Claude Managed Agents: その正体、できること、そして Eigent が提供するローカル代替案

2026年4月1日、Anthropic は Claude プラットフォームにおいて、モデルそのもの以来となる最も重要な追加機能のひとつ、Claude Managed Agents をひそかに公開しました。これは新しいモデルではなく、Claude の新しい実行方法です。Messages API でプロンプトを送って応答を受け取る代わりに、永続セッション、組み込みツール、マルチエージェントオーケストレーションを備えた管理済みクラウド基盤内で、Claude を完全自律型エージェントとしてデプロイできるようになりました。

AI を活用した製品を開発する開発者にとって、これは大きな変化です。自律型エージェントをワークフローに統合する方法を検討しているチームにとっては、制御、コスト、ベンダーロックインに関する重要な問いを投げかけます。

この記事では、Claude Managed Agents が実際に何なのか、何に対応しているのか、どのようなユーザー向けなのかを整理し、最後に Eigent の Add Worker 機能と CAMEL-AI のオープンソースフレームワークが、クラウド依存なしに同様の機能を提供する local-first の代替案であることを紹介します。

Claude Managed Agents とは？

Claude Managed Agents は、Claude を活用した自律型 AI エージェントを構築・デプロイするための完全マネージドなランタイムです。独自のエージェントループ、ツール実行レイヤー、サンドボックス、オーケストレーションロジックを作る代わりに、Anthropic がそれらすべてのインフラをサービスとして提供します。

わかりやすく言えば、Messages API は会話できるモデルを提供します。一方、Claude Managed Agents は、ファイルの読み取り、シェルコマンドの実行、Web 検索、コード実行を、Anthropic がプロビジョニングして管理する安全なクラウドコンテナ内で実行できるモデルを提供します。

このサービスは現在ベータ版であり、すべての API リクエストに managed-agents-2026-04-01 ヘッダーが必要です。Anthropic API アカウントであればデフォルトで利用可能で、一部の高度な機能（outcomes、multiagent、memory）はアクセス制限付きの research preview です。

コアコンセプト: 仕組み

Claude Managed Agents は、4つの基本要素を組み合わせて自律的なワークフローを構築する仕組みです。

Agents

agent は、モデル（例: claude-sonnet-4-6）、システムプロンプト、利用可能なツール、MCP サーバー接続、skills を定義する再利用可能な設定です。一度 agent を作成すれば、複数のセッションで ID を参照できます。agent はバージョン管理されているため、既存セッションを壊すことなく設定を改善できます。

Environments

environment はクラウドコンテナのテンプレートです。事前インストール済みのパッケージ（Python、Node.js、Go など）、ネットワークアクセスルール、マウントされたファイルを設定します。セッション開始時に、Anthropic が environment テンプレートから新しいコンテナをプロビジョニングします。ここが実際に agent が動作する場所、つまり sandbox です。

Sessions

session は、environment 内で動作する agent の実行インスタンスです。Claude が処理を行い、ファイルを生成し、コマンドを実行し、出力を生成する実際の実行コンテキストです。session は状態を保持し、ファイルシステムはやり取りの間も維持され、会話履歴全体がサーバー側に保存されます。

Events

event は、アプリケーションと実行中の agent をつなぐ通信レイヤーです。ユーザーメッセージを event として送信します。Claude は server-sent events (SSE) を通じて応答、ツール呼び出し、ステータス更新をストリーミングで返します。追加の event を送ることで、実行中の agent を途中で誘導したり中断したりでき、session を終了せずに作業内容を切り替えられます。

どのツールをサポートしている？

Claude Managed Agents には、一般的な agent の操作を幅広くカバーする包括的な組み込みツールセットが付属しています。

デフォルトのツールセット (agent_toolset_20260401) には、コンテナ内でシェルコマンドを実行する Bash、ローカルファイルシステムのファイルを読む Read、ファイルを書き込む Write、ファイル内の文字列を置換する Edit、ファイルパターンを照合する Glob、正規表現ベースのテキスト検索を行う Grep、URL からコンテンツを取得する Web Fetch、Web を検索する Web Search が含まれます。

すべてのツールはデフォルトで有効ですが、きめ細かく制御できます。特定のツールを無効化したり（たとえば、コード専用 agent では web_fetch をオフにする）、デフォルトをオフにして必要なツールだけを有効にしたりできます。これは agent 定義内の configs 配列で設定します。

組み込みツールに加えて、Claude Managed Agents は custom tools もサポートします。これは Messages API におけるユーザー定義ツールと同じパターンです。ツール契約（名前、説明、入力スキーマ）を定義すると、Claude はそのツールを呼び出したいときに構造化されたリクエストを生成します。アプリケーションが操作を実行し、その結果を返します。モデルが custom tools を直接実行することはありません。何を実行するかは完全に制御できます。

MCP (Model Context Protocol) サーバーもサポートされており、標準化された MCP インターフェースを通じて、外部のツールプロバイダーやデータソースに agent がアクセスできます。

マルチエージェントオーケストレーション

おそらく最も強力な機能は、現在 research preview 中のマルチエージェント session です。これにより、1つの coordinator agent が、同じコンテナとファイルシステム内のそれぞれ独立したスレッドで動作する、他の専門 agent に作業を委任できます。

実際の流れは次のとおりです。たとえば、「Engineering Lead」coordinator、「Code Reviewer」agent、「Test Writer」agent の複数を作成します。coordinator を定義するときに、他の agent を callable_agents として指定します。coordinator で session を開始してタスクを与えると、reviewer と test writer のためのスレッドを自律的に生成し、それぞれに特定のサブタスクを委任できます。

各 agent はそれぞれ独自のモデル、system prompt、ツールで動作します。スレッドは永続的で、coordinator は以前呼び出した agent に追加指示を送ることができ、その agent は完全な文脈を保持します。session レベルの event stream では全体の活動を要約して確認でき、個別の thread stream では特定 agent の推論や tool call を詳細に追えます。

注目すべき制約が1つあります。委任は1階層のみ対応です。coordinator は他の agent を呼び出せますが、その agent がさらに委任することはできません。これにより、オーケストレーショングラフがフラットで予測しやすく保たれます。

Claude Managed Agents は誰向け？

Claude Managed Agents は、特定のビルダー像とワークロードを想定して設計されています。

製品やサービスに自律型 Claude agent を統合する開発者向けです。Claude に「応答」だけでなく「行動」も求め、インフラ（コンテナ、ツール実行、サンドボックス）を Anthropic に任せたいなら、これが適したサービスです。

長時間実行される非同期タスクに強みがあります。session は複数の tool call を伴いながら数分から数時間動作できるため、コード生成、リサーチパイプライン、データ処理、自動分析のような複雑なワークフローに向いています。

インフラの運用負荷を最小化したいチームに最適です。独自の agent ループや sandbox のプロビジョニング、ツール実行の管理を自前で実装する代わりに、それらをすぐ使えます。トレードオフはベンダー依存です。agent は Anthropic のクラウド上で動作し、データはそのインフラを通過し、Claude モデルに固定されます。

Claude エコシステム上で構築しているチームにも向いています。すでに Anthropic API を使っていて、追加インフラを管理せずに agentic workflows へ拡張したいなら、Managed Agents は自然な次のステップです。

料金

Claude Managed Agents は、Messages API と同じトークンベースの料金体系に加え、管理されたコンテナのインフラ費用が発生します。標準の組織レベルの利用上限と、ティアに応じたレート制限が適用されます。create エンドポイントは組織あたり1分間に60リクエスト、read エンドポイントは組織あたり1分間に600リクエストに制限されています。

トレードオフ: 検討すべき点

Claude Managed Agents はよく設計されたサービスですが、特定のチームやユースケースにとって重要な本質的トレードオフがあります。

クラウド依存。 agent は Anthropic のインフラ上で動作します。すべてのプロンプト、ファイル、tool execution はクラウドを通過します。厳格なデータガバナンス、コンプライアンス要件、機密データを扱うチームにとっては、これが決定的な制約になることがあります。

モデルのロックイン。 Managed Agents は Claude モデルのみをサポートします。コード生成に GPT を、マルチモーダルタスクに Gemini を、Ollama 経由のローカルモデルを組み合わせることはできません。ワークフローにモデルの多様性が必要なら、制約を受けます。

大規模利用時の価格。 トークンコストに加えてコンテナのインフラ費用がかかるため、長時間・マルチエージェントの session ではすぐに総額が増える可能性があります。コストモデルは、高頻度の自動化よりも、低頻度で高付加価値のタスクに向いています。

ベータ版の制限。 マルチエージェントオーケストレーション、outcomes、memory はすべて research preview で、アクセスは制限されています。コア製品は堅牢ですが、最も強力な機能はまだ一般提供されていません。

ローカル選択肢がない。 self-hosted やオンプレミスのデプロイはありません。managed は本当に managed であり、自分のサーバーで実行することはできません。

Eigent の Add Worker: CAMEL-AI 上に構築された local-first の代替案

クラウド依存やベンダーロックインなしに、同様の機能 — 自律型 AI agent の作成、設定、オーケストレーション — を求めるチームに対して、Eigent は根本的に異なるアプローチを提供します。

Eigent は CAMEL-AI の上に構築された、オープンソース（Apache 2.0）のマルチエージェント AI cowork platform です。CAMEL-AI は業界標準のオープンソースマルチエージェントフレームワークです。Claude Managed Agents が agent インフラをクラウドサービスとして提供するのに対し、Eigent はそれをローカルマシン上で完全に動作するデスクトップアプリとして提供します。

Add Worker 機能

Eigent の Add Worker 機能は、Claude Managed Agents で agent を作成することに相当するローカル版です。仕組みは次のとおりです。

Eigent の Workforce 画面に移動し、「Add Worker」をクリックします。worker に名前と説明を付け、Agent Tool を割り当てます。通常は worker の能力を定義する MCP サーバーです。保存すれば、そのツールセットでタスクを実行できる特化型 AI agent の完成です。

たとえば、GitHub MCP サーバーを基盤にした「GitHub Worker」、PostgreSQL インスタンスに接続する「Database Worker」、Web ブラウジング機能を持つ「Research Worker」を作成できます。各 worker は、個別に呼び出すことも、協調的なマルチエージェントワークフローの一部としてオーケストレーションすることもできる特化型 agent ペルソナです。

Claude Managed Agents との大きな違いは、すべてがローカルで動作することです。ファイルは一切マシンの外に出ません。プロンプトが第三者のオーケストレーションサービスに送信されることもありません。agent の実行、tool call、ファイル操作はすべてデスクトップ上で行われます。

CAMEL-AI: マルチエージェントエンジン

Anthropic が独自のオーケストレーションランタイムを構築したのに対し、Eigent は信頼性と拡張性を重視して設計されたオープンソースのマルチエージェントフレームワーク、CAMEL-AI を活用しています。CAMEL-AI は、タスク分解、サブタスクの振り分け、依存関係管理、並列実行といったマルチエージェント協調の難所を処理します。

Eigent に複雑なタスクを与えると、CAMEL-AI エンジンがそれをサブタスクに分解し、設定済みの worker 全体に配布します。Developer worker がコードを書き、Browser worker がリサーチを集め、Document worker が出力を整形する――これらがすべて並列で動作し、自動的に協調されます。

これは Claude Managed Agents の multi-agent sessions と構造的に似ていますが、3つの重要な違いがあります。自分のインフラ上でローカル実行されること、あらゆる LLM プロバイダー（Claude、GPT、Gemini、Ollama など）をサポートすること、そしてオーケストレーションフレームワーク自体がオープンソースで完全に監査可能であることです。

比較: Claude Managed Agents と Eigent Add Worker

Eigent がより適しているケース

規制産業、独自コードベース、機密性の高い業務データなど、データ主権が必要な場合、Eigent で agent をローカル実行すれば、コンプライアンスの議論そのものを不要にできます。

モデルの柔軟性が必要なら、Eigent の model-agnostic なアーキテクチャにより、worker ごとに異なるモデルを割り当てられます。複雑な推論には Claude Opus、コード生成には GPT、プライバシー重視の処理にはローカルの Ollama モデルを使う――これらを同じマルチエージェントワークフロー内で実現できます。

インフラを自分たちで所有したいなら、Eigent のオープンソーススタック（FastAPI、Electron、CAMEL-AI）により、すべてのレイヤーを確認、修正、拡張できます。ベンダーの機能リリースを待つ必要はありません。ベータ版アクセスの制限もありません。

規模拡大時のコストが重要なら、Eigent は無料です。費用が発生するのは、worker がモデルプロバイダーに送る API 呼び出し分だけです。Ollama 経由でローカルモデルを使うなら、費用は一切かかりません。

結論

Claude Managed Agents は、Anthropic に自律型 agent 実行のインフラを任せたい開発者にとって強力な製品です。サンドボックス、tool execution、session 管理、マルチエージェント協調といった難しい部分を、すぐに使えるシンプルな API にまとめています。

しかし、マネージドインフラにはマネージドなトレードオフがあります。クラウド依存、モデルのロックイン、そして第三者を通るデータフローです。制御、プライバシー、柔軟性が必要なチームにとって、これらのトレードオフは重要です。

CAMEL-AI のオープンソースマルチエージェントフレームワークを基盤にした Eigent の Add Worker 機能は、同じ中核機能 — 自律型 AI agent の作成、設定、オーケストレーション — を、そうした制約なしで提供します。自分のマシン上で、任意のモデルプロバイダーを使い、ソースコードの透明性を保ったまま、ローカルで agent を構築・管理できます。

どちらのアプローチにもそれぞれの役割があります。クラウドホスト型 Claude agent への最短ルートを求めるなら、Managed Agents は優れています。agent インフラを自分で所有し、データをローカルに保ちたいなら、Eigent は検討に値するオープンソースの代替案です。