Anthropic lança Managed Agents: TTFT cai 60% após separar o «cérebro» das «mãos»

A Anthropic lançou o Managed Agents, serviço hospedado na Claude Platform que executa tarefas longas de agentes em nome do usuário. O principal número de engenharia: depois de separar o «cérebro» (o Claude e seu harness) das «mãos» (sandboxes e ferramentas), o tempo mediano até o primeiro token caiu cerca de 60%, e o percentil 95, mais de 90%. A equipe descreveu a arquitetura no blog Anthropic Engineering.

Por que o modelo antigo não funcionava

A primeira versão era simples: sessão, harness e sandbox viviam no mesmo contêiner. Edições de arquivos viravam chamadas de sistema diretas, e não era preciso projetar fronteiras entre serviços. Mas os engenheiros acabaram com o clássico «pet» da analogia pets vs cattle: um servidor com nome próprio, que não pode ser perdido e precisa ser cuidado. Se o contêiner caía, a sessão se perdia.

A depuração virou um problema. A única janela para o interior era o fluxo de eventos WebSocket, e por ele não dava para distinguir um bug no harness, a perda de um pacote ou um contêiner que havia saído do ar. Para investigar, o engenheiro precisaria abrir um shell dentro do contêiner, onde muitas vezes ficam dados do usuário. Na prática, não havia como depurar.

O segundo problema: o harness presumia que tudo com que o Claude trabalha estava ao lado dele. Clientes que queriam conectar o Claude à própria VPC precisavam fazer peering de rede com a Anthropic ou rodar o harness por conta própria.

Como funciona a separação

A Anthropic virtualizou os componentes do agente seguindo o modelo dos sistemas operacionais, em que abstrações como processo e arquivo sobreviveram a trocas de hardware. Foram definidas três interfaces: session (log de eventos somente para acréscimo), harness (o ciclo de chamadas ao Claude e de roteamento dos pedidos dele às ferramentas) e sandbox (o ambiente de execução de código).

Agora o harness chama o contêiner como qualquer outra ferramenta: execute(name, input) → string. Se o contêiner cai, o harness recebe um erro de chamada e o repassa ao Claude, que pode solicitar um novo por meio de provision({resources}). O próprio harness também se tornou substituível: o log fica do lado de fora, então, após uma falha, uma nova instância sobe via wake(sessionId), lê o histórico com getSession(id) e continua a partir do último evento. A gravação é feita por emitEvent(id, event).

A segurança também foi reformulada. Antes, o código gerado pelo Claude rodava ao lado das credenciais, e bastava a um prompt injection convencer o modelo a ler o próprio ambiente. Agora os tokens não são acessíveis a partir da sandbox. No caso do Git, o token do repositório é usado na inicialização para clonar e vincular o remote local, de modo que push e pull funcionam sem que o agente tenha acesso ao token. Para ferramentas customizadas via MCP, os tokens OAuth ficam em um cofre protegido, e as chamadas passam por um proxy que recebe o token da sessão. O harness não vê as credenciais.

A sessão não é a janela de contexto

Em tarefas que excedem o contexto do modelo, costuma-se recorrer a compactação, memory tool e poda de resultados antigos de ferramentas. Todas essas técnicas são irreversíveis: não se sabe de antemão o que será necessário depois. No Managed Agents, o log da sessão funciona como um objeto de contexto fora da janela do Claude. Com getEvents(), o cérebro lê trechos do fluxo: retoma de onde parou, volta no tempo até um momento-chave e relê o contexto antes de agir. As transformações (inclusive para manter alta a taxa de acerto no prompt cache) ficam a cargo do harness.

Principais métricas e características

• p50 TTFT: redução de cerca de 60%.
• p95 TTFT: redução de mais de 90%.
• O contêiner só é criado quando uma ferramenta o solicita, por isso sessões sem sandbox não esperam pela clonagem do repositório nem pela inicialização do processo.
• A interface execute(name, input) → string cobre ferramentas customizadas, servidores MCP e as ferramentas próprias da Anthropic.
• O harness não sabe o que há por trás da «mão»: um contêiner, um telefone ou um emulador de Pokémon.

Lição prática

A razão de toda a construção é a obsolescência das premissas. A Anthropic cita o exemplo da «ansiedade de contexto» do Sonnet 4.5, que levava o modelo a encerrar tarefas antes da hora. Os resets de contexto no harness resolviam o problema, mas no Opus 4.5 o comportamento desapareceu, e os resets viraram peso morto. Para equipes que constroem agentes, a conclusão é esta: mantenha o estado fora do executor, não deixe segredos perto do código do modelo e trate cada gambiarra no harness como algo temporário. O serviço é oferecido como um meta-harness: nele é possível rodar o Claude Code ou harnesses altamente especializados. A documentação de início está disponível na plataforma da Anthropic.