Быстрый старт

1. Настроить проект с Agent SDK
2. Создать файл с некорректным кодом
3. Запустить агента, который автоматически находит и исправляет ошибки

​

Предварительные требования

• Node.js 18+ или Python 3.10+
• Учётная запись Anthropic (зарегистрируйтесь здесь)

​

Настройка

mkdir my-agent && cd my-agent

npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk

uv init && uv add claude-agent-sdk

python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip3 install claude-agent-sdk

ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key

​

Создайте файл с ошибками

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total / len(numbers)


def get_user_name(user):
    return user["name"].upper()

1. calculate_average([]) падает с ошибкой деления на ноль
2. get_user_name(None) падает с TypeError

​

Создайте агента, который находит и исправляет ошибки

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, ResultMessage


async def main():
    # Agentic loop: streams messages as Claude works
    async for message in query(
        prompt="Review utils.py for bugs that would cause crashes. Fix any issues you find.",
        options=ClaudeAgentOptions(
            allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],  # Tools Claude can use
            permission_mode="acceptEdits",  # Auto-approve file edits
        ),
    ):
        # Print human-readable output
        if isinstance(message, AssistantMessage):
            for block in message.content:
                if hasattr(block, "text"):
                    print(block.text)  # Claude's reasoning
                elif hasattr(block, "name"):
                    print(f"Tool: {block.name}")  # Tool being called
        elif isinstance(message, ResultMessage):
            print(f"Done: {message.subtype}")  # Final result


asyncio.run(main())

1. query: основная точка входа, которая создаёт цикл агента. Она возвращает асинхронный итератор, поэтому вы используете async for для потоковой передачи сообщений по мере работы Claude. Полный API см. в справочнике Python или TypeScript SDK.
2. prompt: то, что вы хотите, чтобы сделал Claude. Claude определяет, какие инструменты использовать, на основе задачи.
3. options: конфигурация для агента. В этом примере используется allowedTools для предварительного одобрения Read, Edit и Glob, а также permissionMode: "acceptEdits" для автоматического одобрения изменений файлов. Другие опции включают systemPrompt, mcpServers и многое другое. Все опции для Python или TypeScript.

​

Запустите вашего агента

python3 agent.py

npx tsx agent.ts

1. Прочитал utils.py для понимания кода
2. Проанализировал логику и определил граничные случаи, которые вызовут сбой
3. Отредактировал файл для добавления надлежащей обработки ошибок

​

Попробуйте другие подсказки

• "Add docstrings to all functions in utils.py"
• "Add type hints to all functions in utils.py"
• "Create a README.md documenting the functions in utils.py"

​

Настройте вашего агента

options = ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob", "WebSearch"], permission_mode="acceptEdits"
)

options = ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],
    permission_mode="acceptEdits",
    system_prompt="You are a senior Python developer. Always follow PEP 8 style guidelines.",
)

options = ClaudeAgentOptions(
    allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob", "Bash"], permission_mode="acceptEdits"
)

​

Ключевые концепции

​

Устранение неполадок

​

Ошибка API thinking.type.enabled не поддерживается для этой модели

API Error: 400 {"type":"invalid_request_error","message":"\"thinking.type.enabled\" is not supported for this model. Use \"thinking.type.adaptive\" and \"output_config.effort\" to control thinking behavior."}

​

Следующие шаги

• Разрешения: контролируйте, что может делать ваш агент и когда ему нужно одобрение
• Hooks: запускайте пользовательский код до или после вызовов инструментов
• Сессии: создавайте многооборотных агентов, которые сохраняют контекст
• MCP servers: подключайтесь к базам данных, браузерам, API и другим внешним системам
• Хостинг: развёртывайте агентов в Docker, облако и CI/CD
• Примеры агентов: см. полные примеры: помощник по электронной почте, исследовательский агент и многое другое