Managed Agents로 서버에서 에이전트 돌리기

한눈에 요약

Managed Agents는 “에이전트 루프 + 샌드박스”를 Anthropic이 운영해 주는 서비스예요. 내 코드는 세션을 만들고 이벤트를 주고받기만 해요. 기능은 베타이고 요청에 managed-agents-2026-04-01 베타 헤더가 필요해요(SDK가 자동으로 붙여요).
구조는 **에이전트(한 번 만들기) → 환경(실행 장소) → 세션(실행 1회) → 이벤트(주고받는 메시지)**예요. 에이전트는 버전이 있는 저장 객체라서 매번 새로 만들지 않아요.
비용은 **토큰 + 세션 런타임($0.08/시간, running 상태일 때만)**이에요. Batch API 할인은 적용되지 않아요. 세션 생성 때 budget으로 달러 상한을 거세요.
수백 개 조각으로 나뉘는 일은 **동적 워크플로(베타)**로 에이전트가 여러 에이전트를 단계별로 돌리게 할 수 있어요. 토큰을 많이 쓰니 필요한 일에만 켜세요.
ZDR(데이터 무보관)과 HIPAA BAA 대상이 아니에요. 세션과 대화 기록이 서버에 저장되는 구조예요.

예제는 공식 문서 기준이에요. 2026-10-11에 문법을 검증했고, 설치한 SDK(Python anthropic 1.13.0, TypeScript @anthropic-ai/sdk 0.133.0)에서 메서드와 파라미터 이름이 있는지, TypeScript는 타입 검사까지 확인했어요. 실제 호출은 하지 않았어요. 베타라서 필드와 수치가 바뀔 수 있으니 문서를 함께 확인하세요.

이 튜토리얼로 할 수 있게 되는 것

Managed Agents가 Messages API, Agent SDK와 무엇이 다른지 설명하고 고를 수 있어요.
에이전트와 환경을 한 번 만들고, 세션을 열어 메시지를 보내고 스트리밍으로 결과를 받을 수 있어요.
세션 예산과 런타임 요금으로 한 번 실행의 비용을 계산하고 상한을 걸 수 있어요.
동적 워크플로를 켜고, 끝났는지 올바르게 판단하는 방법을 알 수 있어요.

먼저 알아둘 개념

네 가지 구성 요소

구성 요소	뜻
에이전트(Agent)	모델, 시스템 프롬프트, 도구, MCP 서버, 스킬을 묶은 설정이에요. 저장되고 버전이 붙어요.
환경(Environment)	세션이 도는 곳이에요. Anthropic이 관리하는 클라우드 샌드박스이거나, 내 인프라의 self-hosted 샌드박스예요.
세션(Session)	환경 안에서 도는 에이전트 한 번의 실행이에요. 대화 기록과 샌드박스 파일이 유지돼요.
이벤트(Events)	내 앱과 에이전트가 주고받는 메시지예요. 사용자 메시지, 도구 결과, 상태 알림이 모두 이벤트예요.

흐름은 이래요. 에이전트를 한 번 만들고 ID를 저장해요. 세션을 열 때마다 에이전트 ID와 환경 ID를 가리켜요. 이벤트를 보내면 에이전트가 샌드박스에서 bash, 파일 작업, 웹 검색, MCP 도구를 알아서 쓰고, 과정을 서버 전송 이벤트(SSE)로 흘려 줘요. 이벤트 기록은 서버에 저장돼서 나중에 다시 가져올 수 있어요.

언제 무엇을 쓰나요

필요한 것	고를 것
응답을 직접 받아 내 루프로 제어하고 싶어요	Messages API + 도구 사용
내 서버 프로세스에서 Claude Code 같은 에이전트를 돌리고 싶어요	Agent SDK (호스팅은 내가 해요)
몇 분~몇 시간 걸리는 비동기 작업, 상태가 남는 샌드박스, 크론 실행을 맡기고 싶어요	Managed Agents

공식 개요 문서가 꼽는 Managed Agents의 용도는 장시간 실행, 클라우드 샌드박스, 규정이나 데이터 위치 때문에 필요한 self-hosted 실행, 직접 만들 인프라 최소화, 상태가 남는 세션, 크론 스케줄 실행(scheduled deployments)이에요. Agent SDK 호스팅 문서도 에이전트 루프를 직접 호스팅하고 싶지 않다면 Managed Agents를 고려하라고 안내해요.

단계별 따라하기

0/7 완료

anthropic SDK를 설치하고 ANTHROPIC_API_KEY를 환경변수로 설정했어요
환경과 에이전트를 한 번 만들고 ID를 파일에 저장했어요
세션 예산을 걸고 세션을 만들었어요
스트림을 먼저 연 뒤 메시지를 보내고 결과를 받았어요
세션 사용량(list_cost)을 확인했어요
동적 워크플로 에이전트를 만들고 끝났는지 판단하는 방법을 이해했어요
끝난 세션을 삭제했어요

SDK 설치와 키 설정

Managed Agents는 일반 anthropic SDK의 client.beta.* 아래에 있어요. Agent SDK 패키지가 아니에요.
터미널 창
```
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"
```
- 키는 코드에 적지 말고 환경변수로만 다루세요(C16).
- TypeScript는 npm install @anthropic-ai/sdk예요. 명령줄 도구 ant(brew install anthropics/tap/ant)로 에이전트 설정을 파일로 관리하는 방법도 있어요. 공식 퀵스타트에도 이 방법이 함께 소개돼요.
- 모든 Managed Agents 요청에 managed-agents-2026-04-01 베타 헤더가 필요한데, SDK가 자동으로 붙여요.

환경과 에이전트를 한 번만 만들기

환경은 샌드박스 설정이에요. 아래는 클라우드 샌드박스에 limited 네트워킹을 쓰고 패키지 관리자만 허용해요. 에이전트는 모델, 시스템 프롬프트, 도구 묶음 agent_toolset_20260401을 정해요. 웹 검색과 웹 가져오기는 이 예제에 필요 없어서 끕니다.

limited 네트워킹에서는 allowed_hosts 목록이 웹 검색·가져오기에도 적용돼요. 호스트를 나열하지 않으면 두 도구는 결과를 가져오지 못해요. 필요한 사이트만 나열해서 켜세요.
이 파일은 준비용이에요. 실행할 때마다 부르지 말고 한 번만 실행해서 ID를 저장하세요.

ma_setup.py로 저장해요.

"""준비 단계: 환경과 에이전트를 한 번만 만들고 ID를 저장한다. (요청 경로에서 매번 만들지 않는다.)"""
import json

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # ANTHROPIC_API_KEY 환경변수를 읽어요

environment = client.beta.environments.create(
    name="report-env",
    config={
        "type": "cloud",
        "networking": {"type": "limited", "allow_package_managers": True},
    },
)

agent = client.beta.agents.create(
    name="Report Writer",
    model="claude-sonnet-5-5",
    system="당신은 데이터 분석가입니다. 결과는 /mnt/session/outputs/ 에 마크다운 파일로 저장하세요.",
    tools=[
        {
            "type": "agent_toolset_20260401",
            "configs": [
                {"name": "web_fetch", "enabled": False},
                {"name": "web_search", "enabled": False},
            ],
        }
    ],
)

with open("managed-agent-ids.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump({"agent_id": agent.id, "agent_version": agent.version, "environment_id": environment.id}, f)
print(agent.id, agent.version, environment.id)

python ma_setup.py

세션을 만들고, 스트림을 먼저 열고, 메시지 보내기

세션은 에이전트 ID와 환경 ID를 가리켜 만들어요. 이때 예산을 걸 수 있어요. 예산은 세션을 만들 때만 붙일 수 있고, 나중에 새로 붙일 수는 없어요.

max_list_cost.amount는 센트 단위 정수 문자열이에요. "200"이 2달러이고, "2.00"은 거부돼요. 통화는 USD만 돼요.
스트림은 열린 뒤에 생긴 이벤트만 줘요. 그래서 스트림을 먼저 열고 메시지를 보내요.
session.status_idle이 오면 에이전트가 할 일을 마친 거예요. 단 stop_reason.type이 requires_action이면 내 응답(도구 승인, 사용자 정의 도구 결과)을 기다리는 중이니 계속 들어야 해요.

ma_run.py로 저장해요.

"""실행 단계: 저장해 둔 ID로 세션을 만들고, 스트림을 먼저 연 뒤 메시지를 보낸다."""
import json

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
ids = json.load(open("managed-agent-ids.json", encoding="utf-8"))

session = client.beta.sessions.create(
    agent={"type": "agent", "id": ids["agent_id"], "version": ids["agent_version"]},
    environment_id=ids["environment_id"],
    title="첫 보고서 세션",
    budget={  # 세션 하나의 비용 상한: 센트 단위 정수를 문자열로 ("200" = 2달러)
        "type": "limit",
        "max_list_cost": {"amount": "200", "currency": "USD"},
    },
)
print("세션:", session.id)

with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
    client.beta.sessions.events.send(
        session.id,
        events=[
            {
                "type": "user.message",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "1부터 20까지 피보나치 수열을 계산하는 파이썬 스크립트를 만들어 실행하고, 결과를 /mnt/session/outputs/fib.md 로 저장해 줘.",
                    }
                ],
            }
        ],
    )
    for event in stream:
        if event.type == "agent.message":
            for block in event.content:
                if block.type == "text":
                    print(block.text, end="")
        elif event.type == "agent.tool_use":
            print(f"\n[도구: {event.name}]")
        elif event.type == "session.status_idle":
            # requires_action이면 내 응답을 기다리는 중이니 계속 듣는다
            if event.stop_reason.type != "requires_action":
                print(f"\n멈춘 이유: {event.stop_reason.type}")
                break
        elif event.type == "session.status_terminated":
            print("\n세션이 종료됐어요.")
            break

done = client.beta.sessions.retrieve(session.id)
print("누적 사용량:", done.usage)  # list_cost 등이 들어 있어요

python ma_run.py

TypeScript 버전

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { readFileSync } from "node:fs";

const client = new Anthropic();
const ids = JSON.parse(readFileSync("managed-agent-ids.json", "utf-8"));

const session = await client.beta.sessions.create({
  agent: { type: "agent", id: ids.agent_id, version: ids.agent_version },
  environment_id: ids.environment_id,
  title: "첫 보고서 세션",
  budget: {
    type: "limit",
    max_list_cost: { amount: "200", currency: "USD" }, // 센트 단위 문자열: 2달러
  },
});

const stream = await client.beta.sessions.events.stream(session.id);
await client.beta.sessions.events.send(session.id, {
  events: [
    {
      type: "user.message",
      content: [{ type: "text", text: "1부터 20까지 피보나치 수열을 계산해 /mnt/session/outputs/fib.md 로 저장해 줘." }],
    },
  ],
});

loop: for await (const event of stream) {
  switch (event.type) {
    case "agent.message":
      for (const block of event.content) {
        if (block.type === "text") process.stdout.write(block.text);
      }
      break;
    case "agent.tool_use":
      console.log(`\n[도구: ${event.name}]`);
      break;
    case "session.status_idle":
      if (event.stop_reason.type !== "requires_action") break loop;
      break;
    case "session.status_terminated":
      break loop;
  }
}

에이전트가 만든 파일은 샌드박스의 /mnt/session/outputs/에 저장하게 하면 Files API로 조회하고 내려받을 수 있어요. 세션이 idle이 된 직후에는 목록 반영에 1~3초 걸릴 수 있어요.
스트림이 끊기면 재연결한 뒤 이벤트 목록을 조회해 중복을 걸러야 해요. SSE는 놓친 이벤트를 다시 보내 주지 않아요.

이 프롬프트를 복사해서 붙여넣으세요

Claude Managed Agents(Python SDK)로 에이전트와 환경을 한 번 만들어 ID를 파일에 저장하고, 세션을 만들어 스트림을 먼저 연 뒤 메시지를 보내는 코드를 짜 주세요. 세션 예산을 2달러로 걸고, status_idle이어도 stop_reason이 requires_action이면 계속 듣게 해 주세요. 키는 환경변수에서만 읽게 해 주세요.

비용 확인하기

세션 객체의 usage에 누적 사용량이 있어요. usage.list_cost는 공개 정가로 계산한 누적 비용이고, usage.active_seconds는 런타임 요금을 매기는 실행 시간이에요. 스트림에는 session.usage 이벤트가 있고, 세션이 idle이 되기 직전에 항상 한 번 와요.

한도에 닿으면 새 모델 요청을 멈추고, 세션은 종료되지 않고 stop_reason: budget_reached로 idle이 돼요. 이미 보낸 요청은 끝까지 가기 때문에 조금 넘을 수 있어요. 한도 상태에서는 도구 승인·도구 결과·중단 같은 “진행 중인 일을 마무리하는” 이벤트만 받고, user.message는 400 오류예요. 예산을 올리거나 제거하면 재개돼요. 예산을 제거하면 그 세션에는 다시 예산을 달 수 없어요. 예산은 협상 가격이 아닌 공개 정가 기준이라서 실제 청구액은 더 낮을 수 있어요.
동적 워크플로 켜기 (베타)

일이 “문서 수백 개 검토”처럼 조각이 아주 많으면, 에이전트가 워크플로를 직접 짜서 여러 에이전트를 단계별로 돌리고 결과를 합칠 수 있어요. 서버가 이걸 백그라운드의 **워크플로 실행(run)**으로 돌려요. 켜는 방법은 에이전트의 multiagent 설정이에요.
- 별도 API 호출로 run을 시작하지 않아요. 사용자 메시지로 일을 설명하면 에이전트가 run을 시작할지 스스로 판단해요.
- 그래서 시스템 프롬프트에 “어떤 일에 run을 쓰고, 어떤 일은 직접 하라”를 적어 유도해요. 아래 예제가 공식 예제의 취지예요.
- run의 에이전트는 모두 토큰을 써요. 작은 일에까지 run을 쓰게 하지 마세요.
- 인라인 에이전트는 세션 에이전트와 같은 모델을 써요. 일부만 다른 모델로 돌리려면 에이전트를 따로 만들어 workflows.predefined_agents에 나열하세요(최대 20개).
- multiagent가 설정된 에이전트는 다른 에이전트의 목록에 넣을 수 없어요(자기 자신 {"type": "self"}은 가능해요).
ma_workflow.py로 저장해요.
```
"""동적 워크플로(베타)를 켠 에이전트. 시스템 프롬프트에 '언제 쓰는지'를 적어 두는 것이 핵심이에요."""
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

agent = client.beta.agents.create(
    name="Contract Reviewer",
    model="claude-opus-5-5",
    system=(
        "당신은 계약서 검토자입니다. 계약서가 몇 건을 넘으면 워크플로 실행(run)을 시작해 "
        "병렬로 읽고 결과를 합치세요. 한두 건은 직접 검토하세요."
    ),
    tools=[{"type": "agent_toolset_20260401"}],
    multiagent={"type": "multiagent_20261001", "workflows": {"type": "enabled"}},
)
print(agent.id)

# 끄려면: 에이전트를 갱신해서 {"workflows": {"type": "disabled"}} 로 보낸다.
```
run이 도는 동안 스트림에 workflow_run.created, workflow_run.phase_started, workflow_run.status_ended 같은 이벤트가 와요. 끝났는지 판단하는 법이 중요해요.
1. 지금까지 본 모든 run에 workflow_run.status_ended가 도착해요.
2. 그 뒤에 내가 일으키지 않은 session.status_idle(stop_reason이 end_turn)이 와요.
idle만으로는 끝이 아니에요. 예산 정지로 run이 멈춘 채 세션이 idle이 될 수 있고, 에이전트가 결과를 읽고 새 run을 또 시작할 수도 있어요. 끝내려면 user.interrupt가 아니라 **세션을 보관(archive)**해야 해요. 중단 이벤트는 run을 끝내지 않아요.

워크플로 안에서 에이전트가 쓰는 프로그램 형식(스크립트 문법)은 공식 문서가 안내하지 않아요(워크플로 run 문서, 2026-10-13 확인). 이 튜토리얼은 “에이전트가 워크플로를 작성하고 서버가 실행한다”까지만 다뤄요. 한 run에서 같은 일에 스레드가 둘 이상 생길 수 있다고 하니, 에이전트가 부르는 내 도구는 두 번 불려도 문제없게 만드세요.
끝난 세션 정리하기

세션과 샌드박스 상태는 서버에 남아요. 필요한 산출물을 먼저 내려받은 뒤 지우세요. 삭제하면 되돌릴 수 없어요. 또 에이전트, 환경, 세션을 **보관(archive)**하면 되돌릴 수 없고 새 세션에서 쓸 수 없으니, 쓰는 에이전트는 함부로 보관하지 마세요.

ma_cleanup.py로 저장해요.
```
"""끝난 세션을 지워요. 대화 기록과 샌드박스 상태가 서버에서 삭제되니, 산출물은 먼저 내려받으세요."""
import sys

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
client.beta.sessions.delete(session_id=sys.argv[1])  # 예: python ma_cleanup.py sesn_...
print("삭제했어요:", sys.argv[1])
```
터미널 창
```
python ma_cleanup.py sesn_여기에_세션_ID
```

빠른 참조표

요금 구조 (2026-10-11 기준, 미국 달러)

항목	내용
토큰	Messages API와 같은 모델 요금이에요. 프롬프트 캐시 배수도 같아요.
세션 런타임	$0.08 / 세션-시간. `running` 상태 시간만 밀리초 단위로 세요. `idle`(내 응답 대기), `rescheduling`, `terminated` 시간은 제외돼요.
웹 검색	1,000회당 $10
컨테이너 요금	세션 런타임이 코드 실행 컨테이너-시간 과금을 대체하므로 따로 더 내지 않아요.
Batch API 할인	적용되지 않아요. 세션이 상태가 있고 대화형이라 배치 모드가 없어요.
미국 내 추론 고정(`inference_geo: us`)	토큰이 1.1배예요.

비용 계산 예시

Opus 5.5(입력 $4, 출력 $20, 캐시 읽기 $0.20 / 100만 토큰)로 1시간 동안 running이었고 입력 50,000토큰, 출력 15,000토큰을 쓴 세션이에요. 공식 문서의 계산 예시와 같은 방식에 이 사이트의 모델 가격(C16)을 넣어 다시 계산했어요.

항목	계산	비용
입력 토큰	50,000 × $4 / 1,000,000	$0.20
출력 토큰	15,000 × $20 / 1,000,000	$0.30
세션 런타임	1.0시간 × $0.08	$0.08
합계		$0.58

입력 중 40,000토큰이 캐시 읽기라면 입력이 $0.04(10,000토큰 × $4)와 $0.008(40,000토큰 × $0.20)로 줄어 합계는 약 $0.43이에요. 토큰이 비용 대부분이고 런타임은 작은 편이지만, run이 수십~수백 에이전트로 늘면 토큰이 곱절로 커져요.

한도와 속도 제한 (공식 문서, 베타라 바뀔 수 있어요)

항목	값
생성 엔드포인트(에이전트, 세션, 환경 등)	조직당 분당 300 요청
읽기 엔드포인트(retrieve, list, stream)	조직당 분당 1,200 요청
한 run에서 동시에 일하는 스레드	64
run 하나가 시작할 수 있는 에이전트	1,000개 (넘으면 `thread_limit_error`)
run 수명	기본 24시간 (넘으면 `timeout_error`)
세션에서 동시에 열려 있는 run	기본 10 (넘으면 `max_workflow_runs_error`)
세션의 자식 스레드	25 (워크플로 run의 스레드는 별도)
`multiagent`의 `predefined_agents`	목록마다 최대 20

run의 모델 요청은 조직의 Messages API 속도 제한에도 합산돼요. 문서는 위 run 한도가 “API가 보장하는 수치가 아니라서 바뀔 수 있다”고 밝혀요.

자주 보는 이벤트

이벤트	뜻
`agent.message`	에이전트의 응답
`agent.tool_use` / `agent.tool_result`	내장 도구(bash, 파일 작업 등) 호출과 결과
`agent.custom_tool_use`	내가 정의한 도구 호출. `user.custom_tool_result`로 답해요.
`session.status_running` / `session.status_idle`	일하는 중 / 한 차례 마치고 입력을 기다리는 중(`stop_reason` 포함)
`session.status_terminated`	세션 종료
`session.usage`	누적 사용량과 `list_cost` (idle 직전에 1회)
`workflow_run.*`	동적 워크플로 run의 생성·단계·종료·오류

자주 막히는 지점

메시지를 보냈는데 처음 이벤트가 한꺼번에 와요

원인: 스트림은 열린 뒤에 생긴 이벤트만 줘요. 메시지를 먼저 보내고 스트림을 나중에 열면 초반 이벤트가 몰려서 와요.
해결: 스트림을 먼저 열고(with ... events.stream(...)) 그 안에서 메시지를 보내세요.

`session.status_idle`이 왔는데 일이 끝난 게 아니에요

원인: stop_reason.type이 requires_action이면 도구 승인이나 사용자 정의 도구 결과를 기다리는 중이에요. 워크플로를 쓰면 run이 안 끝났거나 예산에 막혔을 수도 있어요.
해결: requires_action이면 계속 듣고 응답하세요. 워크플로는 위 단계 5의 두 조건을 모두 확인하세요.

한도에 닿은 세션에 메시지를 보내면 400 오류예요

원인: budget_reached 상태의 세션은 새 일을 시작하는 이벤트(user.message)를 받지 않아요.
해결: 세션의 usage.list_cost보다 1센트 이상 큰 값으로 예산을 갱신하거나 예산을 제거하세요. 새 값이 현재 소비한 비용보다 커야 해요.

웹 검색·가져오기가 아무 결과도 못 가져와요

원인: 환경이 limited 네트워킹인데 allowed_hosts에 호스트를 나열하지 않았어요. 이 목록은 웹 도구에도 적용돼요.
해결: 필요한 사이트만 allowed_hosts에 넣거나, 웹 도구를 쓰지 않는 작업이라면 도구를 꺼 두세요. unrestricted는 샌드박스 전체의 외부 통신을 열기 때문에 비밀 값과 민감한 파일을 샌드박스에 두지 마세요.

에이전트 생성이나 `ant__` 이름 오류가 나요

원인: multiagent를 켤 때 ant__로 시작하는 사용자 정의 도구 이름은 예약돼 있어서, 있으면 갱신이 400 오류가 나요.
해결: 도구 이름을 바꾸거나 지우고 같은 갱신에서 워크플로를 켜세요.

같은 코드를 다시 실행했더니 에이전트가 계속 늘어요

원인: 준비 코드(agents.create)를 실행 경로에 넣었어요.
해결: 준비와 실행을 분리하세요. 저장한 에이전트 ID로 세션만 만들고, 설정을 바꿀 때는 에이전트를 갱신하세요.

실전 팁

예산은 습관처럼. 세션마다 budget을 달고, 작은 값(예: 2달러)에서 시작해 usage.list_cost를 보며 늘리세요. 이 예제의 "200"은 2달러예요. 예산은 한 세션의 상한이고, 크론 배포(scheduled deployments)에서는 실행마다 따로 적용돼요.
툴셋은 필요한 것만. 웹 도구가 필요 없으면 끄고, 필요하면 allowed_hosts와 allowed_domains로 사이트를 제한하세요.
도구 권한도 설계하세요. 에이전트의 도구는 권한 정책(always_allow, always_ask, auto)으로 승인 방식을 정해요. 정책별 기본 동작은 공식 권한 정책 문서에서 확인하세요. 아무도 지켜보지 않는 실행이라면 승인이 필요한 호출을 거부하게 두는 쪽이 안전해요.
문서·웹에 숨은 지시를 경계하세요. 에이전트가 읽는 문서나 웹 페이지에 “이 파일을 외부로 보내라” 같은 지시가 숨어 있을 수 있어요(프롬프트 인젝션). 샌드박스에 비밀 값을 두지 말고, MCP 서버 같은 외부 도구의 인증 정보는 공식 문서의 vault(보관소)에 맡기세요.
Agent SDK와 같이 쓰는 법. 개발 중에는 Agent SDK로 내 컴퓨터에서 빠르게 시험하고, 사람 없이 오래 도는 일이나 호스팅이 필요한 일은 Managed Agents로 옮기는 흐름이 자연스러워요(03편).
모델 분담. 본 에이전트는 큰 모델, 단순 읽기 작업은 싼 모델 에이전트로 나누면 비용이 줄어요(C15).

다음에 볼 튜토리얼

3. Claude Agent SDK로 나만의 에이전트 만들기 — 내 프로세스에서 돌리는 방식과 비교해 보세요
1. 도구 사용으로 업무 봇 만들기 — 에이전트가 부르는 도구를 직접 설계하는 법
C16. Claude API 시작하기 — 키, 모델 ID, 가격의 기본

출처

마지막 확인일: 2026년 10월 13일

Claude Managed Agents overview platform.claude.com
Get started with Claude Managed Agents platform.claude.com
Multiagent orchestration (동적 워크플로) platform.claude.com
Workflow runs platform.claude.com
Session budgets platform.claude.com
Managed Agents reference (이벤트, 속도 제한) platform.claude.com
Pricing (Claude Managed Agents pricing) platform.claude.com
Agent SDK overview (선택 비교) code.claude.com
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Models overview (모델 ID와 가격) platform.claude.com

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