Anthropic

前回の記事では Claude Managed Agents の概要と業界インパクトを紹介した。本記事では、Anthropic のエンジニアリングブログ「Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands」に基づき、内部アーキテクチャを掘り下げる。 全体アーキテクチャ Claude Managed Agents は4つのコアコンセプトで構成される。 コンセプト 説明 Agent モデル、システムプロンプト、ツール、MCP サーバー、スキルの定義 Environment コンテナテンプレート（パッケージ、ネットワークアクセス、マウントファイル） Session Agent と Environment を参照して起動される実行インスタンス Events アプリケーションとエージェント間でやり取りされるメッセージ（SSE） これらの背後には、Brain / Session / Hands という3層の分離設計がある。 設計思想: OS の抽象化パターン Anthropic はこのアーキテクチャの設計思想を、OS がハードウェアを抽象化した歴史に重ねている。 1970年代のディスクパックでも現代の SSD でも、read() コマンドは同じように動く。ハードウェアの実装が変わっても、その上の抽象化層（プロセス、ファイル）は安定し続けた。 Managed Agents も同じパターンを採用している。Session、Harness、Sandbox というエージェントのコンポーネントを仮想化し、インターフェースは安定させたまま、内部実装を自由に交換できる構造にした。Anthropic はこれを「メタハーネス」と呼んでいる。 なぜこの設計が必要なのか。ハーネスには「モデルが自力でできないこと」に関する前提が埋め込まれるが、モデルの能力が向上するとその前提が陳腐化する。例えば Claude Sonnet 4.5 では、コンテキスト制限が近づくとタスクを早期終了する「コンテキスト不安（context anxiety）」が見られた。そこでハーネスにコンテキストリセットを追加した。しかし Claude Opus 4.5 ではこの振る舞いが消え、リセット機能は無駄な荷物になった。 ...

2026年4月8日、Anthropicが「Claude Managed Agents」をパブリックベータとして公開した。AIエージェントの本番運用に必要なインフラをすべてマネージドで提供するサービスで、エージェント構築のコストと期間を劇的に削減する。 Claude Managed Agents とは Claude Managed Agents は、AIエージェントの構築・デプロイ・運用に必要なインフラを一括提供する API スイートだ。開発者はモデル、システムプロンプト、ツール、MCP サーバーを定義するだけで、本番レベルのエージェントを稼働させられる。 提供される主な機能: セキュアなサンドボックス: エージェントの実行環境を安全に分離 長時間実行セッション: 数時間にわたるタスクも途中状態を維持しながら処理 状態管理: コンテキストウィンドウの外に永続的なセッションログを保持 マルチエージェント連携: 複数のエージェントが協調して動作するフリート管理 MCP 統合: HubSpot などの外部サービスと即座に連携可能 スコープ付き権限管理: エージェントごとに適切なアクセス制御を設定 platform.claude.com から利用でき、API 従量課金に加えてセッション時間あたり $0.08 の料金が発生する。 エージェント構築市場へのインパクト この発表が業界で大きな反響を呼んでいるのは、エージェント構築の構造そのものを変える可能性があるためだ。 開発期間の短縮 これまでエージェントを本番運用するには、サンドボックス、状態管理、認証、長時間実行、マルチエージェント協調といったインフラを自前で構築する必要があった。Claude Managed Agents はこれらをすべてマネージドで提供するため、月単位だった開発が日単位に短縮される。 既存プレイヤーへの影響 LangChain は Deep Research エージェントだけで1年かけて4つのアーキテクチャを開発してきた。Manus は6ヶ月で5回のハーネス書き直しを行った。Anthropic はこうした領域をファーストパーティのマネージドサービスとして一気に抽象化した形だ。「Claude を本番で安定稼働させる」ことを売りにしていたエージェントスタートアップにとっては、ビジネスモデルの根本的な見直しを迫られる状況と言える。 AWS のサーバーレス革命との類似 企業が求めているのは「エージェントのインフラを構築すること」ではなく「動くエージェント」そのものだ。AWS がサーバー管理を EC2 で抽象化したのと同じ構造で、Anthropic はエージェント構築という市場そのものを縮小させる可能性がある。 既に本番運用している企業 Anthropic の発表によると、Notion、Rakuten、Asana、Sentry がすでに Claude Managed Agents を本番環境で運用している。公式デモのダッシュボードでは、複数のエージェントがフリートとして稼働しタスクを処理している様子が確認できる。 OpenClaw 遮断との関連 発表の4日前、Anthropic は OpenClaw をはじめとするサードパーティ製ハーネスによるサブスクリプション認証情報の利用をブロックした。消費者向け認証レイヤーの上にサービスを構築することを止め、代わりにファーストパーティのマネージドプラットフォームを提供するという戦略が明確になった。 ...

概要 Anthropic が開発する CLI ベースの AI コーディングエージェント。ターミナル上で対話しながらコードの読み書き、ファイル操作、git 操作、テスト実行などを行える。 主な特徴 CLI ネイティブ: ターミナルで直接対話（IDE 拡張版も提供） ツール統合: ファイル読み書き、Bash 実行、Grep/Glob 検索、Web 検索等 CLAUDE.md: プロジェクトごとのルール・設定ファイル（圧縮後も再読み込みされる） サブエージェント: 複雑なタスクを並列エージェントに委任可能 スキル/フック: カスタムワークフローの定義と自動化 コンテキスト管理 5段階の圧縮カスケードでコンテキストウィンドウを管理する: Microcompact → Context Collapse → Session Memory → Full Compact → PTL Truncation 詳細: コンテキスト圧縮 LLM Wiki との関連 Karpathy は Claude Code を LLM Wiki の実行環境として使用。「左画面に Claude Code、右画面に Obsidian」というワークフローを実践。 思考深度のサイレント・ダウングレード問題 2026年4月、AMD のシニア AI ディレクターが約 6,852 セッション分のログ分析で発見した問題。2026年3月8日以降、Claude Code の思考の中央値が約 2,200 文字から約 600 文字（67%減）に低下していた。Anthropic は「アダプティブ・シンキング」による変更を認め、/effort max コマンドで高い思考深度を維持できると説明した。 ...

概要 Anthropic が内部テスト中の常駐型 AI エージェント環境（コードネーム「Conway」）。2026年4月に TestingCatalog がリーク報道で存在を確認した。従来の Claude Desktop / Claude Code が「ユーザーの入力をトリガーとするワンショット型」であるのに対し、Conway は 24 時間バックグラウンドで稼働し続け、外部イベントやスケジュールを起点に自律的にタスクを実行する。 主な特徴 機能 説明 Always-On（常時稼働） ユーザーが不在でもバックグラウンドで継続動作 Webhook 連携 外部サービスからのイベントをトリガーに自動実行 ブラウザ操作 Chrome を通じた Web 上のマルチステップ処理 Claude Code 連携 コーディングタスクの自動化（コードネーム “Epitaxy”） .cnw 拡張機構 .cnw.zip 形式のカスタムツール・UI タブ・コンテキストハンドラ 通知システム タスク完了などのイベント通知 Anthropic エージェント製品との対比 製品 起動方式 主な用途 Claude Desktop ユーザープロンプト 対話型チャット Claude Code ユーザー指示 CLI コーディング支援 Cowork 非同期タスク クラウド上の自律タスク Conway 外部イベント / スケジュール 常駐型自律エージェント 想定ユースケース メール受信時に自動で要約・分類 GitHub Issue 作成をトリガーにした調査・対応 Slack メンション通知への自動応答 定期的なデータ収集・レポート生成 現状 2026年4月時点では Anthropic 内部テスト段階。公式アナウンスは未実施。 ...

Anthropic が開発中の常駐型AIエージェント「Conway」のリーク情報が話題になっています。従来のチャットベースのやり取りとは異なり、24時間バックグラウンドで稼働し続けます。いわば「AI従業員」として機能する次世代エージェント環境です。 Conway の概要 Conway は、Anthropic が内部テスト中の常駐型（Always-On）AIエージェント環境です。TestingCatalog が 2026年4月にスクープし、その存在が明らかになりました。ユーザーのシステムやブラウザ上にサイドバーとして常駐し、ユーザーが操作していなくても裏側で継続的にタスクを実行できます。 Claude がこれまで提供してきた「対話型アシスタント」から、「自律的に業務を遂行するエージェント」への進化を示すプロダクトと位置づけられています。 主な特徴 Always-On（常時稼働） Conway の最大の特徴は、ユーザーが待機していなくてもバックグラウンドで常に稼働し続ける点です。従来の Claude のようにプロンプトを送って応答を待つワンショット型ではなく、永続的なプロセスとして動作します。 Webhook 連携 外部アプリケーションからの通知をトリガーに自動実行が可能です。Webhook セクションでは、外部サービスがインスタンスを起動するためのパブリック URL が提供されます。サービスレベルのトグルでトリガーのオン・オフを制御できます。例えば以下のようなユースケースが考えられます: メール受信時に自動で要約・分類 GitHub の Issue 作成をトリガーに調査を開始 Slack のメンション通知をきっかけに対応を自動化 ブラウザ操作と Claude Code 連携 Conway は Chrome ブラウザの操作が可能で、Web上のマルチステップタスクを自律的に処理できます。また、Claude Code（リーク情報では「Epitaxy」というコードネームも言及）との連携も備えており、コーディングタスクも自動化の範囲に含まれます。 独自拡張規格「.cnw」 Anthropic は Extensions エリアを準備しており、ユーザーがカスタムツール、UIタブ、コンテキストハンドラをインストールできるようになります。.cnw.zip ファイルのドロップに対応した独自の拡張パッケージ規格が用意されており、サードパーティのアドオンフレームワークとしての展開が見込まれます。 技術的なアーキテクチャ リーク情報から判明している Conway の構成要素は以下の通りです: コンポーネント 説明 独立 UI インスタンス サイドバー形式で常駐 Webhook エンドポイント 外部サービスからのイベント受信 ブラウザ操作 Chrome を通じた Web 操作 Claude Code 連携 コーディングタスクの自動実行 通知システム タスク完了等の通知送信 Extensions .cnw 形式のプラグイン機構 既存ツールとの違い 現在の Claude Desktop や Claude Code は、いずれもユーザーの入力をトリガーとして動作する対話型ツールです。Conway はこれらとは異なり、外部からのイベント（通知やスケジュール）をトリガーに自律的に動くエージェントとして位置づけられます。 ...

Claude Code のソースコードから、会話が長くなったときのコンテキスト圧縮方法が5種類あることが明らかになった。コンテキストウィンドウの管理は AI コーディングエージェントにおける中心課題であり、Anthropic のエンジニアがかなりの時間をかけて取り組んでいる領域だ。 5つの圧縮戦略 1. Microcompact — 古いツール結果の時間ベース消去 時間経過に応じて古いツール実行結果（ファイル読み取り、grep 結果、bash 出力など）を自動的に消去する戦略。API 呼び出しを発生させず、キャッシュされたコンテンツをローカルで直接編集する軽量な処理だ。 ツール結果は会話中で最も大きなトークンを占めるが、時間が経つにつれて重要度は下がる。この戦略により、最新のやり取りに集中しつつトークン消費を抑えられる。 2. Context Collapse — 会話の部分要約 会話の特定の範囲を要約で置き換える戦略。長い対話セクションを圧縮された要約に変換し、セマンティックな意味を保持しながらトークン消費を削減する。 全体を要約するのではなく「部分的に」要約するため、直近の文脈はそのまま保持される点がポイントだ。 3. Session Memory — 重要な文脈のファイル抽出 重要な情報を別ファイルに永続化する戦略。完了した作業、進行中の作業、関連ファイル、次のステップなどの重要な詳細を抽出し、会話の全履歴をアクティブメモリに保持せずに参照できるようにする。 Claude Code の /compact コマンドを手動で実行した際にも、この仕組みが活用される。要約には以下の情報が保持される: 何が完了したか 現在進行中の作業 関連するファイル 次のステップ ユーザーの重要なリクエストや制約 4. Full Compact — 履歴全体の要約 会話履歴全体を包括的に要約する戦略。コンテキストウィンドウが限界に近づき、大量の対話が蓄積された場合に有用だ。 自動圧縮（auto-compact）は、コンテキストウィンドウに対して約33,000トークンのバッファを残すタイミングで発動する。200Kトークンのウィンドウであれば、約167Kトークンを使用した時点がトリガーとなる。 連続する自動圧縮の失敗が3回を超えると、そのセッションでの圧縮は無効化される（MAX_CONSECUTIVE_AUTOCOMPACT_FAILURES = 3）。この定数は autoCompact.ts に定義されており、かつて1,279セッションで50回以上の連続失敗（最大3,272回）が発生し、日あたり約250,000回のAPI呼び出しが無駄になっていた問題を解決するために導入された。 5. PTL Truncation（Past Turn Limiting） — 古いメッセージ群の切り捨て トークン圧力が臨界に達した際に、最も古いメッセージ群を切り落とす戦略。最近の文脈を優先し、過去のやり取りを犠牲にする最終手段だ。 コンテキスト圧力のカスケード これらの5つの戦略に加え、ツール結果の割り当て制御（バジェッティング）がカスケードの最初の段階として存在する。各戦略は個別に動作するのではなく、軽量な処理から順に段階的なカスケードとして機能する: ツール結果バジェッティング → Microcompact → Context Collapse → Full Compact（Auto Compact）→ PTL Truncation 軽量な処理から順に適用され、それぞれの段階で何を保持し何を破棄するかの基準が異なる。 ...

2026年3月31日、Anthropic の Claude Code でソースコード漏洩インシデントが発生しました。npm レジストリに含まれたソースマップファイル（.map）を通じて、ソースコード全体が公開された形です。 何が起きたのか セキュリティ研究者の Chaofan Shou 氏が、@anthropic-ai/claude-code パッケージのバージョン 2.1.88 に、本来デバッグ用の 59.8MB のソースマップファイルが含まれていることを発見しました。このソースマップには、Anthropic の Cloudflare R2 ストレージバケット上の zip アーカイブへの参照が含まれていました。そこから完全な TypeScript ソースコードを復元できる状態だったのです。 数時間以内に、約 512,000 行・約 1,900 ファイルの TypeScript コードベースが GitHub にミラーされ、多数の開発者によって分析が行われました。 ソースマップとは ソースマップ（.map ファイル）は、ミニファイ（コードの圧縮・難読化）やバンドルされた JavaScript を元のソースコードにマッピングするためのファイルです。開発時のデバッグを容易にする目的で生成されますが、プロダクションビルドに含めると、元のソースコード全体が読み取り可能な形で公開されてしまいます。 なぜ漏洩したのか Claude Code は Bun をランタイムおよびバンドラーとして使用しています。ビルド設定でソースマップ生成が有効化されていました。しかし、.npmignore や package.json の files フィールドで .map ファイルを除外する設定が漏れていたことが原因です。公開された npm パッケージには cli.js.map が含まれ、その sourcesContent フィールドにバンドル対象の全 .ts / .tsx ファイルがそのまま格納されていました。 ソフトウェアエンジニアの Gabriel Anhaia 氏は次のように指摘しています。「.npmignore や package.json の files フィールドの設定ミス一つで、すべてが公開されてしまう」 ...

Claude Code がローカル LLM で無料実行できるようになった。Ollama を使えば、API 料金なしで Claude Code のインターフェースを活用できる。 背景 Claude Code は Anthropic が提供する CLI ベースの AI コーディングアシスタントだ。通常は Anthropic API を通じて利用するため、API 使用料が発生する。しかし Ollama v0.14.0 以降で Anthropic Messages API 互換のエンドポイントが実装され、ローカル LLM を Claude Code のバックエンドとして使えるようになった。 2026年1月にリリースされた Ollama v0.15 では ollama launch claude コマンドが追加され、セットアップがさらに簡単になっている。 セットアップ手順 方法1: ollama launch（推奨・v0.15 以降） Ollama v0.15 で追加された ollama launch コマンドを使えば、環境変数の設定なしでワンコマンドで起動できる: 1 ollama launch claude モデルを指定する場合: 1 ollama launch claude --model qwen3-coder 方法2: 環境変数を手動設定（v0.14 以降） 1. Ollama のインストール macOS/Linux の場合は以下のコマンドでインストールできる。macOS では公式サイトのインストーラーも利用可能: ...

AI がゴールドマン・サックスのアナリストと同等の財務モデルを作成できるようになった。Claude を活用した 12 のプロンプトで、年収 15 万ドル（約 2,200 万円）相当の投資銀行業務を代替できるという話題が SNS で広がっている。本記事では、その背景と実際の活用方法を解説する。 背景: ゴールドマン・サックスと Anthropic の提携 2026 年 2 月、ゴールドマン・サックスは Anthropic と提携し、Claude を活用した AI エージェントの開発を開始した。Anthropic のエンジニアがゴールドマン内部に常駐し、会計処理やコンプライアンス業務の自動化エージェントを共同開発している。 ゴールドマンは Claude のコーディング以外の能力、特に大量のデータやドキュメントを解析しながらルールと判断を適用する能力に驚いたと報じられている。同行は、AI を活用してプロセスを高速化し、将来の人員増加を抑制する効率化を見込んでいる。 12 の Claude プロンプトとは SNS で話題になっている「12 の Claude プロンプト」は、投資銀行やプライベートエクイティで使われる 47 の財務モデルを 12 の構造化プロンプトに集約したものだ。各プロンプトは以下の手法で構築されている: フェーズ分割: 段階的にモデルを構築 XML 構造: 入力データを明確にラベル付け 検証ステップ: 計算結果の整合性チェックを内蔵 不確実性フラグ: 推定値と確定値を区別 明示的な出力フォーマット: 投資委員会向けの形式 主要なプロンプトカテゴリ カテゴリ 内容 DCF（割引キャッシュフロー）バリュエーション WACC（加重平均資本コスト）計算、ターミナルバリュー算定、3 フェーズ構築 3 ステートメント財務モデル 損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー計算書の連動モデル、バランスチェック検証付き M&A 希薄化/増厚分析 買収のアクリーション/ディリューション分析 LBO（レバレッジド・バイアウト）モデル ソース & ユース、負債構造、キャッシュスイープ、IRR（内部収益率）/MoM（投資倍率）計算 類似企業比較分析 コンパラブルカンパニー分析、マルチプル算出 Claude の財務サービス機能 Anthropic は 2026 年に Claude の財務サービス向け機能を大幅に拡充した。 ...

Anthropic の研究者 Prithvi Rajasekaran 氏が、Claude を使ってフルスタックアプリケーションを自律的に構築する「3エージェント・ハーネス」アーキテクチャを公開しました。人間の介入なしに6時間でプレイ可能なゲームエディタを完成させた事例とともに、その設計思想を解説します。 「ハーネス設計」とは何か 「ハーネス（harness）」とは、AI モデルを単体で走らせるのではなく、モデルの外側に構築する制御構造・オーケストレーションロジック全体を指します。具体的には、どのエージェントがどの順番で何を担当するか（役割分離）、エージェント間でどう情報をやり取りするか（契約の交渉）、いつ次に進みいつやり直すか（判定ループ）、何を使ってテストするか（ツール選択）といった設計要素が含まれます。 モデル自体の性能向上とは別の軸で、この制御層をどう設計するかが自律開発の品質を左右します。 背景: AI は自分に甘すぎる このアーキテクチャが生まれた核心的な課題は、AI モデルが自分の出力に対して甘い評価をしがちであるという点です。 「自分が生成した成果物を評価させると、エージェントは自信を持ってそれを称賛する傾向がある —— 人間の目から見れば明らかに品質が低い場合でさえ」（Rajasekaran 氏） この問題は、デザインのような正解/不正解が明確でない領域で特に顕著です。コードにおいても、理論上は正しさを検証できるはずですが、AI エージェントは自分のエラーをスルーしてしまいがちです。 解決策として採用されたのが、GAN（Generative Adversarial Network: 敵対的生成ネットワーク）に着想を得た分離アプローチ —— 「作る役割」と「評価する役割」を完全に分けるという設計です。 3エージェント・アーキテクチャ 最終的に構築されたハーネスは、以下の3つの専門エージェントで構成されるアーキテクチャになっています。 エージェント 役割 Planner 1〜4文のアイデアを完全な製品仕様に展開 Generator 機能ごとにスプリント方式で実装 Evaluator 実行中のアプリを Playwright でテスト・採点 flowchart TD A["ユーザー\n1〜4文のアイデア"] --> B["Planner\n製品仕様に自動展開"] B --> C["スプリント契約の交渉\n終了条件の事前合意"] C --> D["Generator\nReact/Vite/FastAPI で実装"] D --> E["Evaluator\nPlaywright MCP で実アプリテスト"] E -->|"採点: 製品深さ・機能性\nデザイン・コード品質"| F{合格?} F -->|"不合格\nバグ報告 + 改善指示"| D F -->|"合格"| G{次のスプリント?} G -->|"あり"| C G -->|"なし"| H["完成アプリ"] Planner: 仕様の自動展開 初期バージョンでは、生のプロンプトを渡すとモデルがタスクを過小評価する問題がありました。十分に考える前にビルドを開始してしまい、機能の薄いアプリが生成されていたのです。Planner はこの問題を解決するために追加されたエージェントで、短いアイデアを詳細な製品仕様に自動展開します。 ...