이 가이드는 에이전트 생성, 환경 설정, 세션 시작, 에이전트 응답 스트리밍 과정을 안내합니다.
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| Agent | 모델, 시스템 프롬프트, 도구, MCP 서버 및 스킬 |
| Environment | 세션이 실행되는 위치에 대한 구성: Anthropic이 관리하는 클라우드 샌드박스 또는 자체 인프라에서 호스팅하는 샌드박스 |
| Session | 환경 내에서 실행 중인 에이전트 인스턴스로, 특정 작업을 수행하고 출력을 생성함 |
| Events | 애플리케이션과 에이전트 간에 교환되는 메시지(사용자 턴, 도구 결과, 상태 업데이트) |
brew install anthropics/tap/ant설치를 확인하세요:
ant --versionpip install anthropicAPI 키를 환경 변수로 설정하세요:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"에이전트 생성
모델, 시스템 프롬프트, 사용 가능한 도구를 정의하는 에이전트를 생성하세요.
AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
echo "Agent ID: $AGENT_ID"name: Coding Assistant
model:
id: claude-opus-5
system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
tools:
- type: agent_toolset_20260401agent_toolset_20260401 도구 타입은 사전 구축된 에이전트 도구 전체 세트(bash, 파일 작업, 웹 검색 등)를 활성화합니다. 전체 목록과 도구별 구성 옵션은 도구를 참조하세요.
반환된 agent.id를 저장하세요. 생성하는 모든 세션에서 이를 참조하게 됩니다.
환경 생성
환경은 에이전트가 실행되는 샌드박스를 정의합니다.
ENVIRONMENT_ID=$(ant beta:environments create --transform id --raw-output < quickstart.environment.yaml)
echo "Environment ID: $ENVIRONMENT_ID"name: quickstart-env
config:
type: cloud
networking:
type: unrestricted반환된 environment.id를 저장하세요. 생성하는 모든 세션에서 이를 참조하게 됩니다.
세션 시작
에이전트와 환경을 참조하는 세션을 생성하세요.
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Quickstart session",
)
print(f"Session ID: {session.id}")메시지 전송 및 응답 스트리밍
스트림을 열고 사용자 이벤트를 전송한 다음, 도착하는 이벤트를 처리하세요:
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
# 스트림이 열린 후 사용자 메시지를 전송하세요
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",
},
],
},
],
)
# 스트리밍 이벤트를 처리하세요
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.")
break에이전트는 Python 스크립트를 작성하고, 샌드박스에서 실행한 다음, 출력 파일이 생성되었는지 확인합니다. 출력은 다음과 유사합니다:
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.사용자 이벤트를 전송하면 Claude Managed Agents는 다음을 수행합니다:
session.status_idle 이벤트를 내보냅니다.아래 각 퀵스타트는 Claude Managed Agents를 인기 있는 채팅 프레임워크와 결합하여 완전하고 실행 가능한 애플리케이션을 만듭니다. 각 예제에서 프레임워크는 채팅 화면을 렌더링하고, 관리형 세션은 서버 측에서 에이전트 루프를 실행합니다. 세션은 대화 기록을 보관하고, 샌드박스에서 도구를 실행하며, 프런트엔드가 렌더링하는 이벤트를 스트리밍합니다.
Vercel의 Chat SDK로 구축된 브라우저 채팅 기반 리서치 애널리스트입니다. 각 대화는 하나의 지속적인 세션으로, 응답을 스트리밍하는 동안 실시간 피드가 도구 호출을 표시합니다. Chat SDK 어댑터를 교체하면 동일한 핸들러를 Slack, Teams, Discord 또는 WhatsApp으로 이동할 수 있습니다.
assistant-ui 프리미티브로 구축된 채팅 기반 스프레드시트 애널리스트입니다. 세션이 스레드 목록이 되고, 하나의 리듀서가 세션 이벤트 로그를 메시지와 도구 카드로 변환하며, 각 bash 명령은 실행 전에 인라인 허용/거부 게이트를 렌더링합니다.
CopilotKit 채팅 기반 개인 재무 어시스턴트입니다. Claude Managed Agents용 AG-UI 어댑터가 각 채팅 스레드를 관리형 세션에 매핑하고 응답을 토큰 단위로 스트리밍하며, 커스텀 도구가 대화 내에 인라인으로 대화형 차트를 렌더링합니다.
재사용 가능하고 버전 관리되는 에이전트 구성 생성
네트워킹 및 샌드박스 설정 사용자 지정
에이전트에 특정 도구 활성화
이벤트 처리 및 실행 중 에이전트 조정
반복되는 cron 일정으로 에이전트 실행
문서 코퍼스를 한 번 지식 위키로 정제한 다음, 훨씬 적은 비용으로 반복되는 질문에 답변
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