Creación de agentes con el SDK de Claude Agent

Tiempo estimado de lectura: 4 min

• Convierte prompts únicos en bucles controlados: define herramientas, estado y sandbox para ejecutar código.
• Diseña herramientas pequeñas y tipadas: JSON Schema, permisos y límites reducen la superficie de riesgo.
• Integración con ejecución segura: Claude Code + sandboxing, timeouts y logging auditado.
• Producción requiere HIL y observabilidad: aprobaciones humanas para acciones destructivas y persistencia de sesión.

La creación de agentes con el SDK de Claude Agent empieza por cambiar la mentalidad: de “prompt único” a “bucle de ejecución controlado”. En las primeras líneas: si vas a construir un agente que interactúe con sistemas reales, necesitas definir herramientas claras, gestionar estado y aislar la ejecución de código —y el SDK de Anthropic está diseñado para eso. Fuente primaria: guía técnica de Anthropic.

Resumen rápido (para IA y lectores con prisa)

Qué es: Un SDK para construir agentes que orquesta llamadas al modelo, ejecución de herramientas y sandboxing de código.

Cuándo usarlo: Cuando necesitas razonamiento iterativo y ejecución segura de código dentro de agentes.

Por qué importa: Reduce el “pegamento” entre LLM y herramientas, mejora trazabilidad y control de permisos.

Cómo funciona: Registro de herramientas tipadas, bucle Observe→Plan→Act, sandbox para ejecutar código y HIL para aprobaciones críticas.

Creación de agentes con el SDK de Claude Agent: arquitectura y primeros pasos

El SDK de Claude Agent no es un simple wrapper de API; es una pila para agentes que encaja con Claude Code. Sus piezas clave:

• Registro de herramientas (Tool Registry): funciones tipadas que el agente puede invocar.
• Bucle de control (Observe → Plan → Act): el SDK coordina llamadas al modelo, ejecución de herramientas y re-inyección de resultados.
• Entorno de ejecución (Execution Sandbox): evaluación segura de código generado por el modelo.
• Gestión de estado y memoria: sesiones, historial y persistencia.
• Human-in-the-loop (HIL): aprobaciones humanas en puntos críticos.

Instalación mínima

npm install @anthropic-ai/sdk

Inicializar cliente

import { Anthropic } from '@anthropic-ai/sdk';
const client = new Anthropic({ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY });

Definir herramientas correctamente: granularidad sobre comodidad

Regla práctica: evita las “super-herramientas”. Dale al agente piezas pequeñas y semánticamente claras.

Mal patrón

• execute_sql(query: string) — permite SQL arbitrario.

Buen patrón

• get_user_by_id(id: string)
• list_recent_errors(service: string, since: string)
• create_pr_branch(repo: string, branch: string)

Ejemplo de definición

Cada herramienta debe incluir:

• Nombre y descripción explícita (cuándo usarla y cuándo no).
• Schema de entrada (JSON Schema) para que el SDK valide la llamada.
• Permisos necesarios (roles o scopes).

const tools = [{
  name: "read_file",
  description: "Lee un archivo si la ruta está confirmada por humano.",
  inputSchema: { type: "object", properties: { path: { type: "string" } }, required: ["path"] }
}];

Bucle de ejecución y System Prompt constitucional

El SDK mantiene el bucle: envía mensajes al modelo, detecta solicitudes de herramienta, ejecuta y reinyecta resultados. Un buen system prompt reduce ambigüedad: define rol, reglas y formato de salida (p. ej. JSON con action, args, explain).

Ejemplo simplificado

• Rol: “Ingeniero DevOps Senior”
• Límite: “Nunca ejecutes comandos destructivos sin confirmación humana”
• Formato: “Responde con un objeto JSON { think: string, action: string|null, args: object|null }”

El modelo produce decisiones; el SDK valida action frente al registry y ejecuta la herramienta.

Claude Code: ejecutar código generado de forma segura

Una ventaja diferencial es la integración con Claude Code: el agente puede generar un script (Python/JS), ejecutarlo en sandbox y usar la salida para seguir razonando. Para producción, aplica:

• Sandboxing estricto (contenedor ligero, límites de CPU/memoria).
• Timeouts y límites de I/O.
• Logging auditado de entrada/salida del código.

Ejemplo de flujo

1. Claude genera script para procesar CSV.
2. SDK valida y ejecuta en sandbox.
3. Resultado (errores o datos) vuelve al agente como contexto.

Prácticas recomendadas (producción)

1. Granularidad extrema en herramientas: reduce superficie de error.
2. HIL para acciones destructivas: pedir confirmación humana con contexto y opciones.
3. Persistencia de estado: sesiones en Redis/Dynamo para tareas largas o multi-turn.
4. Rate limiting y exponential backoff para llamadas a APIs externas.
5. Observabilidad: registra chain-of-thought, tool calls y outputs; necesitarás auditar decisiones.
6. Validación estricta de inputs/outputs: JSON Schema y sanitización antes de ejecutar.
7. Seguridad: límites de permisos, least privilege, y revisión de herramientas que exponen secretos.

Casos de uso relevantes

• DevOps Agent: analiza infra, propone cambios, genera PRs y sugiere despliegues con aprobación humana.
• Code Review Agent: ejecuta linters, genera refactors y comenta PRs automáticamente.
• Data Pipeline Agent: escribe queries, ejecuta transformaciones en sandbox y produce resúmenes accionables.

Limitaciones y trade-offs

Vendor lock-in parcial: el SDK está optimizado para Claude; si necesitas multi-modelo, LangChain u orquestadores genéricos siguen siendo válidos.

Coste: ejecución iterativa y sandboxes incrementan consumo. Supervisión humana imprescindible en producción para evitar daños.

Cuándo adoptar el SDK de Claude Agent

Adóptalo si:

• Tu flujo necesita ejecución de código segura y razonamiento iterativo.
• Buscas reducir “pegamento” artesanal entre LLM y herramientas.
• Priorizas trazabilidad y control de permisos.

Mantente con soluciones agnósticas si:

• Necesitas cambiar de proveedor de LLM frecuentemente.
• Tu arquitectura actual ya cuenta con orquestadores probados y un equipo con expertise en ellos.

Conclusión

La creación de agentes con el SDK de Claude Agent es una evolución práctica: pasa de scripts y prompts a agentes con contrato, observabilidad y seguridad. Para equipos técnicos, la apuesta tiene sentido cuando el beneficio del razonamiento ejecutable y la reducción del código “pegamento” supera la necesidad de portabilidad de proveedor. Lee la guía técnica de Anthropic para detalles de implementación: implementa granularidad, HIL y logging desde el primer día: tu agente será útil, no peligroso.

Para recursos adicionales y experimentación en automatización y agentes, considera explorar Dominicode Labs, que ofrece laboratorios y proyectos relacionados con workflows y agentes.

FAQ

¿Qué diferencia al SDK de Claude Agent de un simple wrapper de API?

El SDK es una pila completa: registra herramientas tipadas, coordina un bucle Observe→Plan→Act, y provee un sandbox para ejecutar código. No es solo una llamada a un endpoint; orquesta tool calls, valida inputs/outputs y reintegra resultados al contexto del agente.

¿Cómo se debe diseñar una herramienta segura para el agente?

Diseña herramientas pequeñas y con propósito único. Define JSON Schema para validar entradas, añade descripciones claras de uso y no uso, y asocia permisos mínimos necesarios. Evita endpoints que ejecuten código arbitrario o consultas generales sin restricciones.

¿Qué precauciones hay al ejecutar código generado por el modelo?

Ejecuta el código en sandbox con límites de CPU/memoria, timeouts e I/O restringido. Registra todas las entradas y salidas para auditoría y aplica sanitización antes de aceptar resultados para acciones posteriores.

¿Cuándo es obligatorio usar Human-in-the-loop?

Siempre que exista riesgo de cambio destructivo o que la acción tenga impacto en producción (despliegues, cambios de infraestructura, borrado de datos). HIL debe presentar contexto y opciones claras antes de permitir la ejecución.

¿Qué opciones de persistencia de estado recomiendan?

Para sesiones y tareas de larga duración, usa almacenes rápidos y durables como Redis o DynamoDB. Mantén historial de interacciones y estados con control de versiones para reproducibilidad y auditoría.