> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://code.claude.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
# Streaming Input
> Понимание двух режимов ввода для Claude Agent SDK и когда использовать каждый
Обзор
Claude Agent SDK поддерживает два различных режима ввода для взаимодействия с агентами:
* **Режим Streaming Input** (По умолчанию и рекомендуется) - Постоянная интерактивная сессия
* **Single Message Input** - Одноразовые запросы, которые используют состояние сессии и возобновление
Это руководство объясняет различия, преимущества и варианты использования каждого режима, чтобы помочь вам выбрать правильный подход для вашего приложения.
Режим streaming input - это **предпочтительный** способ использования Claude Agent SDK. Он обеспечивает полный доступ к возможностям агента и позволяет создавать богатые интерактивные впечатления.
Он позволяет агенту работать как долгоживущий процесс, который принимает пользовательский ввод, обрабатывает прерывания, выводит запросы разрешений и управляет сессией.
Как это работает
```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
```
Преимущества
Прикрепляйте изображения непосредственно к сообщениям для визуального анализа и понимания
Отправляйте несколько сообщений, которые обрабатываются последовательно, с возможностью прерывания
Полный доступ ко всем инструментам и пользовательским MCP серверам во время сессии
Смотрите ответы по мере их создания, а не только финальные результаты
Сохраняйте контекст разговора между несколькими ходами естественным образом
Пример реализации
```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())
```
В TypeScript SDK, если ваш генератор сообщений выбросит исключение, например, когда файл, который он читает, отсутствует, поток завершится с ошибкой, которая гласит `Claude Code process aborted by user` вместо исходной ошибки, поэтому сначала проверьте код внутри вашего генератора, когда вы видите это сообщение. Ошибке также может предшествовать длинная минифицированная строка объединённого исходного кода SDK, поэтому прочитайте до конца вывода, чтобы найти текст ошибки.
В Python SDK исключение генератора регистрируется на уровне отладки, и сессия зависает без выброса исключения, поэтому если сессия streaming зависает без вывода, включите логирование отладки и проверьте ваш генератор.
Ввод одного сообщения проще, но более ограничен.
Используйте ввод одного сообщения когда:
* Вам нужен одноразовый ответ
* Вам не нужны вложения изображений или методы управления в середине сеанса
* Вам нужно работать в безгосударственной среде, такой как lambda функция
Ограничения
Режим ввода одного сообщения **не** поддерживает:
* Прямое вложение изображений в сообщения
* Динамическую очередь сообщений
* Прерывание в реальном времени
* Естественные многоходовые разговоры
Если запрос заканчивается результатом ошибки, например `error_max_turns`, один вызов `query()` вызывает ошибку, которая включает текст сбоя после выдачи финального сообщения результата, поэтому оберните цикл в блок try, если вашему коду нужно продолжить работу. См. [Обработка результата](/ru/agent-sdk/agent-loop#handle-the-result) для подтипов результатов.
Пример реализации
```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())
```