用 Agent SDK 构建你的第一个 Agent

用 Agent SDK 构建你的第一个 Agent

原文：Building agents with the Claude Agent SDK | Anthropic Engineering Blog

导语

上一篇我们理解了 Agent 的基本架构模式。这一篇，我们动手做。

Claude Agent SDK 是 Anthropic 推出的官方 Agent 开发工具包，它将 Claude Code 的核心能力——理解代码库、编辑文件、运行命令、执行复杂工作流——封装成可编程的 SDK，让开发者能快速构建自主 Agent。

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一、Agent SDK 是什么

Claude Agent SDK（原 Claude Code SDK）允许开发者以编程方式构建 AI Agent。它的核心理念是赋予 Claude 与程序员相同的计算机操作能力。

关键特性：

• 文件系统访问：读取、编辑、创建文件
• 命令执行：运行 shell 命令
• 代码理解：深度理解代码库结构和逻辑
• 工作流编排：串联多步骤任务

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二、构建 Agent 的三步循环

每个 Agent 的工作本质上都是一个循环：

第一步：收集上下文

Agent 需要理解当前环境。这包括：

• 读取相关文件
• 查看 git 历史
• 搜索代码库
• 了解项目结构

第二步：采取行动

基于收集到的上下文，Agent 做出决策并执行：

• 编辑代码文件
• 运行测试
• 执行部署命令
• 调用外部 API

第三步：验证工作

Agent 需要验证自己的工作是否正确：

• 运行单元测试
• 检查编译是否通过
• 验证功能是否符合预期
• 使用浏览器自动化进行端到端测试

这三步不断循环，直到任务完成。

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三、超越编程：多场景应用

Agent SDK 的能力不限于编程，它可以应用于：

场景	示例
金融分析	自动收集财报数据、生成分析报告
个人助理	管理日程、整理邮件、生成摘要
客户支持	自动处理工单、查询知识库、执行操作
研究分析	搜索文献、提取关键信息、生成综述

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四、测试与优化

构建 Agent 后，关键是迭代优化：

1. 定义评估标准：明确什么是"好"的 Agent 行为
2. 收集测试用例：从真实场景中提取代表性任务
3. 运行评估：批量测试 Agent 在各种任务上的表现
4. 分析失败：找出 Agent 失败的模式，针对性优化
5. 优化提示：调整系统提示和工具描述

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五、安装与快速上手

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

# 基本使用
import { Agent } from '@anthropic-ai/claude-agent-sdk';

const agent = new Agent({
  model: 'claude-sonnet-4-5',
  tools: [/* 你的工具 */],
});

const result = await agent.run('帮我重构这个函数');

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六、最佳实践

1. 从小处着手：先让 Agent 完成一个简单任务，再逐步扩展
2. 提供清晰的上下文：Agent 的表现取决于它能获取到的信息质量
3. 设计好工具：工具是 Agent 的手和脚，工具设计好不好直接决定 Agent 能力上限
4. 加入验证环节：不要让 Agent "盲目"执行，每一步都应有验证
5. 保持人类在环：在关键决策点保留人类审批

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读后感

Agent SDK 最大的价值不是它提供了多少 API，而是它传递了一种思维方式：Agent 不是魔法，而是工程。

把"收集上下文 → 采取行动 → 验证结果"这个循环做好，就是一个好 Agent。

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本文是 Anthropic AI Agent 系列 第 2 篇，共 15 篇。下一篇：Agent 高级工具调用

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