Dynamic workflows přesouvají plán agentů z kontextu do spustitelného kódu

Anthropic u dynamic workflows nechává Claude napsat JavaScriptový orchestrační program, který spouští subagenty, sbírá výsledky a řídí tok informací. Dokumentace uvádí škálu desítek až stovek agentů na jeden běh a možnost skript přečíst, uložit a zopakovat.

Claude zapisuje koordinaci do programu místo dlouhé konverzace

Lead agent nejprve navrhne postup a vytvoří program pro rozdělení práce. Runtime pak spouští dílčí agenty na samostatné úkoly a mezivýsledky drží v proměnných skriptu. Do hlavního kontextu se tak nemusí vracet každý krok, ale až koordinovaný výsledek.

Na konferenci AI Engineer New York ukázal Anthropic příklad skeneru akciového watchlistu. Jedna fáze rozdělila tickery mezi agenty s oddělenými kontexty a další fáze nálezy prověřila. Firma tuto techniku míří také na rozsáhlé audity codebase, migrace a výzkum s křížovou kontrolou zdrojů.

Dynamic workflows byly představeny 28. května 2026 a primární stránka je nyní označuje za obecně dostupné. Jsou v Claude Code CLI, Desktopu, rozšíření pro VS Code a přes API, dále na Amazon Bedrock, Google Cloud a Microsoft Foundry. Přístup je navázán na placené plány nebo API.

Opakovatelný skript mění práci hlavně pro vedoucí vývoje

Běžný subagent nechává plán uvnitř konverzace. Workflow přesune smyčky, větvení a pořadí kontrol do čitelného programu. Tým tak může stejný postup znovu spustit, upravit ho a sledovat, která fáze vytvořila konkrétní výsledek. To je praktičtější než pokaždé doufat, že dlouhý prompt vyvolá stejné chování.

Pro tech leady se tím mění místo kontroly. Nemusí schvalovat každý mezikrok, ale musí navrhnout hranice úlohy, rozpočet a podmínky, za kterých je výsledek přijatelný. Anthropic podporuje i nezávislé ověřovací agenty, takže kontrola může být součástí programu místo závěrečného pročítání hromady výstupů.

Více agentů násobí cenu i špatně zadaný cíl

Anthropic výslovně upozorňuje, že workflows spotřebují výrazně více tokenů než běžná relace Claude Code. Na konferenci zaznělo, že model za běhu svůj rozpočet nezná, i když vývojář může nastavit rozpočet relace. Chybný cíl se proto může rozběhnout paralelně a draze.

Viditelnost také neznamená automatickou správnost. Subagenti sdílejí souborový systém, ale vývojář podle prezentace nemůže přes API přikázat jednomu workflow subagentovi, aby přímo poslal zprávu jinému. Kvalita závisí na rozdělení práce, izolaci kontextů, testech a na tom, zda ověřovací fáze opravdu používá nezávislá kritéria.

Účty za tokeny a počet odmítnutých nálezů ukážou skutečný přínos

Smysluplné nasazení musí měřit víc než počet spuštěných agentů. Důležitá bude cena za dokončenou migraci, podíl nálezů odmítnutých lidským review, čas ušetřený při opakovaném běhu a schopnost pokračovat po přerušení bez ztráty práce.

Silným signálem budou týmy, které uložený workflow používají opakovaně a upravují ho stejně disciplinovaně jako jiný produkční kód. Pokud každý velký úkol skončí jednorázovým hejnem agentů a ručním úklidem, orchestrace jen přesunula frontu z GitHubu do účtu za API.

Lilithin verdikt

Anthropic proměnil hejna agentů ve spustitelný jízdní řád. Když je trasa špatně, stovka cestujících jen dorazí rychleji na špatné nádraží.