Managed Agents 说明文档

# Managed Agents — Python > **未展示绑定：** 本 README 涵盖了 Python 中最常见的托管智能体流程。如果您需要未展示的类、方法、命名空间、字段或行为，请从 `shared/live-sources.md` 获取 Python SDK 仓库或相关文档页面，而不是进行猜测。不要从 cURL 格式或其他语言的 SDK 进行推断。 > **智能体是持久的 — 创建一次，通过 ID 引用。** 存储 `agents.create` 返回的智能体 ID，并将其传递给后续的每个 `sessions.create`；不要在请求路径中调用 `agents.create`。Anthropic CLI 是从版本控制的 YAML 创建智能体和环境的一种便捷方式 — 其 URL 在 `shared/live-sources.md` 中。以下示例展示了代码内创建以保持完整性；在生产环境中，创建调用应属于设置阶段，而不是请求路径。 ## 安装 bash pip install anthropic ## 客户端初始化 python import anthropic # 默认（使用 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量） client = anthropic.Anthropic() # 显式 API Key client = anthropic.Anthropic(api_key="your-api-key") --- ## 创建环境 python environment = client.beta.environments.create( name="my-dev-env", config={ "type": "cloud", "networking": {"type": "unrestricted"}, }, ) print(environment.id) # env_... ## 创建智能体 (必需的第一步) > ⚠️ **没有内联智能体配置。** `model`/`system`/`tools` 存在于智能体对象上，而不是会话上。始终从 `agents.create()` 开始 — 会话仅接受 `agent={"type": "agent", "id": agent.id}`。 ### 最小化配置 python # 1. 创建智能体 (可重用，版本化) agent = client.beta.agents.create( name="Coding Assistant", model="claude-opus-4-7", tools=[{"type": "agent_toolset_20260401", "default_config": {"enabled": True}}], ) # 2. 启动会话 session = client.beta.sessions.create( agent={"type": "agent", "id": agent.id, "version": agent.version}, environment_id=environment.id, ) print(session.id, session.status) ### 使用系统提示词和自定义工具 python import os agent = client.beta.agents.create( name="Code Reviewer", model="claude-opus-4-7", system="You are a senior code reviewer.", tools=[ {"type": "agent_toolset_20260401"}, { "type": "custom", "name": "run_tests", "description": "Run the test suite", "input_schema": { "