本指南將引導您建立代理、設定環境、啟動工作階段,以及串流代理回應。
| 概念 | 說明 |
|---|---|
| Agent(代理) | 模型、系統提示、工具、MCP 伺服器與技能 |
| Environment(環境) | 工作階段執行位置的設定:由 Anthropic 管理的雲端沙箱,或在您自己的基礎架構上自行託管的沙箱 |
| Session(工作階段) | 在環境中執行的代理實例,用於執行特定任務並產生輸出 |
| Events(事件) | 您的應用程式與代理之間交換的訊息(使用者回合、工具結果、狀態更新) |
brew install anthropics/tap/ant檢查安裝:
ant --versionpip install anthropic將您的 API 金鑰設定為環境變數:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"建立代理
建立一個定義模型、系統提示和可用工具的代理。
AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
echo "Agent ID: $AGENT_ID"name: Coding Assistant
model:
id: claude-opus-5
system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
tools:
- type: agent_toolset_20260401agent_toolset_20260401 工具類型會啟用完整的預建代理工具集(bash、檔案操作、網頁搜尋等)。請參閱工具以取得完整清單和各工具的設定選項。
儲存回傳的 agent.id。您在建立的每個工作階段中都會參照它。
建立環境
環境定義了您的代理執行所在的沙箱。
ENVIRONMENT_ID=$(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儲存回傳的 environment.id。您在建立的每個工作階段中都會參照它。
啟動工作階段
建立一個參照您的代理和環境的工作階段。
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Quickstart session",
)
print(f"Session ID: {session.id}")傳送訊息並串流回應
開啟串流、傳送使用者事件,然後在事件到達時進行處理:
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
# 在串流開啟後傳送使用者訊息
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",
},
],
},
],
)
# 處理串流事件
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代理會撰寫一個 Python 指令碼、在沙箱中執行它,並驗證輸出檔案已建立。您的輸出看起來類似這樣:
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.當您傳送使用者事件時,Claude Managed Agents 會:
session.status_idle 事件。以下每個快速入門都將 Claude Managed Agents 與熱門的聊天框架配對,以建立完整、可執行的應用程式。在每個範例中,框架負責渲染聊天介面,而受管理的工作階段則在伺服器端執行代理迴圈:工作階段保存對話記錄、在沙箱中執行工具,並串流前端所渲染的事件。
使用 Vercel 的 Chat SDK 建置的瀏覽器聊天研究分析師。每個對話都是一個持久性工作階段,在串流回覆的同時,即時動態會顯示工具呼叫。更換 Chat SDK 配接器即可將相同的處理程式移至 Slack、Teams、Discord 或 WhatsApp。
使用 assistant-ui 基本元件建置的試算表分析師聊天。工作階段即為執行緒清單,一個 reducer 將工作階段事件記錄轉換為訊息和工具卡片,且每個 bash 指令在執行前都會渲染內嵌的允許/拒絕閘道。
CopilotKit 聊天中的個人理財助理。Claude Managed Agents 的 AG-UI 配接器將每個聊天執行緒對應到一個受管理的工作階段,並逐個 token 串流回覆,而自訂工具則在對話中內嵌渲染互動式圖表。
建立可重複使用、具版本控制的代理設定
自訂網路和沙箱設定
為您的代理啟用特定工具
處理事件並在執行過程中引導代理
依照週期性 cron 排程執行您的代理
將文件語料庫一次性提煉為知識維基,然後以極低的成本回答重複的問題
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