はじめに

2026年4月8日、Anthropicは Claude Managed Agents をパブリックベータとして公開しました。これはClaudeを自律型AIエージェントとして動かすための、フルマネージドなエージェントハーネスです。

従来のMessages APIでは、エージェントループ・ツール実行・サンドボックスの構築をすべて自前で実装する必要がありました。Claude Managed Agentsを使うと、Anthropicがインフラを管理し、開発者は「エージェントに何をさせるか」の定義だけに集中できます。

この記事で解説すること

Claude Managed Agentsの4つのコア概念
Pythonを使ったクイックスタート（Agent → Environment → Session の作成）
組み込みツール（bash, web_search等）の設定方法
カスタムツールの定義方法
ant CLIによるYAML管理
料金体系

対象読者

AnthropicのAPIを使ってAIエージェントを構築したい開発者
エージェントのインフラ管理を省力化したい方
Claude Managed Agentsの全体像を把握したい方

前提条件

AnthropicのAPIキー（Consoleで取得）
Python 3.9以上（コード例はPythonで記載）
pip install anthropic（SDK最新版）

TL;DR

Claude Managed Agents = Anthropicが提供するフルマネージドエージェントハーネス（2026-04-08 パブリックベータ）
4つの概念: Agent（定義）→ Environment（コンテナ）→ Session（実行）→ Events（通信）
組み込みツール: bash / read / write / edit / glob / grep / web_fetch / web_search
料金: $0.08/セッション時間 + 標準トークン料金（セッション実行中のみ課金）
beta header managed-agents-2026-04-01 が必須（SDKが自動設定）

Claude Managed Agentsとは

公式ドキュメントによると、Claude Managed Agentsは次のように位置づけられています。

Pre-built, configurable agent harness that runs in managed infrastructure. Best for long-running tasks and asynchronous work.

Messages APIと比較すると、以下のような使い分けになります。

	Messages API	Claude Managed Agents
位置づけ	モデルへの直接アクセス	フルマネージドエージェントハーネス
向いている用途	カスタムエージェントループ・細かい制御	長時間タスク・非同期処理
インフラ管理	自前で実装	Anthropicが管理
ツール実行	自前で実装	組み込みツールを利用

4つのコア概念

Claude Managed Agentsは4つのリソースで構成されています。

1. Agent（エージェント定義）

モデル・システムプロンプト・ツール・MCPサーバーを定義する設定オブジェクトです。一度作成すればIDで参照でき、複数のセッションで再利用できます。

2. Environment（実行コンテナ）

エージェントが動作するコンテナテンプレートです。インストール済みパッケージやネットワークアクセス設定を定義します。

3. Session（実行インスタンス）

AgentとEnvironmentを参照して起動するエージェントの実行単位です。会話履歴とファイルシステムはセッション内で永続化されます。接続が切れても状態は保持されます。

4. Events（メッセージ）

アプリとエージェント間でやり取りするメッセージです。ユーザーメッセージの送信、ツール結果の返送、エージェントの応答受信などがEventsとして処理されます。SSE（Server-Sent Events）でリアルタイムにストリーミングできます。

ユーザー → Events.send（user.message）
              ↓
          Session（エージェントループ）
              ↓
          Agent（Claude）がツールを選択
              ↓
          Environment（コンテナ）でツール実行
              ↓
          Events.stream（agent.message / agent.tool_use）
              ↓
          session.status_idle（完了通知）

セットアップ

SDKのインストール

pip install anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key"

ant CLIのインストール（任意）

# macOS（Homebrew）
brew install anthropics/tap/ant
xattr -d com.apple.quarantine "$(brew --prefix)/bin/ant"

# Linux/WSL（最新バージョンは https://github.com/anthropics/anthropic-cli/releases で確認）
VERSION=1.0.0
OS=$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
ARCH=$(uname -m | sed -e 's/x86_64/amd64/' -e 's/aarch64/arm64/')
curl -fsSL "https://github.com/anthropics/anthropic-cli/releases/download/v${VERSION}/ant_${VERSION}_${OS}_${ARCH}.tar.gz" \
  | sudo tar -xz -C /usr/local/bin ant

# インストール確認
ant --version

ant CLIを使うと、YAML形式でエージェント・環境設定をバージョン管理できます。

クイックスタート

ステップ1: Agentを作成する

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

agent = client.beta.agents.create(
    name="Coding Assistant",
    model="claude-sonnet-4-6",
    system="You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.",
    tools=[
        {"type": "agent_toolset_20260401"},  # 全組み込みツールを有効化
    ],
)

print(f"Agent ID: {agent.id}, version: {agent.version}")

agent_toolset_20260401 は全組み込みツール（bash, read, write, edit, glob, grep, web_fetch, web_search）を一括で有効化する指定です。agent.id を保存しておきます。

全Managed Agents APIリクエストには managed-agents-2026-04-01 betaヘッダーが必要です。Python SDKは自動的にこのヘッダーを設定するため、明示的な指定は不要です。

ステップ2: Environmentを作成する

environment = client.beta.environments.create(
    name="quickstart-env",
    config={
        "type": "cloud",
        "networking": {"type": "unrestricted"},  # フルネットワークアクセス
    },
)

print(f"Environment ID: {environment.id}")

networking.type には "unrestricted"（全通信許可）や "none"（通信禁止）などを指定できます。

ステップ3: Sessionを開始する

session = client.beta.sessions.create(
    agent=agent.id,
    environment_id=environment.id,
    title="Quickstart session",
)

print(f"Session ID: {session.id}")

ステップ4: メッセージを送信し、ストリーミングで受信する

with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
    # ストリームを開いた後にユーザーメッセージを送信
    client.beta.sessions.events.send(
        session.id,
        events=[
            {
                "type": "user.message",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "フィボナッチ数列の最初の20項を生成してfibonacci.txtに保存するPythonスクリプトを作成してください",
                    },
                ],
            },
        ],
    )

    # イベントを処理
    for event in stream:
        match event.type:
            case "agent.message":
                for block in event.content:
                    print(block.text, end="")
            case "agent.tool_use":
                print(f"\n[ツール使用: {event.name}]")
            case "session.status_idle":
                print("\n\nエージェント完了")
                break

実行すると、以下のような出力が得られます。

Pythonスクリプトを作成し、fibonacci.txtに保存します。
[ツール使用: write]
[ツール使用: bash]
スクリプトが正常に実行されました。出力ファイルを確認します。
[ツール使用: bash]
fibonacci.txtにフィボナッチ数列の最初の20項（0から4181まで）が保存されました。

エージェント完了

エージェントはスクリプトを書き、コンテナ内で実行し、結果ファイルの存在を確認するまで自律的に動作します。

組み込みツールの設定

agent_toolset_20260401 に含まれる全ツールは以下のとおりです。

ツール名	説明
`bash`	シェルコマンドをコンテナ内で実行
`read`	ローカルファイルシステムからファイルを読み取り
`write`	ファイルシステムへのファイル書き込み
`edit`	ファイル内の文字列置換
`glob`	globパターンでファイルを検索
`grep`	正規表現でファイル内容を検索
`web_fetch`	指定URLのコンテンツを取得
`web_search`	Web検索

特定ツールの無効化

agent = client.beta.agents.create(
    name="Restricted Assistant",
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[
        {
            "type": "agent_toolset_20260401",
            "configs": [
                {"name": "web_fetch", "enabled": False},   # URLフェッチを禁止
                {"name": "web_search", "enabled": False},  # Web検索を禁止
            ],
        },
    ],
)

必要なツールのみ有効化

agent = client.beta.agents.create(
    name="File-Only Assistant",
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[
        {
            "type": "agent_toolset_20260401",
            "default_config": {"enabled": False},  # まず全ツールを無効化
            "configs": [
                {"name": "bash", "enabled": True},
                {"name": "read", "enabled": True},
                {"name": "write", "enabled": True},
            ],
        },
    ],
)

カスタムツールの追加

組み込みツールに加えて、独自のカスタムツールを定義することもできます。カスタムツールはMessages APIのクライアント実行ツールと同じ仕組みです。エージェントがツール呼び出しを要求し、アプリケーション側で実行して結果を返します。

agent = client.beta.agents.create(
    name="Weather Agent",
    model="claude-sonnet-4-6",
    tools=[
        {"type": "agent_toolset_20260401"},
        {
            "type": "custom",
            "name": "get_weather",
            "description": (
                "指定した都市の現在の天気情報を取得します。"
                "気温・天気・湿度を返します。"
                "天気に関する質問があるときに使用してください。"
            ),
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "都市名（例: Tokyo, New York）",
                    }
                },
                "required": ["location"],
            },
        },
    ],
)

カスタムツール呼び出しのイベントを処理する際は、event.type == "agent.tool_use" の中でツール名を確認し、tool_result イベントで結果を返します。

カスタムツール設計のポイント

公式ドキュメントで推奨されているベストプラクティスをまとめます。

説明は詳細に書く: ツールの説明はエージェントの性能に最も大きく影響します。何をするか・いつ使うか・各パラメータの意味を3〜4文以上で記述します
関連操作はまとめる: create_pr / review_pr / merge_pr を別々に作るより、action パラメータを持つ単一ツールにまとめる方が選択精度が上がります
ツール名に名前空間を使う: db_query / storage_read のようにリソース名をプレフィックスにすると、ツール選択が明確になります
レスポンスは必要最小限に: UUIDやスラッグなどの意味のある識別子を返し、エージェントが次のステップを判断するために必要な情報だけを含めます

ant CLIによるYAML管理

ant CLIを使うと、エージェントの設定をYAMLファイルで管理してバージョン管理できます。

# YAMLでエージェントを作成
ant beta:agents create <<'YAML'
name: Coding Assistant
model: claude-sonnet-4-6
system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
tools:
  - type: agent_toolset_20260401
    configs:
      - name: web_fetch
        enabled: false
YAML

# YAMLで環境を作成
ant beta:environments create <<'YAML'
name: quickstart-env
config:
  type: cloud
  networking:
    type: unrestricted
YAML

Claude Codeとの統合も公式にサポートされており、Claude Codeセッションの中からant CLIを呼び出すことができます。

料金体系

Claude Managed Agentsの料金は2つの要素で構成されます。

セッション実行料金

公式価格ページによると、$0.08/セッション時間 が追加されます。

課金対象: セッションの status が running の間のみ
課金対象外: ユーザーの応答待ち・ツール確認待ち・アイドル状態
課金単位: ミリ秒単位で計算

トークン料金

利用するClaudeモデルの標準APIレートが適用されます（Managed Agents固有の割増はありません）。

Web検索料金

セッション内でweb_searchツールを使用した場合、$10/1,000回 が加算されます。

料金の目安

シナリオ	概算コスト
30秒の短いタスク（Web検索なし）	$0.0007（実行料金のみ）
10分のコード生成タスク	$0.013 + トークン料金
1時間のリサーチタスク（Web検索10回）	$0.08 + $0.10 + トークン料金

セッションが待機状態（ユーザー入力待ち）の間は課金されません。バッチ処理や長時間タスクでも、実際の実行時間に対してのみ課金されます。

レート制限

操作	上限
Create系（agents, sessions, environments等）	60 rpm
Read系（retrieve, list, stream等）	600 rpm

Managed Agents vs Agent SDK

AnthropicはAgent SDK（Claude Codeと同じホスティングフレームワーク）も提供しています。Claude Managed Agentsとの使い分けの目安は次のとおりです。

	Claude Managed Agents	Agent SDK
向いている用途	プロダクション・長時間タスク	軽量なカスタムエージェント
インフラ管理	Anthropicが管理	自前でホスティング
カスタマイズ性	設定ベース	フルカスタム
組み込みサンドボックス	あり	なし

まとめ

Claude Managed Agents は、Claudeをエージェントとして動かすフルマネージドハーネスです（2026-04-08 パブリックベータ）
Agent → Environment → Session → Events の4リソースで構成されます
組み込みツール8種（bash/read/write/edit/glob/grep/web_fetch/web_search）に加えてカスタムツールも定義可能です
$0.08/セッション時間（実行中のみ課金）+ 標準トークン料金の料金体系です
ant CLIを使うとYAMLベースでエージェント設定をバージョン管理できます
全APIアカウントで利用可能（betaヘッダー managed-agents-2026-04-01 が必要、SDKは自動設定）

エージェントループ・サンドボックス・ツール実行のインフラを自前で管理するコストを削減し、「エージェントに何をさせるか」の設計に集中できる点が最大の価値です。長時間タスク・バッチ処理・非同期ワークフローへの活用が期待されます。

参考リンク