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    Costruisci/Primi passi

    Inizia con Claude Managed Agents

    Crea il tuo primo agente autonomo.

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    • Concetti fondamentali
    • Prerequisiti
    • Installa la CLI
    • Installa l'SDK
    • Crea la tua prima sessione
    • Cosa sta succedendo
    • Prossimi passi

    Questa guida ti accompagna nella creazione di un agente, nella configurazione di un ambiente, nell'avvio di una sessione e nello streaming delle risposte dell'agente.

    Concetti fondamentali

    ConceptDescription
    AgentThe model, system prompt, tools, MCP servers, and skills
    EnvironmentA configured container template (packages, network access)
    SessionA running agent instance within an environment, performing a specific task and generating outputs
    EventsMessages exchanged between your application and the agent (user turns, tool results, status updates)

    Prerequisiti

    • Un account Console Anthropic
    • Una chiave API

    Installa la CLI

    Verifica l'installazione:

    ant --version

    Installa l'SDK

    Imposta la tua chiave API come variabile d'ambiente:

    export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"

    Crea la tua prima sessione

    Tutte le richieste API di Managed Agents richiedono l'header beta managed-agents-2026-04-01. L'SDK imposta l'header beta automaticamente.

    Cosa sta succedendo

    Quando invii un evento utente, Claude Managed Agents:

    1. Provisiona un container: La configurazione del tuo ambiente determina come viene costruito.
    2. Esegue il ciclo dell'agente: Claude decide quali strumenti utilizzare in base al tuo messaggio
    3. Esegue gli strumenti: Scritture di file, comandi bash e altre chiamate agli strumenti vengono eseguiti all'interno del container
    4. Trasmette eventi in streaming: Ricevi aggiornamenti in tempo reale mentre l'agente lavora
    5. Va in stato idle: L'agente emette un evento session.status_idle quando non ha più nulla da fare

    Prossimi passi

    Definisci il tuo agente

    Crea configurazioni di agente riutilizzabili e con versioning

    1. 1

      Crea un agente

      Crea un agente che definisce il modello, il prompt di sistema e gli strumenti disponibili.

      ant beta:agents create \
        --name "Coding Assistant" \
        --model '{id: claude-opus-4-7}' \
        --system "You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code." \
        --tool '{type: agent_toolset_20260401}'

      Il tipo di strumento agent_toolset_20260401 abilita l'intero set di strumenti agente predefiniti (bash, operazioni sui file, ricerca web e altro). Consulta Strumenti per l'elenco completo e le opzioni di configurazione per singolo strumento.

      Salva l'agent.id restituito. Lo utilizzerai come riferimento in ogni sessione che crei.

    2. 2

      Crea un ambiente

      Un ambiente definisce il container in cui viene eseguito il tuo agente.

      ant beta:environments create \
        --name "quickstart-env" \
        --config '{type: cloud, networking: {type: unrestricted}}'

      Salva l'environment.id restituito. Lo utilizzerai come riferimento in ogni sessione che crei.

    3. 3

      Avvia una sessione

      Crea una sessione che fa riferimento al tuo agente e al tuo ambiente.

      session = client.beta.sessions.create(
          agent=agent.id,
          environment_id=environment.id,
          title="Quickstart session",
      )
      
      print(f"Session ID: {session.id}")
    4. 4

      Invia un messaggio e ricevi la risposta in streaming

      Apri uno stream, invia un evento utente, quindi elabora gli eventi man mano che arrivano:

      with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
          # Send the user message after the stream opens
          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",
                          },
                      ],
                  },
              ],
          )
      
          # Process streaming events
          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

      L'agente scriverà uno script Python, lo eseguirà nel container e verificherà che il file di output sia stato creato. Il tuo output sarà simile a questo:

      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.
    Configura gli ambienti

    Personalizza le impostazioni di rete e del container

    Strumenti dell'agente

    Abilita strumenti specifici per il tuo agente

    Eventi e streaming

    Gestisci gli eventi e guida l'agente durante l'esecuzione