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# Streaming-Eingabe
> Verständnis der zwei Eingabemodi für Claude Agent SDK und wann jeder verwendet wird
Übersicht
Das Claude Agent SDK unterstützt zwei unterschiedliche Eingabemodi für die Interaktion mit Agenten:
* **Streaming-Eingabemodus** (Standard & Empfohlen) - Eine persistente, interaktive Sitzung
* **Einzelne Nachricht-Eingabe** - One-Shot-Abfragen, die Sitzungszustand und Wiederaufnahme verwenden
Dieser Leitfaden erklärt die Unterschiede, Vorteile und Anwendungsfälle für jeden Modus, um Ihnen bei der Wahl des richtigen Ansatzes für Ihre Anwendung zu helfen.
Der Streaming-Eingabemodus ist die **bevorzugte** Methode zur Verwendung des Claude Agent SDK. Er bietet vollständigen Zugriff auf die Fähigkeiten des Agenten und ermöglicht umfangreiche, interaktive Erfahrungen.
Er ermöglicht es dem Agenten, als langlebiger Prozess zu fungieren, der Benutzereingaben entgegennimmt, Unterbrechungen verarbeitet, Berechtigungsanfragen anzeigt und die Sitzungsverwaltung übernimmt.
Funktionsweise
```mermaid theme={null}
sequenceDiagram
participant App as Your Application
participant Agent as Claude Agent
participant Tools as Tools/Hooks
participant FS as Environment/
File System
App->>Agent: Initialize with AsyncGenerator
activate Agent
App->>Agent: Yield Message 1
Agent->>Tools: Execute tools
Tools->>FS: Read files
FS-->>Tools: File contents
Tools->>FS: Write/Edit files
FS-->>Tools: Success/Error
Agent-->>App: Stream partial response
Agent-->>App: Stream more content...
Agent->>App: Complete Message 1
App->>Agent: Yield Message 2 + Image
Agent->>Tools: Process image & execute
Tools->>FS: Access filesystem
FS-->>Tools: Operation results
Agent-->>App: Stream response 2
App->>Agent: Queue Message 3
App->>Agent: Interrupt/Cancel
Agent->>App: Handle interruption
Note over App,Agent: Session stays alive
Note over Tools,FS: Persistent file system
state maintained
deactivate Agent
```
Vorteile
Bilder direkt an Nachrichten anhängen für visuelle Analyse und Verständnis
Mehrere Nachrichten senden, die sequenziell verarbeitet werden, mit der Möglichkeit zu unterbrechen
Vollständiger Zugriff auf alle Tools und benutzerdefinierten MCP-Server während der Sitzung
Sehen Sie Antworten, während sie generiert werden, nicht nur die endgültigen Ergebnisse
Behalten Sie den Gesprächskontext über mehrere Umdrehungen hinweg natürlich bei
Implementierungsbeispiel
```typescript TypeScript theme={null}
import { query, type SDKUserMessage } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
import { readFile } from "fs/promises";
async function* generateMessages(): AsyncGenerator {
// First message
yield {
type: "user",
message: {
role: "user",
content: "Analyze this codebase for security issues"
},
parent_tool_use_id: null
};
// Wait for conditions or user input
await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 2000));
// Follow-up with image
yield {
type: "user",
message: {
role: "user",
content: [
{
type: "text",
text: "Review this architecture diagram"
},
{
type: "image",
source: {
type: "base64",
media_type: "image/png",
data: await readFile("diagram.png", "base64")
}
}
]
},
parent_tool_use_id: null
};
}
// Process streaming responses
for await (const message of query({
prompt: generateMessages(),
options: {
maxTurns: 10,
allowedTools: ["Read", "Grep"]
}
})) {
if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
console.log(message.result);
}
}
```
```python Python theme={null}
from claude_agent_sdk import (
ClaudeSDKClient,
ClaudeAgentOptions,
AssistantMessage,
TextBlock,
)
import asyncio
import base64
async def streaming_analysis():
async def message_generator():
# First message
yield {
"type": "user",
"message": {
"role": "user",
"content": "Analyze this codebase for security issues",
},
}
# Wait for conditions
await asyncio.sleep(2)
# Follow-up with image
with open("diagram.png", "rb") as f:
image_data = base64.b64encode(f.read()).decode()
yield {
"type": "user",
"message": {
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Review this architecture diagram"},
{
"type": "image",
"source": {
"type": "base64",
"media_type": "image/png",
"data": image_data,
},
},
],
},
}
# Use ClaudeSDKClient for streaming input
options = ClaudeAgentOptions(max_turns=10, allowed_tools=["Read", "Grep"])
async with ClaudeSDKClient(options) as client:
# Send streaming input
await client.query(message_generator())
# Process responses
async for message in client.receive_response():
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if isinstance(block, TextBlock):
print(block.text)
asyncio.run(streaming_analysis())
```
Im TypeScript SDK endet der Stream mit einem Fehler, der `Claude Code process aborted by user` lautet, wenn Ihr Nachrichtengenerator beispielsweise eine fehlende Datei liest, anstatt den ursprünglichen Fehler anzuzeigen. Überprüfen Sie daher zuerst den Code in Ihrem Generator, wenn Sie diese Meldung sehen. Der Fehler kann auch einer langen verkleinerten Zeile mit gebündeltem SDK-Quellcode vorangehen, daher lesen Sie bis zum Ende der Ausgabe, um den Fehlertext zu finden.
Im Python SDK wird eine Generatorausnahme auf Debug-Ebene protokolliert und die Sitzung stellt sich ohne Auslösen ein. Wenn also eine Streaming-Sitzung ohne Ausgabe hängen bleibt, aktivieren Sie Debug-Protokollierung und überprüfen Sie Ihren Generator.
Die Eingabe einer einzelnen Nachricht ist einfacher, aber begrenzter.
Verwenden Sie die Eingabe einer einzelnen Nachricht, wenn:
* Sie eine One-Shot-Antwort benötigen
* Sie keine Bild-Anhänge oder Mid-Session-Kontrollmethoden benötigen
* Sie in einer zustandslosen Umgebung arbeiten müssen, z. B. in einer Lambda-Funktion
Einschränkungen
Der Modus für die Eingabe einer einzelnen Nachricht unterstützt **nicht**:
* Direkte Bild-Anhänge in Nachrichten
* Dynamische Nachrichtenwarteschlangen
* Echtzeit-Unterbrechung
* Natürliche Multi-Turn-Gespräche
Wenn eine Abfrage mit einem Fehler endet, z. B. `error_max_turns`, löst ein einzelner `query()`-Aufruf einen Fehler aus, der den Fehlertext nach dem Ausgeben der endgültigen Ergebnisnachricht enthält. Wickeln Sie daher die Schleife in einen Try-Block ein, wenn Ihr Code fortgesetzt werden muss. Siehe [Ergebnis verarbeiten](/de/agent-sdk/agent-loop#handle-the-result) für die Ergebnis-Untertypen.
Implementierungsbeispiel
```typescript TypeScript theme={null}
import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
// Simple one-shot query
for await (const message of query({
prompt: "Explain the authentication flow",
options: {
maxTurns: 1,
allowedTools: ["Read", "Grep"]
}
})) {
if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
console.log(message.result);
}
}
// Continue conversation with session management
for await (const message of query({
prompt: "Now explain the authorization process",
options: {
continue: true,
maxTurns: 1
}
})) {
if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
console.log(message.result);
}
}
```
```python Python theme={null}
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, ResultMessage
import asyncio
async def single_message_example():
# Simple one-shot query using query() function
async for message in query(
prompt="Explain the authentication flow",
options=ClaudeAgentOptions(max_turns=1, allowed_tools=["Read", "Grep"]),
):
if isinstance(message, ResultMessage):
print(message.result)
# Continue conversation with session management
async for message in query(
prompt="Now explain the authorization process",
options=ClaudeAgentOptions(continue_conversation=True, max_turns=1),
):
if isinstance(message, ResultMessage):
print(message.result)
asyncio.run(single_message_example())
```