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Questa guida ti accompagna nella creazione di un agente, nella configurazione di un ambiente, nell'avvio di una sessione e nello streaming delle risposte dell'agente.
| Concetto | Descrizione |
|---|---|
| Agent | Il modello, il prompt di sistema, gli strumenti, i server MCP e le skill |
| Environment | Configurazione che definisce dove vengono eseguite le sessioni: una sandbox cloud gestita da Anthropic, oppure una sandbox self-hosted sulla tua infrastruttura |
| Session | Un'istanza dell'agente in esecuzione all'interno di un environment, che esegue un'attività specifica e genera output |
| Events | Messaggi scambiati tra la tua applicazione e l'agente (turni dell'utente, risultati degli strumenti, aggiornamenti di stato) |
brew install anthropics/tap/antVerifica l'installazione:
ant --versionpip install anthropicImposta la tua chiave API come variabile d'ambiente:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"Crea un agente
Crea un agente che definisce il modello, il prompt di sistema e gli strumenti disponibili.
AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
echo "Agent ID: $AGENT_ID"Il tipo di strumento agent_toolset_20260401 abilita l'intero set di strumenti predefiniti per agenti (bash, operazioni sui file, ricerca web e altro). Consulta Strumenti per l'elenco completo e le opzioni di configurazione per ciascuno strumento.
Salva l'agent.id restituito. Dovrai farvi riferimento in ogni sessione che crei.
Crea un ambiente
Un ambiente definisce la sandbox in cui viene eseguito il tuo agente.
ENVIRONMENT_ID=$(ant beta:environments create --transform id --raw-output < quickstart.environment.yaml)
echo "Environment ID: $ENVIRONMENT_ID"Salva l'environment.id restituito. Dovrai farvi riferimento in ogni sessione che crei.
Avvia una sessione
Crea una sessione che fa riferimento al tuo agente e al tuo ambiente.
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Quickstart session",
)
print(f"Session ID: {session.id}")Invia un messaggio e ricevi la risposta in streaming
Apri uno stream, invia un evento utente, quindi elabora gli eventi man mano che arrivano:
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
# Invia il messaggio dell'utente dopo l'apertura dello stream
client.beta.sessions.events.send(
session.id,
events=[
{
"type": "user.message",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Create a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to fibonacci.txt",
},
],
},
],
)
# Elabora gli eventi di streaming
for event in stream:
match event.type:
case "agent.message":
for block in event.content:
print(block.text, end="")
case "agent.tool_use":
print(f"\n[Using tool: {event.name}]")
case "session.status_idle":
print("\n\nAgent finished.")
breakL'agente scrive uno script Python, lo esegue nella sandbox e verifica che il file di output sia stato creato. Il tuo output sarà simile a questo:
I'll create a Python script that generates the first 20 Fibonacci numbers and saves them to a file.
[Using tool: write]
[Using tool: bash]
The script ran successfully. Let me verify the output file.
[Using tool: bash]
fibonacci.txt contains the first 20 Fibonacci numbers (0 through 4181).
Agent finished.Quando invii un evento utente, Claude Managed Agents:
session.status_idle quando non ha più nulla da fare.Ciascuno di questi quickstart abbina Claude Managed Agents a un framework di chat popolare per creare un'applicazione completa ed eseguibile. In ognuno di essi, il framework esegue il rendering dell'interfaccia di chat mentre una sessione gestita esegue il ciclo dell'agente lato server: la sessione conserva la trascrizione, esegue gli strumenti in una sandbox e trasmette in streaming gli eventi che il front end visualizza.
Un analista di ricerca in una chat browser costruita con il Chat SDK di Vercel. Ogni conversazione è una sessione persistente che trasmette in streaming la sua risposta mentre un feed in tempo reale mostra le chiamate agli strumenti. Sostituendo l'adapter del Chat SDK, lo stesso handler può essere spostato su Slack, Teams, Discord o WhatsApp.
Un analista di fogli di calcolo in una chat costruita con le primitive di assistant-ui. Le sessioni costituiscono l'elenco dei thread, un unico reducer trasforma il log degli eventi della sessione in messaggi e schede degli strumenti, e ogni comando bash mostra un controllo Allow/Deny inline prima di essere eseguito.
Un assistente per le finanze personali in una chat CopilotKit. L'adapter AG-UI per Claude Managed Agents mappa ogni thread di chat a una sessione gestita e trasmette le risposte in streaming token per token, mentre strumenti personalizzati visualizzano grafici interattivi inline nella conversazione.
Crea configurazioni di agenti riutilizzabili e con versioning
Personalizza le impostazioni di rete e della sandbox
Abilita strumenti specifici per il tuo agente
Gestisci gli eventi e guida l'agente durante l'esecuzione
Esegui il tuo agente secondo una pianificazione cron ricorrente
Distilla un corpus di documenti una sola volta in una knowledge wiki, quindi rispondi a domande ripetute a una frazione del costo
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