Claude Platform Docs
Managed AgentsПервые шаги

Начало работы с Claude Managed Agents

Создайте своего первого автономного агента.

Это руководство проведёт вас через создание агента, настройку окружения, запуск сессии и потоковую передачу ответов агента.

Основные понятия

ПонятиеОписание
Agent (агент)Модель, системная подсказка, инструменты, серверы MCP и навыки
Environment (среда)Конфигурация того, где выполняются сессии: облачная песочница, управляемая Anthropic, или самостоятельно размещённая песочница в вашей собственной инфраструктуре
Session (сессия)Запущенный экземпляр агента в среде, выполняющий конкретную задачу и генерирующий выходные данные
Events (события)Сообщения, которыми обмениваются ваше приложение и агент (реплики пользователя, результаты инструментов, обновления статуса)

Предварительные требования

Установка CLI

brew install anthropics/tap/ant

Проверьте установку:

ant --version

Установка SDK

pip install anthropic

Задайте ваш ключ API в качестве переменной окружения:

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

Создание первой сессии

  1. Создайте агента

    Создайте агента, который определяет модель, «system prompt» (системную подсказку) и доступные инструменты.

    AGENT_ID=$(ant beta:agents create --transform id --raw-output < coding-assistant.agent.yaml)
    
    echo "Agent ID: $AGENT_ID"
    coding-assistant.agent.yaml
    name: Coding Assistant
    model:
      id: claude-opus-5
    system: You are a helpful coding assistant. Write clean, well-documented code.
    tools:
      - type: agent_toolset_20260401

    Тип инструмента agent_toolset_20260401 включает полный набор готовых инструментов агента (bash, операции с файлами, веб-поиск и другие). Полный список и параметры конфигурации для каждого инструмента см. в разделе Инструменты.

    Сохраните возвращённый agent.id. Вы будете ссылаться на него в каждой создаваемой сессии.

  2. Создайте окружение

    Окружение определяет песочницу, в которой работает ваш агент.

    ENVIRONMENT_ID=$(ant beta:environments create --transform id --raw-output < quickstart.environment.yaml)
    
    echo "Environment ID: $ENVIRONMENT_ID"
    quickstart.environment.yaml
    name: quickstart-env
    config:
      type: cloud
      networking:
        type: unrestricted

    Сохраните возвращённый environment.id. Вы будете ссылаться на него в каждой создаваемой сессии.

  3. Запустите сессию

    Создайте сессию, которая ссылается на вашего агента и окружение.

    session = client.beta.sessions.create(
        agent=agent.id,
        environment_id=environment.id,
        title="Quickstart session",
    )
    
    print(f"Session ID: {session.id}")
  4. Отправьте сообщение и получите ответ в потоковом режиме

    Откройте поток, отправьте пользовательское событие, затем обрабатывайте события по мере их поступления:

    with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
        # Отправить сообщение пользователя после открытия потока
        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",
                        },
                    ],
                },
            ],
        )
    
        # Обработка событий потоковой передачи
        for event in stream:
            match event.type:
                case "agent.message":
                    for block in event.content:
                        if block.type == "text":
                            print(block.text, end="")
                case "agent.tool_use":
                    print(f"\n[Using tool: {event.name}]")
                case "session.status_idle":
                    print("\n\nAgent finished.")
                    break

    Агент пишет скрипт на Python, запускает его в песочнице и проверяет, что выходной файл был создан. Ваш вывод будет выглядеть примерно так:

    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.

Что происходит

Когда вы отправляете пользовательское событие, Claude Managed Agents:

  1. Подготавливает песочницу: конфигурация вашего окружения определяет, как она создаётся.
  2. Запускает цикл агента: Claude определяет, какие инструменты использовать, на основе вашего сообщения.
  3. Выполняет инструменты: запись файлов, команды bash и другие вызовы инструментов выполняются внутри песочницы.
  4. Передаёт события в потоковом режиме: вы получаете обновления в реальном времени по мере работы агента.
  5. Переходит в режим ожидания: агент отправляет событие session.status_idle, когда ему больше нечего делать.

Создание полноценного приложения

Каждое из этих кратких руководств сочетает Claude Managed Agents с популярным чат-фреймворком для создания полноценного, готового к запуску приложения. В каждом из них фреймворк отображает интерфейс чата, а управляемая сессия выполняет цикл агента на стороне сервера: сессия хранит историю переписки, запускает инструменты в песочнице и передаёт в потоковом режиме события, которые отображает фронтенд.

Аналитик-исследователь в браузерном чате, созданном с помощью Chat SDK от Vercel. Каждый разговор — это одна постоянная сессия, которая передаёт свой ответ в потоковом режиме, пока живая лента показывает вызовы инструментов. Замена адаптера Chat SDK переносит тот же обработчик в Slack, Teams, Discord или WhatsApp.

Аналитик электронных таблиц в чате, построенном из примитивов assistant-ui. Сессии образуют список тредов, один редьюсер превращает журнал событий сессии в сообщения и карточки инструментов, а каждая команда bash перед выполнением отображает встроенный запрос «Разрешить/Запретить».

Персональный финансовый помощник в чате CopilotKit. Адаптер AG-UI для Claude Managed Agents сопоставляет каждый тред чата с управляемой сессией и передаёт ответы в потоковом режиме токен за токеном, а пользовательские инструменты отображают интерактивные диаграммы прямо в разговоре.

Следующие шаги

Создавайте переиспользуемые версионируемые конфигурации агентов

Настраивайте сетевые параметры и параметры песочницы

Включайте определённые инструменты для вашего агента

Обрабатывайте события и направляйте агента в процессе выполнения

Запускайте агента по повторяющемуся расписанию cron

Один раз преобразуйте корпус документов в вики-базу знаний, а затем отвечайте на повторяющиеся вопросы на её основе за малую долю стоимости

Was this page helpful?