当美国法律文件递送公司ABC Legal的首席技术官Brandon Fuller今年初向公司1100名员工推出Claude Enterprise时，立刻引发了积极反响。公司各个团队——包括送达服务、电子归档、出庭律师运营，以及市场、合规、财务等部门——纷纷自主开始构建自动化流程，无需额外指示。
“我们的用户非常热衷使用它，”Fuller回忆道，“他们发现连接器和工具非常易用，突然间，整个组织的人都开始自动化那些曾经耗费大量时间的任务。”
这正是任何CTO都期望看到的采用效果。但Fuller看到更大的潜力：如果ABC Legal能运行一整套版本化、可监控且始终在线的AI代理呢？
这一愿景的关键在于基础设施。早期的代理部署在构建者的个人电脑上作为计划任务运行。将它们迁移到云端，便可实现无人值守运行，同时Fuller也能统一监控代理的构建情况、成本及运行状态。
于是，他部署了Claude托管智能代理（Claude Managed Agents）：统一的部署架构、共享工作空间、统一的审计和计费界面，以及云端始终在线的代理，而非依赖个人笔记本。
截至2026年7月，Fuller和ABC Legal团队统计到：
- 生产环境中已有50多个托管代理上线
- 在未进行深度优化前，部分代理覆盖的人力任务成本降低了约50%
- 约310名员工跨部门日常使用Claude完成工作
以下是他们的实践经验和收获。
从热情到工程化：将每个代理视为软件
首次部署托管代理时，Fuller要求团队将每个代理定义为代码。他认为代理的本质就是结构化文本——提示词加配置，而文本可以存储在代码仓库中，供全公司查看、审查和改进。代理的提示词、工具列表、调度、凭证和记忆都保存在git仓库的配置文件中。代理的任何变更都通过拉取请求（PR）完成，确保版本历史、代码审查、回滚和审计轨迹。
他花了一周时间构建了一个入门套件，包含两个模板，分别存储在专用git仓库中：一个用于事件驱动型代理（如新任务到达或法院文件返回时触发），另一个用于定时执行的代理（按小时、天或周运行）。每个代理拥有标准文件夹结构，包括JSON配置文件、Markdown格式的系统提示、部署脚本和操作文档。合并到主分支即自动部署代理。构建者无需编写软件，只需克隆仓库、复制模板、告诉Claude Code代理应执行的任务，便可获得完整的配置、提示、凭证存储和记忆。
弥合技术鸿沟
Fuller召集了来自财务、市场、运营和开发的15人指导委员会（均非软件开发者），让他们克隆仓库并使用Claude Code构建托管代理。
目标是证明非开发者也能构建生产级代理。如果所有代理都必须经过开发团队，势必成为瓶颈，限制公司整体速度。安全之处在于他们并非编写软件，而是填写配置和提示，托管代理负责运行时环境。
“我得向他们解释什么是PR（拉取请求）——很多非软件工程师以为PR是‘跑得最快’的意思，”他说，“现在他们都在做拉取请求，并相互发送。”
一周内，15名员工均构建出可用代理。随后这些构建者回到各自团队培训他人。一个月内，ABC Legal已有50多个代理投入运行。每个代理都有名称、负责人和单一职责。
覆盖法律文件流程各阶段的代理
ABC Legal在法律文件归档流程及相关运营的多个环节部署了代理。
AI代码审查代理负责四个代码库的每次拉取请求，运行多模型分析以捕捉安全漏洞、性能回退和凭证泄露。工程师需等待其审查通过后才能合并代码。
EvidenceChain™递送代理接管了客户经理每周手动完成的一项任务。ABC Legal运营着专有网站EvidenceChain.com，法院、原被告可查询现场送达记录，包括送达人、尝试时间及文件照片。一客户需定期提取特定记录，代理自动生成数据库报告，使用内置浏览器抓取PDF，并每日传送至客户FTP服务器。设置该代理的客户经理此前未曾自动化过，约一小时内通过向Claude Code描述需求完成构建。
电子归档拒绝诊断代理在法院拒绝归档时自动触发，读取任务详情、核对法院规则，并在约一分钟内将诊断结果发布至Slack，替代了员工数小时的工作。任务验证代理核查每个新任务，访问法院网站确认听证或案件是否按时提交并有效，基于结果调整任务，标记辖区、法院和诉讼时效。
律师覆盖代理负责协调律师网络安排听证，检查律师可用性、发送邮件、读取回复中的可用时间和报价，供协调员确认覆盖情况。
财务部门的应收账款汇款代理解析汇款邮件，生成NetSuite支付应用文件，并发布至Slack供一键审批，随后导入系统。每日代理对每个工程工单做资本化或费用化判定。市场部门运行Google广告分析代理，每周向渠道负责人发布建议。运营部门的Charvis审查代理检查完成的送达任务，与合规团队达成约98%一致。
服务逾期催促代理处理ABC Legal运营积压的第一层重复任务，起草分层的每日催促消息供人工审批。
让代理更智能：收集、调优、循环
ABC Legal的代理在人工监督下工作，将执行结果或建议发布到Slack，员工通过回复和表情反馈。
Fuller认为这些反馈数据是宝贵的训练信号。并非所有代理都需要此信号，大多数是单任务运行且无人评分。对于收集评分反馈的代理，ABC Legal采用三角色架构：不同代理共享工作空间、环境和凭证库，但运行时间不同。该模式将Slack消息转化为版本化、人工批准的代理变更：
- 初始代理实时执行任务，记录操作审计轨迹。
- 收集代理每小时或每日运行，收集Slack中的人工反馈（线程回复和表情），生成标注数据。
- 调优代理每周运行，综合分析所有反馈，提出提示词或配置变更建议，生成拉取请求供人工审查合并。
例如“deliveries-as-code”是Fuller在ABC Legal姊妹公司Docketly开发的代理系统，用于调优工作路由。Docketly将145条路由规则以YAML文件形式存储于git中，调优即编辑文件并发起拉取请求。
四个代理组成闭环：一周发布判定结果至Slack，收集代理将反馈转为标签，调优代理发起YAML变更请求，第四代理将合并配置推送至生产数据库。第四代理仅执行人工审核通过的变更。实际中，一条错误路由的表情反馈可在一周内变成合并的路由规则变更，人工审核是唯一手动环节。
为什么选择Claude托管智能代理
Fuller在多种框架中评估后，选择Claude托管智能代理作为组织的代理管理平台。其标准包括版本控制、会话可观测、工作空间计费、模型选择、记忆原语、MCP连接，以及最关键的无需维护基础设施。
平台职责划分清晰：Anthropic管理代理运行所需的执行循环、会话、记忆、控制台和模型；ABC Legal负责提示词、工具列表、触发逻辑、审计轨迹和结果反馈。
几个关键功能在大规模部署中尤为重要：
- 版本控制：每次推送生成新版本，支持乐观锁定，回滚简单。
- 模型灵活性：默认使用Claude Sonnet，处理高频快速任务用Claude Haiku，复杂推理用Claude Opus，切换模型只需一行代码。
- MCP连接和凭证库：代理接入ABC Legal自有平台（100+工具）、Metabase报表、Slack人机交互和Atlassian项目管理。
- 定时部署：周期性代理通过Bitbucket Pipelines运行，管理仓库访问、密钥和计费。
ABC Legal详细追踪AI开支，按供应商、工具、团队和用例分类。随着代理上线，开支春季攀升，7月起在使用增长的同时成本下降，部分任务成本降低约50%，全公司约310名员工使用Claude。
公司成本策略明确：将开支集中于可衡量回报的垂直运营工具和代理，同时保持横向聊天和创意使用的广泛性和成本控制。大多数代理初期均有人监督，代理提供建议供人工审核，建议存储于任务中或发布至Slack频道。人工反馈构建标注数据，驱动收集-调优循环，团队据此编写评估并在前沿模型间对比代理表现。一旦代理表现达到或超越人工水平，即转入自动化模式，持续监控性能变化。
ABC Legal关注的指标是效率比，即代理带来的价值与运行成本的比值。每个托管代理在每次运行时向数据仓库报告其价值（小时和美元）。代理通常呈J型曲线，初期因模型较大而成本高，后续通过评估、切换更经济模型和减少令牌数实现正向收益。
部署代理舰队的最佳实践
Fuller基于Claude托管智能代理的经验总结了若干原则：
- 一切皆代码：“代码即结构化文本，LLM是文本引擎。业务越多以文本形式存储于仓库，代理带来的杠杆效应越大。”这适用于传统软件，也适用于提示词、模式、调度规则、通知模板和业务配置。
- 从人工监督开始：每个代理初期均发布建议供人工审核，只有在持续与人工决策一致后，才获准独立执行。“每个代理都必须赢得信任，不能一开始就独立行动。”
- 以拉取请求作为控制界面：“想让代理参与决策，就让决策看起来像拉取请求。”版本控制自带逐行评论、审批流程和不可变审计轨迹，天然适合AI和人工复核。
- 投资反馈循环：收集-调优模式让代理无需重新训练即可改进。Slack回复和表情成为结构化信号，通过拉取请求流程反馈至提示词和配置变更。
- 跳过定时任务绕行：ABC Legal早期花时间构建定时任务和本地例程，现建议直接使用托管代理。
- 预期git门槛，而非AI门槛：最大挑战是让业务用户习惯克隆仓库和使用Git及拉取请求，而非AI本身。虽然效果显著，但Fuller希望工具能简化这一过程。
- 并非所有任务都适合代理：成本真实存在，每个团队需权衡价值与成本，选择真正节省时间或实现自动化的任务，勇于放弃不适合的任务。
未来展望
ABC Legal的代理舰队持续扩展。正在进行的项目包括服务照片审核、PagerDuty分诊代理、每日关键绩效指标摘要，以及现有代理的调优循环扩展。
团队还在识别更多“X即代码”候选，如通知模板、事件路由规则和调度逻辑，计划迁移至仓库，供代理读取、推理和提出改进建议。
正如Fuller所言：“我们希望AI支持一个能自我运行的业务，让员工自由引导它。”
了解更多关于Claude托管智能代理的信息。
