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Usa el SDK de Agent para construir un agente de IA que lea tu código, encuentre errores y los corrija, todo sin intervención manual.

Lo que harás:

1. Configurar un proyecto con el SDK de Agent
2. Crear un archivo con código con errores
3. Ejecutar un agente que encuentre y corrija los errores automáticamente

Requisitos previos

• Node.js 18+ o Python 3.10+
• Una cuenta de Anthropic (regístrate aquí)

Configuración

Crear un archivo con errores

Este inicio rápido te guía a través de la construcción de un agente que puede encontrar y corregir errores en el código. Primero, necesitas un archivo con algunos errores intencionales para que el agente corrija. Crea utils.py en el directorio my-agent y pega el siguiente código:

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total / len(numbers)

def get_user_name(user):
    return user["name"].upper()

Este código tiene dos errores:

1. calculate_average([]) se bloquea con una división por cero
2. get_user_name(None) se bloquea con un TypeError

Construir un agente que encuentre y corrija errores

Crea agent.py si estás usando el SDK de Python, o agent.ts para TypeScript:

Este código tiene tres partes principales:

1. query: el punto de entrada principal que crea el bucle agentic. Devuelve un iterador asincrónico, por lo que usas async for para transmitir mensajes mientras Claude trabaja. Consulta la API completa en la referencia del SDK de Python o TypeScript.

2. prompt: lo que quieres que haga Claude. Claude determina qué herramientas usar según la tarea.

3. options: configuración para el agente. Este ejemplo usa allowedTools para restringir Claude a Read, Edit y Glob, y permissionMode: "acceptEdits" para aprobar automáticamente los cambios de archivo. Otras opciones incluyen systemPrompt, mcpServers y más. Consulta todas las opciones para o .

El bucle async for sigue ejecutándose mientras Claude piensa, llama a herramientas, observa resultados y decide qué hacer a continuación. Cada iteración produce un mensaje: el razonamiento de Claude, una llamada a herramienta, un resultado de herramienta o el resultado final. El SDK maneja la orquestación (ejecución de herramientas, gestión de contexto, reintentos) para que solo consumas el flujo. El bucle termina cuando Claude completa la tarea o encuentra un error.

El manejo de mensajes dentro del bucle filtra la salida legible por humanos. Sin filtrado, verías objetos de mensaje sin procesar, incluida la inicialización del sistema y el estado interno, lo que es útil para depuración pero ruidoso de otra manera.

Ejecuta tu agente

Tu agente está listo. Ejecútalo con el siguiente comando:

Después de ejecutar, verifica utils.py. Verás código defensivo que maneja listas vacías y usuarios nulos. Tu agente autónomamente:

1. Leyó utils.py para entender el código
2. Analizó la lógica e identificó casos extremos que causarían bloqueos
3. Editó el archivo para agregar manejo de errores adecuado

Esto es lo que hace diferente al SDK de Agent: Claude ejecuta herramientas directamente en lugar de pedirte que las implementes.

Prueba otros prompts

Ahora que tu agente está configurado, prueba algunos prompts diferentes:

• "Add docstrings to all functions in utils.py"
• "Add type hints to all functions in utils.py"
• "Create a README.md documenting the functions in utils.py"

Personaliza tu agente

Puedes modificar el comportamiento de tu agente cambiando las opciones. Aquí hay algunos ejemplos:

Agregar capacidad de búsqueda web:

options=ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob", "WebSearch"],
    permission_mode="acceptEdits"
)

Dale a Claude un prompt de sistema personalizado:

options=ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],
    permission_mode="acceptEdits",
    system_prompt="You are a senior Python developer. Always follow PEP 8 style guidelines."
)

Ejecuta comandos en la terminal:

options=ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob", "Bash"],
    permission_mode="acceptEdits"
)

Con Bash habilitado, prueba: "Write unit tests for utils.py, run them, and fix any failures"

Conceptos clave

Las herramientas controlan lo que tu agente puede hacer:

Los modos de permiso controlan cuánta supervisión humana deseas:

El ejemplo anterior usa el modo acceptEdits, que aprueba automáticamente las operaciones de archivo para que el agente pueda ejecutarse sin indicaciones interactivas. Si deseas solicitar a los usuarios la aprobación, usa el modo default y proporciona una devolución de llamada canUseTool que recopile la entrada del usuario. Para más control, consulta Permisos.

Próximos pasos

Ahora que has creado tu primer agente, aprende cómo extender sus capacidades y adaptarlo a tu caso de uso:

• Permisos: controla lo que tu agente puede hacer y cuándo necesita aprobación
• Hooks: ejecuta código personalizado antes o después de llamadas a herramientas
• Sesiones: construye agentes de múltiples turnos que mantengan contexto
• Servidores MCP: conéctate a bases de datos, navegadores, APIs y otros sistemas externos
• Hosting: implementa agentes en Docker, nube y CI/CD
• Agentes de ejemplo: consulta ejemplos completos: asistente de correo electrónico, agente de investigación y más