Anthropic正在为其Claude托管代理（Claude Managed Agents）平台加入动态工作流（dynamic workflows）功能，将多代理编排能力正式引入该平台。托管代理基础设施此前已经存在，但动态工作流是新增能力。在这一机制下，一个主导代理会先制定计划，把任务分发给多个子代理，待子代理完成后统一汇总结果。每次执行最多可并行运行1000个代理。

这一功能的核心卖点在于并行处理复杂任务。Anthropic在内部测试中设置了一个具体场景：团队在一个11.6万行代码库中隐藏了70个漏洞，然后比较单代理与多代理工作流的表现。结果显示，单个代理每次运行只能发现14到27个漏洞，而动态工作流则稳定地发现66个。这一对比被Anthropic用来支撑多代理编排在代码审查等任务上的效率优势。

不过，多代理方案的经济性仍存在争议。一位OpenAI高级工程师近期将代理集群（agent swarms）称为对token的“巨大浪费”。Anthropic也承认，这些工作流可能消耗“大量token”，因此建议用户从小规模开始测试。至于上述测试中的增益能否在不同任务类型上复现，目前仍有待观察。

从产业角度看，多代理编排是当前AI代理领域的一个竞争焦点。它试图解决单个模型在长链条、多步骤任务中容易遗漏或出错的问题，通过分工与并行来提升覆盖率。但代价是token消耗成倍增加，对推理成本和延迟提出更高要求。对于企业用户而言，是否采用这类工作流，取决于任务价值能否覆盖额外的算力开销。

启用动态工作流的方式是选择代理类型“multiagent_20261001”。用户可以通过文档了解详情，或在Claude Code中运行“/claude-api managed-agents-onboard”命令来开始。Anthropic强调，由于token消耗可能很高，建议先在小规模任务上验证效果，再逐步扩大使用范围。

总体来看，Anthropic将多代理编排产品化，为开发者提供了一种可调用的并行代理能力，但成本与通用性仍是需要用户自行权衡的因素。