本指南将引导您完成创建智能体、设置环境、启动会话以及流式传输智能体响应的全过程。
| 概念 | 描述 |
|---|---|
| Agent(代理) | 模型、系统提示、工具、MCP 服务器和技能 |
| Environment(环境) | 会话运行位置的配置:由 Anthropic 托管的云沙箱,或在您自己的基础设施上自托管的沙箱 |
| Session(会话) | 在环境中运行的代理实例,执行特定任务并生成输出 |
| Events(事件) | 您的应用程序与代理之间交换的消息(用户轮次、工具结果、状态更新) |
brew install anthropics/tap/ant检查安装:
ant --versionpip install anthropic将您的 API 密钥设置为环境变量:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"创建智能体
创建一个智能体,定义模型、系统提示和可用工具。
AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
echo "Agent ID: $AGENT_ID"name: Coding Assistant
model:
id: claude-opus-5
system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
tools:
- type: agent_toolset_20260401agent_toolset_20260401 工具类型启用了完整的预构建智能体工具集(bash、文件操作、网络搜索等)。有关完整列表和每个工具的配置选项,请参阅工具。
保存返回的 agent.id。您将在创建的每个会话中引用它。
创建环境
环境定义了智能体运行的沙箱。
ENVIRONMENT_ID=$(ant beta:environments create --transform id --raw-output < quickstart.environment.yaml)
echo "Environment ID: $ENVIRONMENT_ID"name: quickstart-env
config:
type: cloud
networking:
type: unrestricted保存返回的 environment.id。您将在创建的每个会话中引用它。
启动会话
创建一个引用您的智能体和环境的会话。
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Quickstart session",
)
print(f"Session ID: {session.id}")发送消息并流式传输响应
打开一个流,发送用户事件,然后在事件到达时进行处理:
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
# 在流打开后发送用户消息
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",
},
],
},
],
)
# 处理流式传输事件
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.")
break智能体会编写一个 Python 脚本,在沙箱中运行它,并验证输出文件已创建。您的输出类似于以下内容:
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.当您发送用户事件时,Claude Managed Agents 会:
session.status_idle 事件。以下每个快速入门都将 Claude Managed Agents 与一个流行的聊天框架配对,构建出一个完整的、可运行的应用程序。在每个示例中,框架负责渲染聊天界面,而托管会话在服务器端运行智能体循环:会话保存对话记录、在沙箱中运行工具,并流式传输事件供前端渲染。
使用 Vercel 的 Chat SDK 构建的浏览器聊天中的研究分析师。每个对话都是一个持久会话,在流式传输回复的同时,实时信息流会显示工具调用。更换 Chat SDK 适配器即可将同一处理程序迁移到 Slack、Teams、Discord 或 WhatsApp。
使用 assistant-ui 基础组件构建的聊天中的电子表格分析师。会话即线程列表,一个 reducer 将会话事件日志转换为消息和工具卡片,每个 bash 命令在运行前都会渲染一个内联的允许/拒绝确认框。
CopilotKit 聊天中的个人财务助手。Claude Managed Agents 的 AG-UI 适配器将每个聊天线程映射到一个托管会话,并逐个令牌流式传输回复,自定义工具会在对话中内联渲染交互式图表。
创建可复用、带版本控制的智能体配置
自定义网络和沙箱设置
为您的智能体启用特定工具
处理事件并在执行过程中引导智能体
按周期性 cron 计划运行您的智能体
将文档语料库一次性提炼为知识 wiki,然后以极低的成本回答重复性问题
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