Anthropic ha rilasciato il Claude Agent SDK, un framework opensource per la costruzione di agenti AI production-grade. Disponibile in Python e TypeScript, copre i pattern principali documentati nel famoso Building effective agents.
Cosa offre
- Tool calling strutturato con type-safety nativa
- Context window management automatico (compaction quando serve)
- Eval suite integrata per testare gli agenti su scenari reali
- Telemetria per costi, latenza, tool calls
- Pattern predefiniti: prompt chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers, evaluator-optimizer
Quick start
from anthropic import Anthropic
from claude_agent_sdk import Agent, tool
@tool
def search_docs(query: str) -> str:
"""Cerca nella documentazione interna."""
return docs_index.query(query)
agent = Agent(
client=Anthropic(),
model="claude-opus-4-7",
tools=[search_docs],
system="Sei un assistente che risponde con citazioni precise."
)
response = agent.run("Spiegami il flusso di onboarding clienti")
Quando ha senso
Il Claude Agent SDK è una buona scelta quando:
- Vuoi un framework opinionated ma non rigido (rispetta i principi "start simple")
- Hai bisogno di evals built-in senza costruirli da zero
- Lavori con tool calling complesso e vuoi type-safety
- Hai requisiti di osservabilità (tracing, costi, performance)
Quando NO
Se stai facendo un singolo prompt o un workflow chained molto lineare, l'overhead del framework non vale la candela. Una chiamata diretta all'API Anthropic resta più semplice.
Repository
github.com/anthropics/claude-agent-sdk-python · MIT License · attivamente sviluppato dal team Anthropic.
Cosa proveremo questa settimana
In Noonic Labs lo stiamo testando su un agente customer-care reale. Pubblicheremo benchmark vs implementazione manuale.