По опыту Арины Михалны, Dynamic Workflows — технология Anthropic для координации нескольких Claude-агентов на одном проекте. Один агент становится оркестратором: держит в голове общую задачу, раздаёт подзадачи специализированным агентам и собирает результат. Применяется в Claude Code Projects (параллельные агенты на разные части кода) и Claude Enterprise (сложные многоступенчатые задачи компаний).
Проблема: один агент теряет фокус на длинной задаче
Один Claude-агент с большим контекстом (200 тысяч токенов) тянет всю задачу через одну сессию. На коротких задачах это работает: написать функцию, собрать компонент, исправить баг. На длинных проектах — рефакторинг большой кодовой базы, интеграция нескольких сервисов, многоступенчатый research — агент начинает путать детали: забывает решения из начала задачи, дублирует запросы, пытается применить решение одного модуля к другому.
Причина — переполнение контекста. Контекстное окно Claude держит до 200 тысяч токенов, но чем длиннее сессия, тем больше лишней информации агент тянет через все шаги. К концу задачи в контексте лежит весь путь: старые версии кода, отменённые решения, черновые варианты. Агент пытается удержать всё сразу — и теряет фокус.
Обычное решение — прервать задачу, сохранить промежуточный результат, запустить агента заново на следующий участок с чистым контекстом. Работает, но требует ручного контроля: человек должен понять, где прервать, что передать следующему агенту, как связать результаты. На проектах с 5–10 шагами это съедает время.
Dynamic Workflows автоматизирует эту координацию.
Как работает Dynamic Workflows
Один агент получает роль оркестратора. Он не выполняет задачу сам — держит в голове общий план, понимает, какие части задачи есть, кому какую часть раздать и как собрать результат. Оркестратор остаётся в памяти на всю длительность проекта.
Остальные агенты — специализированные исполнители. Каждый получает свою подзадачу, выполняет её с чистым коротким контекстом и отдаёт результат оркестратору. После выполнения исполнитель выгружается из памяти — его контекст не тянется дальше.
| Роль | Что делает | Контекст |
|---|---|---|
| Оркестратор | держит план, раздаёт задачи, собирает результат | длинный, на весь проект |
| Исполнитель | выполняет свою часть и отдаёт результат | короткий, только на подзадачу |
Пример: рефакторинг API из трёх микросервисов.
- Оркестратор читает задачу: «рефакторинг API: убрать дубли, привести к единому стилю, обновить документацию».
- Раздаёт подзадачи трём исполнителям:
- первый агент — рефакторинг сервиса авторизации;
- второй — рефакторинг сервиса платежей;
- третий — обновление документации по всем изменениям.
- Каждый исполнитель работает параллельно, видит только свой участок.
- Оркестратор собирает результаты, проверяет совместимость, отдаёт итог.
Где Dynamic Workflows работает сейчас
Технология встроена в продукты Anthropic.
Claude Code Projects — параллельные агенты на большом проекте. Один агент-оркестратор держит общую задачу (например, «добавить новую фичу в три модуля»), раздаёт подзадачи специализированным агентам на каждый модуль. Каждый агент видит только свой участок кода, работает с коротким контекстом. Результаты собираются оркестратором в единый pull request.
Claude Enterprise — сложные многоступенчатые запросы компаний. Например, «собрать отчёт о продажах за квартал: данные из CRM, аналитика по регионам, таблицы и графики». Оркестратор разбивает задачу на шаги: один агент тянет данные из CRM, второй делает аналитику, третий рисует графики. Пользователь видит готовый отчёт — координация агентов скрыта.
API с флагом enable_workflows — технология доступна разработчикам через Anthropic API. По данным Latent Space, Claude сам определяет, как разделить и оркестрировать задачу — разработчик передаёт параметр enable_workflows: true, но не управляет оркестратором напрямую.
По материалам: документация Anthropic API, анонс Dynamic Workflows в Latent Space.
Dynamic Workflows — про координацию на больших задачах, но сама координация — это только часть работы с агентами.
Как агенты вообще устроены, как их собирать под свои задачи и где они ломаются
разбираю в канале на живых примерахКогда Dynamic Workflows решает задачу быстрее одного агента
Три признака задачи, где динамические воркфлоу дают выигрыш.
1. Задача делится на независимые части
Рефакторинг трёх микросервисов, сбор данных из пяти источников, тестирование четырёх модулей — каждая часть не зависит от другой. Специализированные агенты выполняют свои участки параллельно, оркестратор собирает результат. Время выполнения — как у самой долгой части, а не сумма всех частей.
Один агент тянет эти части последовательно — время умножается на количество частей.
2. Каждая часть требует фокуса на деталях
Один агент с большим контекстом держит в голове все детали сразу — на пятом шаге путает решения первого шага с решениями третьего. Специализированный агент видит только свой участок — не отвлекается на чужие детали, держит фокус.
Пример: миграция базы данных. Один агент тянет всю миграцию через один контекст — к концу забывает, какие таблицы уже перенесены, какие индексы созданы. Dynamic Workflows: один агент мигрирует таблицы, второй — индексы, третий — проверяет целостность. Каждый держит фокус на своём участке.
3. Задача длится больше одной сессии
Claude Code Projects — проект на несколько дней. Один агент на длинной задаче теряет контекст между сессиями — приходится каждый раз восстанавливать, где остановились. Оркестратор держит память проекта, специализированные агенты выполняют свои части и выгружаются — следующая сессия подхватывает ровно там, где остановились.
Как включить Dynamic Workflows в своём проекте
Три варианта.
1. Claude Code Projects — создаёшь проект, задаёшь задачу — если задача требует координации, агент сам раздаст подзадачи. Управлять оркестратором напрямую нельзя, пользователь видит только результат.
2. Claude Enterprise — аналогично, координация работает для сложных задач компаний. Пользователь ставит задачу, агент решает, нужна ли разбивка.
3. API с флагом enable_workflows — для разработчиков. Передать параметр в запросе:
{
"model": "claude-sonnet-5",
"enable_workflows": true,
"messages": [...]
}По данным Latent Space, Claude сам определяет, как разделить и оркестрировать задачу. Разработчик не видит, как агенты общаются между собой — только итоговый результат.
Ограничения Dynamic Workflows
Не работает на задачах, где части зависят друг от друга последовательно
Если шаг 2 невозможен без результата шага 1, а шаг 3 — без шага 2, параллелизм не поможет. Такие задачи один агент тянет быстрее — не тратит время на координацию.
Оркестратор должен понимать, как разбить задачу
Если задача сформулирована размыто («сделай лучше», «оптимизируй всё»), оркестратор не понимает, на какие части её делить. Dynamic Workflows требует чёткой задачи: «рефакторинг трёх сервисов», «миграция базы в пять шагов», «тестирование четырёх модулей».
Координация съедает токены
Оркестратор общается со специализированными агентами, собирает результаты, проверяет совместимость — каждая передача данных между агентами идёт через API-запросы. На простых задачах координация дороже, чем выполнение одним агентом.
| Задача | Один агент | Dynamic Workflows | Когда лучше воркфлоу |
|---|---|---|---|
| Написать функцию | 1 минута, 5к токенов | 2 минуты, 8к токенов | никогда |
| Рефакторинг 3 микросервисов | 30 минут, 150к токенов | 12 минут, 120к токенов | всегда |
| Миграция БД 10 таблиц | 45 минут, 200к токенов | 18 минут, 180к токенов | всегда |
Связь с другими технологиями координации агентов
Dynamic Workflows — один из подходов к координации агентов. Другие подходы:
Субагенты — один главный агент создаёт временных помощников для выполнения конкретных задач. Субагент выполняет задачу и исчезает, главный агент продолжает работу. Отличие от Dynamic Workflows: нет постоянного оркестратора, субагенты создаются и удаляются по требованию главного агента. Применяется в Codex.
MCP (Model Context Protocol) — протокол для подключения внешних инструментов к агенту. Агент вызывает MCP-серверы для доступа к файлам, базам данных, API. Отличие от Dynamic Workflows: MCP — про инструменты, а не про координацию нескольких агентов. Подробнее про MCP.
A2A (Agent-to-Agent Protocol) — протокол для прямого общения агентов между собой без центрального оркестратора. Каждый агент знает, к кому обратиться за нужной информацией. Отличие от Dynamic Workflows: в A2A агенты общаются напрямую, в Dynamic Workflows — через оркестратора.
Dynamic Workflows лежит между субагентами (временные помощники) и A2A (прямое общение). Оркестратор постоянный, специализированные агенты временные, общение через центр.
Если хочешь связать агентов с внешними инструментами — как собрать агента на Claude и MCP-серверы.
Читайте также
- Anthropic выпустила стандарт MHS для управления устройствами через агентов
- Клод-агенты сговариваются: что нашёл ред-тим Anthropic в 2026
- Claude автоматизирует 26% R&D Anthropic агентов
- На портале «Мастерская нейросетей»: Сайты блокируют ИИ агентов: автоматизация — что делать в 2026
Подпишись на канал «А.М. решает вопросы» — там разбираю связки агентов на живых задачах, показываю, где координация решает, а где ломается, — считает Арина Михална.
