Um agente do Claude pode revisar um código inteiro sem ler linha por linha. O truque é escrever um programa. O servidor da Anthropic recebe o programa, espalha o trabalho por uma equipe de agentes e devolve o resultado combinado no final. A conversa com o usuário continua enquanto a equipe trabalha em segundo plano.
Essa é a função que a Anthropic chama de dynamic workflows, ou workflows dinâmicos, adicionada na sexta-feira (9) ao Claude Managed Agents, seu serviço para operar agentes. A novidade entrou em versão de teste público, o chamado beta, conforme as notas oficiais de lançamento citadas pela cobertura especializada. A documentação do Claude Managed Agents (abre em nova aba) confirma a função, o status de beta e os limites.
O número que dá manchete é 1.000 agentes.
Vale abrir o manual antes de repetir o número. O limite de 1.000 vale para o total de agentes iniciados ao longo de uma execução, e não para o que roda ao mesmo tempo. Simultaneamente, a plataforma permite 64 linhas de trabalho por execução. A diferença entre total e simultâneo decide se a manchete é justa.
Como o agente vira chefe
A ideia central é delegação. O serviço já tinha um primeiro caminho para isso, os subagentes. No modo clássico, o agente principal entrega tarefas a outros agentes e lê o que cada um devolve. A delegação desce um nível apenas, e uma sessão comporta no máximo 25 dessas linhas abertas por vez, contando as ociosas. Linhas de um agente consultor opcional, o advisor, e de uma execução de workflow não entram nessa conta.
Os workflows dinâmicos são o segundo caminho, e mudam o papel do chefe. Em vez de acompanhar tarefa por tarefa, o agente principal escreve um programa que define como o trabalho se divide, quantos agentes entram e como os resultados se juntam. O programa roda no servidor, sem a supervisão contínua do agente principal. O contexto passa de um agente para outro por programação, não por conversa.
A execução de um workflow tem nome técnico, run, e regras próprias. Cada run vive 24 horas por padrão, e o agente pode definir uma vida mais curta ao iniciá-lo. Duas regras do manual merecem atenção. O tempo que um run gasta esperando o cliente entra na contagem das horas. E uma pausa não congela o relógio, então um run parado pode expirar sozinho, com erro de tempo esgotado.
Há um limite de autonomia. O agente principal não pode mandar mensagens de acompanhamento para as linhas de trabalho de um run, o que a documentação original chama de thread. A comunicação é do programa para os agentes, nunca do chefe para dentro da execução. No fim, o servidor arquiva cada linha usada.
O modo de agente que junta tudo tem um nome pouco convidativo, multiagent_20261001. Com ele, uma sessão pode usar subagentes, workflows dinâmicos e o advisor juntos. Subagentes e workflows vêm ligados por padrão.
O que os 1.000 agentes significam
Por que a diferença entre total e simultâneo importa? Porque os limites da página de orquestração multiagente (abre em nova aba) desenham a rotina real da função.
A imagem útil é a de um supermercado com 64 caixas abertos. Mil clientes podem passar pela loja ao longo do dia, mas nunca mil na fila ao mesmo tempo. A fila existe.
| Limite documentado | Valor | Detalhe da documentação |
|---|---|---|
| Agentes iniciados ao longo de um run | 1.000 | Ultrapassar o total encerra o run com erro de limite |
| Linhas de trabalho simultâneas em um run | 64 | Número não garantido pela API; nova linha só abre quando outra termina |
| Vida de um run | 24 horas por padrão | O agente pode definir menos; espera e pausa contam no relógio |
| Runs abertos ao mesmo tempo em uma sessão | 10 | Runs ociosos contam; acima disso, o servidor recusa novos runs |
Os nomes dos erros também estão no manual. Passar de 1.000 agentes encerra a execução com thread_limit_error. O tempo esgotado devolve timeout_error. Pedir um décimo primeiro run na mesma sessão gera max_workflow_runs_error. A consequência prática é uma só: o trabalho para e volta um aviso.
O total de 1.000 também não fecha a conta das linhas. O servidor pode reexecutar um agente que falhou em uma linha nova, então uma execução pode acumular mais de 1.000 linhas sem violar o limite de 1.000 agentes. E os 64 simultâneos não são garantia, apenas um teto que a API pode mudar.
Há ainda um descompasso entre o anúncio e o manual. O The Decoder, que noticiou o lançamento em 9 de outubro, escreveu que até 1.000 agentes rodam em paralelo por execução. A documentação da Anthropic fala em total acumulado. Um número saiu para a manchete. O outro ficou na letra miúda.
O teste da Anthropic: 66 de 70
A Anthropic sustenta a função com um teste interno, descrito na reportagem do The Decoder. A equipe escondeu 70 falhas em um código de 116.000 linhas e mediu quem achava o quê. Um agente sozinho pegou entre 14 e 27 falhas por rodada. O workflow dinâmico chegou a 66, de forma consistente.
| Indicador | Valor (falhas encontradas por rodada) |
|---|---|
| Agente único, pior rodada | 14 |
| Agente único, melhor rodada | 27 |
| Workflow dinâmico | 66 |
O salto é grande. A ressalva também. A medição olhou um tipo específico de tarefa, a caça a falhas em código, e o próprio The Decoder observa que ninguém provou que os ganhos se repetem em outras frentes. O exame partiu da própria Anthropic. Indicador, não garantia.
Para que serve, então? As notas citadas falam de revisão de documentos grandes e auditorias de código rodando em segundo plano, com a conversa livre enquanto isso. Como o trabalho se divide, o que cada agente verifica e como as falhas sobem para o relatório dependem das instruções do usuário e do desenho do programa. A ferramenta dá a estrutura, não o plano.
Quanto custa rodar uma turma de agentes
O run não tem preço próprio. A cobrança vem pelos tokens, as unidades de texto que os modelos processam e que servem de base para a fatura. Cada agente de uma execução consome tokens como qualquer outro, na tarifa do modelo que usa. No limite, mil agentes são mil pequenas contas correndo juntas.
O manual recomenda definir um orçamento na criação da sessão, porque não existe orçamento extra para sessão que já começou. Quando a sessão atinge o teto, os runs pausam. E pausa, como visto, não para o relógio de 24 horas da execução.
Um agente criado dentro do programa herda o modelo do agente principal. Para misturar modelos, é preciso criar os agentes à parte e listá-los em workflows.predefined_agents. A engenharia existe, e cobra desenho de quem usa.
A própria Anthropic recomenda começar pequeno, segundo a reportagem, porque os workflows consomem muitos tokens. A conta escala junto com a ambição.
Como ativar a função
A ativação é configuração, não um botão no chat. O agente precisa ser do tipo multiagent_20261001, com os workflows habilitados, o que já vem por padrão nesse modo. O início do run é decisão do próprio agente, sem chamada extra de API, o canal pelo qual programas conversam com o serviço.
Quem usa o Claude Code, o produto de linha de comando da Anthropic, encontra um atalho citado na reportagem. O comando /claude-api managed-agents-onboard conduz a configuração inicial.
Perguntas frequentes
O que são os workflows dinâmicos do Claude Managed Agents?
É a função em beta que deixa o agente principal escrever um programa para rodar muitos agentes em segundo plano no servidor da Anthropic e combinar os resultados. A conversa com o usuário continua enquanto o programa trabalha.
Os 1.000 agentes rodam ao mesmo tempo?
Não. Os 1.000 são o total acumulado de agentes que um programa pode iniciar ao longo da execução, que dura 24 horas por padrão. Simultaneamente, a execução comporta até 64 linhas de trabalho, número que a API não garante.
Quanto custa usar os workflows dinâmicos?
A execução não tem preço próprio. Cada agente gasta tokens, cobrados como os demais da sessão, na tarifa do modelo usado. A documentação recomenda definir orçamento ao criar a sessão, e os runs pausam quando o teto é atingido.
Como ativar a função?
Definindo o agente como multiagent_20261001 e mantendo os workflows ligados, o padrão do modo. No Claude Code, o comando /claude-api managed-agents-onboard conduz a configuração. A função está em beta na plataforma Claude.