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2026-10-13 · 原文发布日

Anthropic动态工作流(flows)机制详解与手工编排练习

AI Engineer NYC大会上Anthropic介绍的Claude Managed Agents新能力“动态工作流(flows)”:不再需要开发者预先配置协调者和子代理名单,而是由主代理先制定计划、自己写出编排程序,负责启动子代理、收集结果和管理信息流,用户仍可传入预配置的专用子代理。演讲用股票观察清单扫描做示例:扫描阶段把各股票分给独立上下文的代理,复核阶段汇总成报告。问答环节提到用评估和较低默认值控制代理数量、可设置会话预算。功能在Claude Console中。

原文要点

Anthropic员工CJ Avilla与Harrison Stall在AI Engineer NYC 2026介绍Claude Managed Agents的新能力「动态工作流(flows)」:主代理先制定计划,再自己写出编排程序,负责启动子代理、收集结果、管理信息流;此前需开发者预配协调者和子代理名单,现在由Claude自行拆分,也可传入预配置的专用子代理。现场示例是股票观察清单扫描:扫描阶段把各股票分给独立上下文的代理,复核阶段汇总成报告。问答要点:用评估和较低默认值控制代理数量;模型运行中不知道预算,但开发者可设会话预算;子代理共享文件系统但不能经API互发消息;可在Claude Console的graphing查看每次传递的payload;flows成本比单代理「高得多」,定位是大任务。功能在Claude Console中。

这次做成什么

弄清flows的「主代理自编排」机制与适用边界,并完成一个本站设计的练习:用普通Claude对话手工模拟「计划→并行扫描→复核汇总」三段编排,同时给出有条件时用Console核对flows的清单。

准备什么

  • 能使用Claude(网页对话即可做本站手工练习)
  • 一份虚构观察清单(可用本站示例)
  • 可选:有Claude API/Console访问权限,用于按官方文档实际体验flows(本文未给出界面细节)

具体怎么做

  1. 判断任务是否适合多代理

    按原文给出的边界自检:任务能否拆成多个互不依赖、结果可验证的小单元?单代理一次做完是否已足够?原文明确flows成本高得多,只为大任务设计——10分钟能做完的事不要编排。

  2. 让Claude先产出编排计划

    粘贴提示词A,让Claude扮演主代理,把任务拆成阶段、列出每阶段的子任务、各自输入输出和验证标准。这一步对应flows中「主代理先制定计划」,但由你人工充当运行时。

  3. 并行执行扫描阶段

    按提示词B,把清单中每个条目分别开新对话(或分段)执行扫描,模拟「独立上下文的子代理」。每个对话只处理一个条目,避免上下文串扰——这正是原文强调独立上下文的原因。

  4. 复核与汇总

    把各扫描结果集中,粘贴提示词C让Claude做复核:剔除证据不足的结论、统一格式、生成最终报告。对应flows的复核阶段。

  5. (可选)在Console核对真实flows

    若你有API访问,按Anthropic官方文档在Claude Console中尝试Managed Agents的flows:设置会话预算、用较低默认值限制代理数量、用graphing检查主代理传给子代理的payload。具体按钮与参数本文未从演讲中获得,需以官方文档为准。

可直接复制的材料

提示词A:主代理编排计划

本站独立编写,用于手工模拟flows的计划阶段。

你是多代理系统的主代理。请先不要执行任何具体分析,只输出一份编排计划,包含:1)把任务分成哪几个阶段;2)每个阶段拆成哪些互不依赖、可独立验证的子任务(每个子任务写清输入、输出、完成判定标准);3)阶段之间传递什么信息;4)哪些子任务可以并行。任务如下:对一份观察清单中的每个条目做独立扫描,最后汇总成一份复核后的报告。

提示词B:单条目扫描

本站独立编写;实际使用时替换条目内容。

你是只负责一个条目的扫描代理,上下文里没有其他条目。请只分析下面这一个条目:检查它的最新公开信息,列出与观察主题相关的3条以内的事实,每条注明信息类型(公告/新闻/数据),并给出「值得关注/正常/存疑」的一个判断和一句话理由。不要推测没有来源的内容。条目:【在此粘贴单个条目】

提示词C:复核汇总

本站独立编写,对应flows的复核阶段。

你是复核代理。下面是多个扫描代理对各条目的独立结论。请:1)剔除没有给出信息类型的结论;2)把判断相互矛盾的条目单独列出;3)按「值得关注>存疑>正常」排序生成一份不超过300字的汇总报告,末尾列出本次扫描总共覆盖的条目数和被剔除的结论数。扫描结果:【在此粘贴各条目结果】

练习用虚构观察清单

本站虚构条目,与真实证券无关。

[
  {"代码": "DM-A", "名称": "示例食品", "主题": "原料涨价风险"},
  {"代码": "DM-B", "名称": "示例物流", "主题": "运力扩张进度"},
  {"代码": "DM-C", "名称": "示例软件", "主题": "大客户续约"}
]

输入与输出示例

本站虚构演示,非Anthropic演示内容,未运行flows。

输入

提示词A + 上述观察清单(3个条目,主题分别为原料涨价、运力扩张、大客户续约)。

对应输出

编排计划(节选):阶段1扫描——3个并行子任务(DM-A原料涨价:输入为条目+主题,输出为≤3条事实+判断,判定标准为每条事实注明信息类型;DM-B、DM-C同理);阶段2复核——输入为3份扫描结果,输出为排序后的≤300字报告;阶段间传递结构化JSON。随后手工执行:DM-A扫描结果「值得关注:主要原料指数三个月上涨(数据)」,复核报告把DM-A排首位,覆盖3条目、剔除0条。

做完检查这些

  • 编排计划中每个子任务都写清了输入、输出和完成判定标准
  • 扫描阶段各条目在独立对话中处理,没有互相引用
  • 复核报告剔除标准被执行,且与扫描结果数量对得上
  • 报告按指定顺序排序并给出覆盖/剔除统计
  • (可选)Console中能看到主代理传给子代理的payload

容易卡住的地方

  • flows成本明显高于单代理,简单任务用它只会更贵更慢
  • 模型运行中不知道预算,必须在会话级别设预算,不能指望代理自己省钱
  • 子代理之间只能通过共享文件系统交换信息,不能经API直接互发消息
  • 原文是会议报道,没有给出flows的配置语法、按钮或代码,本页手工练习是本站设计的替代方案,不代表Console实际操作
  • 代理数量靠评估和较低默认值控制,不限制时大任务可能产生大量子代理

原文与作者资料 ↗

本站借助AI整理来源事实,独立编写中文操作指南与示例。示例不代表实际运行结果;来源效果尚未由本站独立复现。付费模板与模型、服务费用分别计算。

原文标题
How Anthropic’s Dynamic Workflows Coordinate Claude Agents
原作者
Latent Space / 原文署名作者
原始发布日期
2026-10-12T18:18:17.663Z
来源
https://www.latent.space/p/claude-dynamic-workflows