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managed-agent

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github.com/ruvnetエージェントワークフロー80.0k596 回インストール今日更新
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managed-agent について

managed-agentは、長時間または非同期のタスク向けクラウドランタイム、Anthropic Claude Managed Agentsを操作するスキルです。エージェント、環境、セッションの設定、イベント確認、コンテナへのパッケージ導入、継続コストを抑えるためのセッション終了を扱います。

主な機能

  1. 01マネージドエージェントと環境の作成
  2. 02コンテナへのパッケージ導入
  3. 03プロンプト送信とイベント確認
  4. 04セッションの一覧表示と終了
  5. 05利用コストの記録

活用シーン

  1. 01数分から数時間かかるタスクの実行
  2. 02ネットワーク接続可能なクラウドコンテナの利用
  3. 03セッション内のツール操作の確認
  4. 04古いセッションの特定と終了

MCP 対応

managed_agent_*ツールを使ってクラウドセッションを管理します。マネージドエージェントに到達可能なMCPサーバーを接続する方法も説明されています。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/ruvnet/ruflo --skill managed-agent

インストール後、Claude Code で/managed-agentを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

マネージドエージェント（Anthropic クラウドランタイム）

ruflo-agent は、1 つのメンタルモデルで 2 種類のエージェントランタイムを提供します。

ランタイムツール利用する場面
WASM（ローカル、rvagent）wasm_agent_* / wasm_gallery_*高速、無料、一時的、オフライン、サンドボックス内での信頼できないコードの実行
Managed（Anthropic クラウド）managed_agent_*（このスキル）長時間／非同期の作業（数分〜数時間）、パッケージとネットワークが事前設定された実際のクラウドコンテナ、ターンをまたいで保持されるファイルシステムとトランスクリプト

このスキルは、Anthropic の Claude Managed Agents（ベータ版）のマネージドランタイムを操作します。モデルは次のとおりです。エージェント（モデル + システム + ツール + MCP サーバー + スキル）→ 環境（コンテナテンプレート）→ セッション（実行中のインスタンス）→ イベント（ターン／ツール使用／ステータス。サーバー側で保持）。docs/adr/0001-wasm-contract.md とプロジェクト ADR-115 を参照してください。

前提条件

  • 環境に ANTHROPIC_API_KEY（または CLAUDE_API_KEY）が設定されており、Claude Managed Agents のベータ版を利用できること。
  • 設定されていない場合、すべての managed_agent_* ツールは「キー不要のローカルランタイムには wasm_agent_create を使用してください」という構造化エラーを返します。その場合は WASM スキルに切り替えてください。

手順

  1. 作成 — mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__managed_agent_create { model?, system?, name?, networking?, packages?, initScript?, mcpServers?, skills? } → { sessionId, agentId, environmentId, status }。エージェント + 環境 + セッションをプロビジョニングします。3 つの ID を保存してください。

    • mcpServers: [{type:"url", url, name, authorization_token?}] — クラウドエージェントが URL に到達できる必要があります。ローカルの ruflo mcp start は Anthropic のクラウドから到達できません。クラウドエージェントに ruflo のツールを使わせる場合は、先に HTTP ruflo MCP サーバーをデプロイするか、トンネルを設定してください。
    • packages: {pip?:[], npm?:[], apt?:[], cargo?:[], gem?:[], go?:[]} — コンテナにインストールされます。

  2. プロンプト送信 — mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__managed_agent_prompt { sessionId, message, maxWaitMs? } → ユーザーターンを送信し、セッションがアイドル状態になるまでイベントログをポーリングします（デフォルト 180s、上限 600s）。→ { finished, status, stopReason, assistantText, toolUses[], eventCount }。非常に長いタスクでは、maxWaitMs を増やすか、managed_agent_events で続きを確認してください。

  3. 確認 — mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__managed_agent_status { sessionId }（idle/running/error） · mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__managed_agent_events { sessionId, raw? }（完全なトランスクリプト：ユーザーターン、エージェントの思考、tool_use、tool_result、ステータス。クラウド版の wasm_agent_files に相当します）。

  4. 一覧表示 — mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__managed_agent_list { limit? } — 組織内のすべてのセッションを表示します（どのセッションがまだ実行中か、課金対象かを確認できます）。

  5. 終了 — mcp__plugin_ruflo-core_ruflo__managed_agent_terminate { sessionId, environmentId? } — 作業が終わったら必ず実行してください。クラウドセッションは削除するまで、コンテナの稼働時間とトークンの課金が続きます。ruflo が作成した環境も削除するには、environmentId を渡してください。

コストと安全性

  • Managed Agents はセッションごとに課金され（LM トークン + コンテナ稼働時間）、組織ごとにレート制限があります。長時間実行する前に見積もりを行い、完了したセッションを cost-tracking 名前空間に記録してください。
  • 孤立したセッションは漏えいしたリソースと同様に扱ってください。managed_agent_list を実行してから、古いセッションを managed_agent_terminate で終了してください。
  • ベータ API（managed-agents-2026-04-01）。エージェント設定の multiagent / define-outcomes は研究プレビューです。

クイック例

managed_agent_create  { "model": "claude-haiku-4-5-20251001", "system": "Terse. Do exactly what is asked.", "name": "scratch" }
  → { sessionId: "sesn_…", agentId: "agent_…", environmentId: "env_…", status: "idle" }
managed_agent_prompt  { "sessionId": "sesn_…", "message": "echo hello > /tmp/x && cat /tmp/x — then stop." , "maxWaitMs": 60000 }
  → { finished: true, status: "idle", stopReason: "end_turn", assistantText: "Done.", toolUses: [{name:"bash", input:{command:"echo hello > /tmp/x && cat /tmp/x"}}] }
managed_agent_terminate { "sessionId": "sesn_…", "environmentId": "env_…" }
  → { sessionDeleted: true, environmentDeleted: true }

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