一個 Claude 寫劇本，上千個代理分幕演出：Anthropic Dynamic Workflows 上線

一個 Claude 寫劇本，上千個代理分幕演出：Anthropic Dynamic Workflows 上線

Claude Managed Agents 的 dynamic workflows（beta）讓主導代理自行編排多階段多代理流程，單次 run 最多可啟動 1,000 個代理；代價是每個代理都按 token 計費，而且一定要先設 session budget。

以前做多代理，你比較像導演兼場記：先排好 coordinator、列好 subagent 名單、規定誰跟誰交接。Anthropic 現在給 Claude Managed Agents 另一種玩法——讓 Claude 自己寫一齣分幕劇本，伺服器在背景把各幕的演員叫上場，再把結果收束回來。

2026 年 10 月 9 日，Claude Platform release notes 寫道：你可以用 beta（既有的 managed-agents-2026-04-01 header）讓 Managed Agents 使用 dynamic workflows。代理能撰寫一個 workflow——官方定義是「分階段執行許多代理並合併結果的程式」——伺服器以 workflow run 在背景執行。要開啟時，把 agent 的 multiagent 欄位設成 {"type": "multiagent_20261001", "workflows": {"type": "enabled"}}。用系統提示告訴它何時該開 run，並透過 session 事件流上的 workflow_run.* 事件追蹤進度。

Models at Work（Wren，2026/10/09）與 Latent Space（Richard MacManus，2026/10/12，報導 AI Engineer New York 上的 Anthropic workshop）把同一套能力講得更像「人話」。以下是工作室導入前該搞懂的重點。

和「直接叫 subagent」差在哪？

Managed Agents 原本就能把工作委派給 subagent，由主導代理直接對話協調。Dynamic workflows 是另一種模式：

1. 主導代理寫出一個編排程式（orchestration program）；
2. 交給伺服器；
3. 伺服器按**階段（phases）**啟動代理，每個代理有自己的 session thread；
4. 上一階段的結果傳給下一階段，最後合併。

官方舉例是審查數百份合約：一階段負責讀，一階段負責對齊與彙整發現。AI Engineer NYC 上，CJ Avilla 與 Harrison Stall 用「stock watchlist scanner」示範：掃描階段把個別標的分給隔離 context 的代理，之後的 review 階段再檢查發現並產出報告。

重點來了：沒有新的「開始 run」API 呼叫。 你在訊息裡描述工作，由代理決定要不要開 workflow。Anthropic 的建議是：在系統提示寫清楚何時該用 run、加上時間上限等規則。你透過事件流看 created、running、idle、phase 開始／結束，以及帶結果的 ended。

Stall 的說法是：flows 基本上是下一版的多代理編排，讓 Claude 自己決定整張多代理拓樸。Avilla 也補充：若你想要，仍可在 agent config 預先塞入專家型 subagent。

數字：1,000、10、24 小時

根據 Models at Work 整理的文件限制：

• 一個 workflow 在其生命週期內最多可啟動 1,000 個代理；再要更多會以 thread_limit_error 結束。
• 一個 session 預設可同時有 10 個開放中的 run。
• 一個 run 預設活 24 小時；代理可設更短壽命。
• 對 multiagent_20261001 類型，dynamic workflows 與 subagents 預設都開啟；要關 workflow 得明確設定。

Latent Space 提到現場 Q&A：有人擔心簡單任務會不會變成上百個代理亂槍打鳥。Stall 的回答大意是靠 eval 與較低的預設值；真正要大平行，通常得在提示裡明確鼓勵。

帳單才是真正的劇情轉折

文件寫得很白：run 本身沒有獨立售價；裡面每個代理用的 token，都按各自模型的一般費率計入。編排指南也提醒：只把需要的任務丟進 run，因為每個代理都在燒 token。

更關鍵的操作細節：

• Session budget 必須在建立 session 時就設好，之後不能補上。
• 碰到 budget 時 run 會暫停；提高 budget 後可恢復。
• 模型在跑的時候不知道自己還剩多少錢——Stall 在現場開玩笑說，若告訴模型預算，它們可能會變得「有點焦慮」。

Models at Work 轉述 The Decoder 的說法：Anthropic 內部測試中，某個 workflow 在約 116,000 行程式碼裡找出 70 個隱藏 bug 中的 66 個，單一代理則約 14–27 個。這是二手轉述的測試數字，文件本身未寫成本；但方向很清楚——flows 更貴，也更適合「值得砸測試時運算」的大題。 Avilla 在 watchlist 比較裡也說 flows 成本「高得多」，但找細節「有效得多」。

對工作室報價的含義很實際：別把「可開 1,000 代理」寫進行銷當無限buff；要寫進的是預算上限、任務範圍、人機核准點。

合規與維運：開跑前先讀的三行小字

1. Managed Agents 本質上有狀態，依 Anthropic 說明，不適用 Zero Data Retention，也不在 HIPAA BAA 範圍；開到 1,000 代理不會改變這點。
2. 中斷有開放 run 的 session 有自己的程序：run thread 上的工具呼叫可能還在等你的客戶端；run 進行中 archive session 可能失敗。
3. 伺服器有未完整列出的限制；超過時可能以 unknown_error 結束——設計時要假設 run 可能沒跑完就停。

鄰近同一週，Anthropic 也擴了 Compliance API，讓 Claude Enterprise 組織能取回 unified Claude experience 的聊天紀錄——治理團隊遲早會問「那些代理到底說了什麼」，這塊要一起規劃。

Latent Space 還提到可用 Console 的圖形化檢視看主導代理傳給子代理的 payload；子代理之間不能靠 API 直接互傳訊息，但可共享 filesystem。另有 research preview 的 dreaming：整理記憶庫與舊 session，合併重複、替換過時條目——用來讓重複的 flow「愈跑愈懂自己」是現場討論的方向之一，但不是內建的自我改寫魔法。

給台灣工作室與企業客戶的導入建議

適合丟進 dynamic workflow 的工作

• 大量、可切割、可驗證的單元：合約／標書條款掃描、大量商品文案合規檢查、多語系頁面一致性、程式庫分模組審查。
• 需要「先分進再彙整」的兩段式知識工作，且你願意為品質付測試時運算。

不適合一開始就全開的工作

• 會直接改生產環境、發佈、轉帳、刪資料的動作——先做人機核准與最小權限工具面。
• 沒有預算上限的「幫我看看整個公司」開放式任務。
• 受 ZDR／HIPAA 約束的資料場域（目前 Managed Agents 對不上這些保證）。

實作清單

1. 建立 session 時一定設 budget；把它當必填欄位，不是進階選項。
2. 系統提示寫明：何時開 workflow、最大階段數／時間、什麼情況該停下來問人。
3. 訂閱並記錄 workflow_run.* 事件，接到你們既有的観測（日誌、告警、成本儀表板）。
4. 對會寫入的工具維持核准政策；自動化掃描可以寬，自動化變更要窄。
5. 先用「幾十份文件／一個中型 repo」做 eval，再談百倍放大——現場也說，大平行通常要明確鼓勵，不是預設豪奢。

報價與工時：怎麼跟客戶解釋「測試時運算」

對非技術決策者，「最多 1,000 個代理」聽起來像無限兵海；對財務，「每個代理都按 token 計費」聽起來像無底洞。翻譯成提案語言會比較好談：

• 固定範圍：例如「審查最近 90 天內新增的 200 份供應商合約條款，產出風險表」；
• 固定預算：session budget 寫進報價單的成本上限，超支需書面同意；
• 固定產出：JSON／試算表欄位先訂好，避免代理寫出一百頁散文卻無法匯入你們的 CRM。

這樣客戶買的是「可驗證的一批結果＋成本天花板」，不是「我們開了很帥的多代理功能」。內部 POC 也用同一套語言——先證明單位成本與召回率，再談放大。

你可能會問

Q：這會取代我們自己用佇列編排的多代理嗎？
A：不一定。若你已有穩定的狀態機與成本模型，可繼續自建。Dynamic workflows 適合想把「怎麼拆工」交給模型、又接受按 token 付測試時運算的團隊。

Q：1,000 代理是賣點還是陷阱？
A：兩者都是。上限告訴你天花板；預算與提示告訴你地板。多數商務流程用遠少於 1,000 就該有明確成果。

Q：和 Laravel AI SDK、自建 agent 框架怎麼選？
A：看資料駐留、合規、既有後端語言與「誰擁有編排」。Anthropic 路線把編排與沙箱放在他們的 Managed Agents；自建則換取控制與（可能的）合規彈性。沒有宇宙標準答案，只有契約與風險胃納。

結語

Dynamic workflows 把多代理從「你排班表」推進到「模型寫劇本、伺服器跑分幕」。對工作室而言，興奮點不該是 1,000 這個數字，而是：你能不能在系統提示、budget、工具權限與事件観測上，先把護欄裝好，再讓模型去砸測試時運算。 護欄沒裝就開跑，比較像把信用卡丟進自動販賣機然後祝自己好運。

先挑一個「量大、可驗證、改壞也不會直接上生產」的內部流程做 POC，設好預算，看完一整條 workflow_run 事件——再決定要不要讓客戶的標案審查或程式庫體檢坐上這輛車。

來源： Claude Platform release notes（2026/10/09）；Anthropic lets one Claude agent write and run a workflow of up to 1,000 agents（Models at Work，2026/10/09）；How Anthropic’s Dynamic Workflows Coordinate Claude Agents（Latent Space／Richard MacManus，2026/10/12）。