте контрольные точки в файлы и настройте этап сверки так, чтобы он сообщал о незавершённых пунктах, а не выдавал их за проверенные. При сбоях проверьте `workflow_run.error` и соответствующий поток. `program_error` может означать сбой кода рабочего процесса или дочернего потока; `thread_limit_error` указывает на предел в 1 000 агентов; `timeout_error` — на ограничение срока запуска. Если запуск достиг бюджета сеанса, увеличьте или снимите бюджет, чтобы возобновить его. Чтобы остановить рабочий процесс, попросите основного агента остановить его запуски; прерывание хода сеанса само по себе не отменяет запуск. ## Стоимость В [документации о ценах](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) Anthropic указана плата за токены Managed Agents по тарифам выбранной модели и за время сеанса — **$0.08 за час активного сеанса**. Время учитывается, пока статус сеанса — `running`; периоды бездействия, переназначения и завершения не учитываются. За запуск рабочего процесса отдельная плата не взимается, но использование токенов потоками тарифицируется как часть сеанса. Веб-поиск, вызванный внутри сеанса, стоит $10 за 1 000 поисковых запросов. Итоговая сумма зависит от модели, входных и выходных токенов, инструментов и продолжительности сеанса; проверяйте расход в Console, а не оценивайте его по лимиту в 1 000 агентов. На практике начните с нескольких файлов, убедитесь, что выходные данные рабочего процесса учитывают каждый из них, изучите потоки со сбоями и расширяйте входные данные только тогда, когда политика проверки и стоимость приемлемы. Управляемые рабочие процессы позволяют координировать асинхронную параллельную работу, но не подтверждают достоверность выводов. ## Главное изменение С 9 октября агент Managed Agents может написать программу рабочего процесса, которую сервер выполняет в нескольких потоках и этапах агентов. Разработчики могут использовать этот механизм для ограниченного и проверяемого распределения работы, пока основной сеанс отслеживает ход выполнения. Функция остаётся в бета-версии, а опубликованные лимиты не гарантируют максимальный параллелизм или правильные выводы в каждом запуске. ## Источники и дополнительная информация - [Обзор Claude Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview) — статус бета-версии, API-заголовок, доступ, сеансы с сохранением состояния, инструменты и ограничения хранения данных. - [Начало работы с Claude Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/quickstart) — CLI, SDK, настройка агента и среды, создание сеанса и пример потока событий. - [Оркестрация нескольких агентов](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/multiagent-orchestration) — включение динамических рабочих процессов и выбор между рабочими процессами и субагентами. - [Запуски рабочих процессов](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/workflow-runs) — события запуска, интерпретация результата, восстановление, бюджеты и документированные ограничения. - [Потоки сеанса](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/session-threads) — список дочерних потоков, связанных с запуском, и чтение их истории событий. - [Файлы сеанса](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/files) — подключённые входные данные, пути вывода, список файлов сеанса и загрузка. - [Примечания к выпуску Claude Platform](https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview) — обновление динамических рабочих процессов от 9 октября 2026 года и конфигурация бета-версии. - [Цены Claude Platform](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) — тарификация токенов и времени сеанса. ## Sources - [Обзор Claude Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/overview) — Актуальный статус бета-версии, API-заголовок, доступ, сеансы с сохранением состояния и ограничения хранения данных. - [Начало работы с Claude Managed Agents](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/quickstart) — Настройка CLI и SDK, конфигурация агента и среды, примеры сеанса и потока событий. - [Оркестрация нескольких агентов](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/multiagent-orchestration) — Включение рабочих процессов и отличие от субагентов. - [Запуски рабочих процессов](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/workflow-runs) — Механика рабочего процесса и запусков, события, интерпретация состояния результатов, восстановление, бюджеты и ограничения. - [Claude Platform release notes](https://platform.claude.com/docs/en/release-notes/overview) — Хронология публичной бета-версии с датами и обновление динамических рабочих процессов от 9 октября 2026 года; исправленный канонический URL. - [Claude Platform pricing](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing) — Цены на токены Managed Agents и время сеанса. - [Session threads](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/session-threads) — Список дочерних потоков, связанных с запуском, и чтение их истории событий. - [Session files](https://platform.claude.com/docs/en/managed-agents/files) — Подключённые входные данные, пути вывода, список файлов сеанса и загрузка.