Streaming Input
Comprendre les deux modes d'entrée du Claude Agent SDK et quand utiliser chacun
Aperçu
Le Claude Agent SDK prend en charge deux modes d'entrée distincts pour interagir avec les agents :
- Mode Streaming Input (Par défaut et recommandé) - Une session persistante et interactive
- Single Message Input - Des requêtes ponctuelles qui utilisent l'état de la session et la reprise
Ce guide explique les différences, les avantages et les cas d'usage de chaque mode pour vous aider à choisir la bonne approche pour votre application.
Mode Streaming Input (Recommandé)
Le mode streaming input est la façon préférée d'utiliser le Claude Agent SDK. Il fournit un accès complet aux capacités de l'agent et permet des expériences riches et interactives.
Il permet à l'agent de fonctionner comme un processus de longue durée qui accepte les entrées utilisateur, gère les interruptions, affiche les demandes de permission et gère la gestion de session.
Fonctionnement
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
Avantages
Joignez des images directement aux messages pour l'analyse et la compréhension visuelles
Envoyez plusieurs messages qui se traitent séquentiellement, avec la possibilité d'interrompre
Accès complet à tous les outils et serveurs MCP personnalisés pendant la session
Utilisez les hooks de cycle de vie pour personnaliser le comportement à différents points
Voyez les réponses au fur et à mesure qu'elles sont générées, pas seulement les résultats finaux
Maintenez le contexte de la conversation sur plusieurs tours naturellement
Exemple d'implémentation
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())
Single Message Input
Single message input est plus simple mais plus limité.
Quand utiliser Single Message Input
Utilisez single message input quand :
- Vous avez besoin d'une réponse ponctuelle
- Vous n'avez pas besoin de pièces jointes d'images, de hooks, etc.
- Vous devez opérer dans un environnement sans état, comme une fonction lambda
Limitations
Exemple d'implémentation
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())