이 가이드는 에이전트 생성, 환경 설정, 세션 시작, 에이전트 응답 스트리밍 과정을 단계별로 안내합니다.
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| Agent | 모델, 시스템 프롬프트, 도구, MCP 서버 및 스킬 |
| Environment | 세션이 실행되는 위치에 대한 구성: Anthropic이 관리하는 클라우드 샌드박스 또는 자체 인프라에서 호스팅하는 샌드박스 |
| Session | 환경 내에서 실행 중인 에이전트 인스턴스로, 특정 작업을 수행하고 출력을 생성함 |
| Events | 애플리케이션과 에이전트 간에 교환되는 메시지(사용자 턴, 도구 결과, 상태 업데이트) |
brew install anthropics/tap/ant설치를 확인하세요:
ant --versionpip install anthropicAPI 키를 환경 변수로 설정하세요:
export ANTHROPIC_API_KEY="your-api-key-here"에이전트 생성
모델, 시스템 프롬프트, 사용 가능한 도구를 정의하는 에이전트를 생성하세요.
AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
echo "Agent ID: $AGENT_ID"name: Coding Assistant
model:
id: claude-opus-5
system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
tools:
- type: agent_toolset_20260401agent_toolset_20260401 도구 유형은 사전 구축된 에이전트 도구 전체 세트(bash, 파일 작업, 웹 검색 등)를 활성화합니다. 전체 목록과 도구별 구성 옵션은 도구를 참조하세요.
반환된 agent.id를 저장하세요. 생성하는 모든 세션에서 이를 참조하게 됩니다.
환경 생성
환경은 에이전트가 실행되는 샌드박스를 정의합니다.
ENVIRONMENT_ID=$(ant beta:environments create --transform id --raw-output < quickstart.environment.yaml)
echo "Environment ID: $ENVIRONMENT_ID"name: quickstart-env
config:
type: cloud
networking:
type: unrestricted반환된 environment.id를 저장하세요. 생성하는 모든 세션에서 이를 참조하게 됩니다.
세션 시작
에이전트와 환경을 참조하는 세션을 생성하세요.
session = client.beta.sessions.create(
agent=agent.id,
environment_id=environment.id,
title="Quickstart session",
)
print(f"Session ID: {session.id}")메시지 전송 및 응답 스트리밍
스트림을 열고 사용자 이벤트를 전송한 다음, 도착하는 이벤트를 처리하세요:
with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
# 스트림이 열린 후 사용자 메시지를 전송하세요
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",
},
],
},
],
)
# 스트리밍 이벤트를 처리하세요
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.")
break에이전트는 Python 스크립트를 작성하고 샌드박스에서 실행한 다음, 출력 파일이 생성되었는지 확인합니다. 출력은 다음과 유사합니다:
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.사용자 이벤트를 전송하면 Claude Managed Agents는 다음을 수행합니다:
session.status_idle 이벤트를 발생시킵니다.다음 각 퀵스타트는 Claude Managed Agents를 인기 있는 채팅 프레임워크와 결합하여 완전하고 실행 가능한 애플리케이션을 만듭니다. 각 예제에서 프레임워크는 채팅 화면을 렌더링하고, 관리형 세션은 서버 측에서 에이전트 루프를 실행합니다. 세션은 대화 기록을 보관하고, 샌드박스에서 도구를 실행하며, 프런트엔드가 렌더링하는 이벤트를 스트리밍합니다.
Vercel의 Chat SDK로 구축한 브라우저 채팅 속 리서치 애널리스트입니다. 각 대화는 하나의 영구 세션으로, 라이브 피드가 도구 호출을 보여주는 동안 응답을 스트리밍합니다. Chat SDK 어댑터를 교체하면 동일한 핸들러를 Slack, Teams, Discord 또는 WhatsApp으로 옮길 수 있습니다.
assistant-ui 프리미티브로 구축한 채팅 속 스프레드시트 애널리스트입니다. 세션이 스레드 목록이 되고, 하나의 리듀서가 세션 이벤트 로그를 메시지와 도구 카드로 변환하며, 각 bash 명령은 실행 전에 인라인 허용/거부 게이트를 렌더링합니다.
CopilotKit 채팅 속 개인 재무 어시스턴트입니다. Claude Managed Agents용 AG-UI 어댑터가 각 채팅 스레드를 관리형 세션에 매핑하고 응답을 토큰 단위로 스트리밍하며, 커스텀 도구가 대화 내에 인터랙티브 차트를 인라인으로 렌더링합니다.
재사용 가능하고 버전 관리되는 에이전트 구성 만들기
네트워킹 및 샌드박스 설정 사용자 지정하기
에이전트에 특정 도구 활성화하기
이벤트를 처리하고 실행 중에 에이전트 조정하기
반복 cron 일정에 따라 에이전트 실행하기
문서 코퍼스를 한 번 지식 위키로 정제한 다음, 반복되는 질문에 훨씬 적은 비용으로 답변하기
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