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Ce guide vous accompagne dans la création d'un agent, la configuration d'un environnement, le démarrage d'une session et le streaming des réponses de l'agent.
| Concept | Description |
|---|---|
| Agent | Le modèle, l'invite système, les outils, les serveurs MCP et les compétences |
| Environnement | Configuration de l'endroit où les sessions s'exécutent : un bac à sable cloud géré par Anthropic, ou un bac à sable auto-hébergé sur votre propre infrastructure |
| Session | Une instance d'agent en cours d'exécution dans un environnement, effectuant une tâche spécifique et générant des sorties |
| Événements | Messages échangés entre votre application et l'agent (tours de l'utilisateur, résultats d'outils, mises à jour de statut) |
brew install anthropics/tap/antVérifiez l'installation :
ant --versionpip install anthropicDéfinissez votre clé API comme variable d'environnement :
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"Créer un agent
Créez un agent qui définit le modèle, le « system prompt » (invite système) et les outils disponibles.
AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
echo "Agent ID: $AGENT_ID"name: Coding Assistant
model:
id: claude-opus-5
system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
tools:
- type: agent_toolset_20260401Le type d'outil agent_toolset_20260401 active l'ensemble complet des outils d'agent préconstruits (bash, opérations sur les fichiers, recherche web, et plus encore). Consultez Outils pour la liste complète et les options de configuration par outil.
Enregistrez l'agent.id renvoyé. Vous y ferez référence dans chaque session que vous créerez.
Créer un environnement
Un environnement définit le sandbox dans lequel votre agent s'exécute.
ENVIRONMENT_ID=$(ant beta:environments create --transform id --raw-output < quickstart.environment.yaml)
echo "Environment ID: $ENVIRONMENT_ID"name: quickstart-env
config:
type: cloud
networking:
type: unrestrictedEnregistrez l'environment.id renvoyé. Vous y ferez référence dans chaque session que vous créerez.
Démarrer une session
Créez une session qui référence votre agent et votre environnement.
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Quickstart session",
)
print(f"Session ID: {session.id}")Envoyer un message et recevoir la réponse en streaming
Ouvrez un flux, envoyez un événement utilisateur, puis traitez les événements au fur et à mesure de leur arrivée :
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
# Envoyer le message utilisateur après l'ouverture du flux
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",
},
],
},
],
)
# Traiter les événements de 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'agent écrit un script Python, l'exécute dans le sandbox et vérifie que le fichier de sortie a bien été créé. Votre sortie ressemble à ceci :
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.Lorsque vous envoyez un événement utilisateur, Claude Managed Agents :
session.status_idle lorsqu'il n'a plus rien à faire.Chacun de ces guides de démarrage rapide associe Claude Managed Agents à un framework de chat populaire pour constituer une application complète et exécutable. Dans chacun d'eux, le framework affiche l'interface de chat tandis qu'une session gérée exécute la boucle d'agent côté serveur : la session conserve la transcription, exécute les outils dans un sandbox et diffuse en streaming les événements que le front-end affiche.
Un analyste de recherche dans un chat de navigateur construit avec le Chat SDK de Vercel. Chaque conversation est une session persistante unique qui diffuse sa réponse en streaming tandis qu'un flux en direct affiche les appels d'outils. Remplacer l'adaptateur Chat SDK permet de déplacer le même gestionnaire vers Slack, Teams, Discord ou WhatsApp.
Un analyste de feuilles de calcul dans un chat construit à partir des primitives assistant-ui. Les sessions constituent la liste des fils de discussion, un seul reducer transforme le journal d'événements de la session en messages et en cartes d'outils, et chaque commande bash affiche une barrière Autoriser/Refuser en ligne avant de s'exécuter.
Un assistant de finances personnelles dans un chat CopilotKit. L'adaptateur AG-UI pour Claude Managed Agents associe chaque fil de discussion à une session gérée et diffuse les réponses en streaming jeton par jeton, et des outils personnalisés affichent des graphiques interactifs directement dans la conversation.
Créez des configurations d'agent réutilisables et versionnées
Personnalisez les paramètres réseau et de sandbox
Activez des outils spécifiques pour votre agent
Gérez les événements et orientez l'agent en cours d'exécution
Exécutez votre agent selon une planification cron récurrente
Distillez une seule fois un corpus de documents en un wiki de connaissances, puis répondez aux questions récurrentes à partir de celui-ci pour une fraction du coût
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