Anthropic據報在 Claude Managed Agents 推出 Dynamic Workflows，由 Claude 自行編排多代理任務

據 Latent Space 報導，Anthropic 在 AI Engineer New York 2026 的工作坊介紹一項週五宣布的新功能 Dynamic Workflows，簡稱「flows」；該功能被定義為針對大型工作負載的新型多代理編排方式，目前尚無其他佐證或 Anthropic 官方資料可供核實。 報導稱，flows 源自 Claude Code 的「每項任務一個 harness」概念，與過去由開發者設定協調代理及子代理名單的 Claude Managed Agents 不同，主代理會先制定計畫，再由 Claude 撰寫編排程式，啟動代理、收集結果並管理資訊流。開發者仍可在代理設定中加入預先配置的專門子代理；相關功能可在供 API 開發者使用的 Claude Console 中操作。 演示案例是股票觀察清單掃描器：掃描階段把個別股票代號分配給具有隔離上下文的代理，後續審查階段再檢視結果並產生報告。對於 Claude 如何決定所需代理數量，Anthropic 講者表示會依評測與較低的預設值控制，較大型任務通常需要明確鼓勵更高程度的平行化。 在成本與控制方面，報導稱模型執行期間不知道可用預算，但開發者能設定工作階段預算。Anthropic 也介紹名為「dreaming」的研究預覽功能：它會讀取既有記憶儲存與過往工作階段紀錄，合併重複內容、替換過時或互相矛盾的項目，並產生重新整理後的記憶儲存。講者表示，dreaming 可用於整理與改善 flows 相關的記憶；但觀察清單流程目前不會自行判斷掃描模型不足並修改下一次排程，講者僅建議結合 hill-climbing 與 dreaming 改善迴圈。 開發者可透過 Claude Console 的圖形功能檢視主代理傳給子代理的內容，以及整個工作流程各次轉移的 payload。子代理可透過共用檔案系統交換資訊，但開發者無法透過 API 直接指示某個子代理向另一個子代理傳訊息。報導最後提到 flows 的成本高得多，但原文在此處截斷，未說明完整限制或比較條件。