Am 13. November hat Anthropic im offiziellen Claude-Blog einen Beitrag veröffentlicht, der die Architektur von Always-on-Agenten zerlegt. Ein Always-on-Agent läuft nicht wirklich rund um die Uhr: Er schläft die meiste Zeit, wacht auf, wenn ein Ereignis eintrifft, erledigt seine Arbeit und schläft wieder ein. Besseres Urteilsvermögen der Modelle und sinkende Inferenzkosten bringen diese Art von Agenten von der Demo in die Praxis — bei lang laufenden Aufgaben kostet Opus 5.5 pro gelöster Aufgabe 78 % weniger als Opus 5. Laut Anthropic fragen Kunden bereits, wie sie dieses Erlebnis in ihre eigenen Produkte einbauen können.
Was die fünf Primitive jeweils leisten
Always-on-Agenten teilen die gleiche Kernschleife wie gewöhnliche Agenten; der Unterschied liegt in der umgebenden Architektur, die aus fünf Primitiven besteht. Der Ereignis-Posteingang ist fürs Empfangen zuständig: Webhooks, geplante Aufgaben und Hintergrundjobs schreiben Ereignisse zuerst in eine Datenbanktabelle, wo sie dedupliziert werden, bevor ein Worker sie abholt — so können zwei gleichzeitig eintreffende Ereignisse keine konkurrierenden Läufe starten, und ein Absturz kann kein Ereignis verlieren. Timer sorgen für Eigeninitiative und gibt es in zwei Arten: Follow-ups, also Fristen, die sich der Agent selbst setzt, und Zeitpläne, also wiederkehrende Arbeiten in festem Rhythmus wie ein täglicher Newsletter, die von einem Scheduler ausgelöst werden, der in Intervallen abfragt.
Das Gedächtnis sichert Kontinuität über viele getrennte Läufe hinweg: Es speichert nur, was der Agent nicht anderswo nachschlagen kann, in vier Kategorien — Nutzeranweisungen, Nutzernotizen, bereits gesendete Nachrichten und Aufgabenfortschritt — und ist in Anthropics eigenen Produkten als Verzeichnis von Dateien umgesetzt. Berechtigungen sind der riskanteste Teil: Ein unbeaufsichtigter Lauf hält die Zugangsdaten des Nutzers in der Hand, weshalb Anthropic empfiehlt, Zugangsdaten über einen Proxy einzuspeisen, bevor Anfragen hinausgehen, hochriskante Aktionen im Automatikmodus zu blockieren und Tool-Aufrufe aufzuschieben, bis der Nutzer bestätigt. Der Ausgangs-Posteingang steuert, in welchem Rhythmus Ergebnisse beim Nutzer ankommen: Zu laut stört, zu leise verpasst Wichtiges. Anthropic empfiehlt, leise zu beginnen und sich die Aufmerksamkeit des Nutzers nach und nach zu verdienen.
Für wen sich das eignet — und wo die Grenzen liegen
Diese Architektur eignet sich für Teams, die einen bestehenden Agenten proaktiver machen oder ein Always-on-Erlebnis von Grund auf bauen wollen; typische Fälle sind Kunden-Follow-ups, geplante Briefings und unbeaufsichtigte Hintergrundaufgaben. Sie beantwortet aber, wann der Agent aufwacht, woran er sich dann erinnert und wie er Bericht erstattet — nicht die Fähigkeitsgrenze des Modells selbst. Zu lang gewachsene Sitzungen müssen weiterhin komprimiert oder neu gestartet werden, und alles, was bestehen soll, muss rechtzeitig ins Gedächtnis geschrieben werden. Jeder Lauf bringt zudem Kontext-Overhead mit sich, weshalb Anthropic empfiehlt, den anfänglichen Kontext schlank zu halten und Prompt-Caching zu nutzen, um die Kosten zu drücken.
Anthropic positioniert den Beitrag als Bauanleitung, nicht als Produkteinführung: Weder ein neues Produkt noch ein Starttermin wurde angekündigt. Entwickler können die fünf Primitive nutzen, um ihre eigene Architektur auf Lücken zu prüfen, und wie Agentenprotokolle in der Praxis funktionieren ist eine passende Ergänzung dazu.
