Entrada de Streaming
Comprensión de los dos modos de entrada para Claude Agent SDK y cuándo usar cada uno
Descripción General
El Claude Agent SDK admite dos modos de entrada distintos para interactuar con agentes:
- Modo de Entrada de Streaming (Predeterminado y Recomendado) - Una sesión persistente e interactiva
- Entrada de Mensaje Único - Consultas de una sola vez que utilizan el estado de la sesión y la reanudación
Esta guía explica las diferencias, beneficios y casos de uso para cada modo para ayudarle a elegir el enfoque correcto para su aplicación.
Modo de Entrada de Streaming (Recomendado)
El modo de entrada de streaming es la forma preferida de usar el Claude Agent SDK. Proporciona acceso completo a las capacidades del agente y permite experiencias ricas e interactivas.
Permite que el agente funcione como un proceso de larga duración que recibe entrada del usuario, maneja interrupciones, muestra solicitudes de permisos y gestiona la sesión.
Cómo Funciona
sequenceDiagram
participant App as Your Application
participant Agent as Claude Agent
participant Tools as Tools/Hooks
participant FS as Environment/<br/>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<br/>state maintained
deactivate Agent
Beneficios
Cargas de Imágenes
Adjunte imágenes directamente a los mensajes para análisis visual y comprensión
Mensajes en Cola
Envíe múltiples mensajes que se procesen secuencialmente, con capacidad de interrumpir
Integración de Herramientas
Acceso completo a todas las herramientas y servidores MCP personalizados durante la sesión
Soporte de Hooks
Utilice hooks de ciclo de vida para personalizar el comportamiento en varios puntos
Retroalimentación en Tiempo Real
Vea las respuestas mientras se generan, no solo los resultados finales
Persistencia de Contexto
Mantenga el contexto de la conversación en múltiples turnos de forma natural
Ejemplo de Implementación
import { query, type SDKUserMessage } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
import { readFile } from "fs/promises";
async function* generateMessages(): AsyncGenerator<SDKUserMessage> {
// 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);
}
}
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())
Entrada de Mensaje Único
La entrada de mensaje único es más simple pero más limitada.
Cuándo Usar Entrada de Mensaje Único
Use entrada de mensaje único cuando:
- Necesite una respuesta de una sola vez
- No necesite adjuntos de imágenes, hooks, etc.
- Necesite operar en un entorno sin estado, como una función lambda
Limitaciones
Ejemplo de Implementación
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);
}
}
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())