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agent-sdk/quickstart.md 2026-09-17 05:00 UTC to 2026-09-18 23:58 UTC

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2026
Wed 9 22:58 Fri 18 23:58 Fri 25 23:58

빠른 시작

Python 또는 TypeScript Agent SDK를 사용하여 자율적으로 작동하는 AI 에이전트를 구축하기 시작합니다

Agent SDK를 사용하여 코드를 읽고, 버그를 찾고, 수동 개입 없이 모두 자동으로 버그를 수정하는 AI 에이전트를 구축합니다.

수행할 작업:

  1. Agent SDK를 사용하여 프로젝트 설정
  2. 버그가 있는 코드가 포함된 파일 생성
  3. 버그를 자동으로 찾고 수정하는 에이전트 실행

필수 조건

설정

1

프로젝트 폴더 생성

이 빠른 시작을 위한 새 디렉토리를 생성합니다:

mkdir my-agent
cd my-agent

자신의 프로젝트의 경우 모든 폴더에서 SDK를 실행할 수 있습니다. 기본적으로 해당 디렉토리 및 하위 디렉토리의 파일에 액세스할 수 있습니다.

2

SDK 설치

언어에 맞는 Agent SDK 패키지를 설치합니다:

npm init -y
npm pkg set type=module
npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk
npm install --save-dev tsx

package.json에서 "type": "module"을 설정하면 에이전트 스크립트가 최상위 await를 사용할 수 있으며, tsx는 TypeScript 파일을 직접 실행합니다. npm은 설치가 성공하면 added N packages를 출력합니다.

3

API 키 설정

Claude 콘솔에서 API 키를 가져온 다음 에이전트를 실행할 셸에서 환경 변수로 설정합니다:

export ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key

SDK는 에이전트를 실행하는 프로세스의 환경에서 키를 읽습니다. .env 파일을 자동으로 로드하지 않습니다. 키를 .env 파일에 보관하는 경우 SDK를 호출하기 전에 dotenv 패키지 등으로 직접 로드합니다.

SDK는 또한 타사 API 공급자를 통한 인증을 지원합니다:

  • Amazon Bedrock: CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK=1 환경 변수를 설정하고 AWS 자격 증명을 구성합니다
  • Claude Platform on AWS: CLAUDE_CODE_USE_ANTHROPIC_AWS=1 및 ANTHROPIC_AWS_WORKSPACE_ID를 설정한 다음 AWS 자격 증명을 구성합니다
  • Google Cloud의 Agent Platform: CLAUDE_CODE_USE_VERTEX=1 환경 변수를 설정하고 Google Cloud 자격 증명을 구성합니다
  • Microsoft Foundry: CLAUDE_CODE_USE_FOUNDRY=1 환경 변수를 설정하고 Azure 자격 증명을 구성합니다

Amazon Bedrock, Claude Platform on AWS, Google Cloud의 Agent Platform 또는 Microsoft Foundry의 설정 가이드를 참조하여 자세한 내용을 확인합니다.

버그가 있는 파일 생성

이 빠른 시작은 코드에서 버그를 찾고 수정할 수 있는 에이전트를 구축하는 과정을 안내합니다. 먼저 에이전트가 수정할 의도적인 버그가 있는 파일이 필요합니다. my-agent 디렉토리에 utils.py를 생성하고 다음 코드를 붙여넣습니다:

def calculate_average(numbers):
    total = 0
    for num in numbers:
        total += num
    return total / len(numbers)


def get_user_name(user):
    return user["name"].upper()

이 코드에는 두 가지 버그가 있습니다:

  1. calculate_average([])는 0으로 나누기 오류로 충돌합니다
  2. get_user_name(None)은 TypeError로 충돌합니다

버그를 찾아 수정하는 에이전트 구축

Python SDK를 사용하는 경우 agent.py를 생성하거나, TypeScript의 경우 agent.ts를 생성합니다. 기존 프로젝트에서 CommonJS를 사용하는 경우 agent.mts를 대신 사용합니다:

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, ResultMessage


async def main():
# Agentic loop: streams messages as Claude works
async for message in query(
prompt="Review utils.py for bugs that would cause crashes. Fix any issues you find.",
options=ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],  # Auto-approve these tools
permission_mode="acceptEdits",  # Auto-approve file edits
),
):
# Print human-readable output
if isinstance(message, AssistantMessage):
for block in message.content:
if hasattr(block, "text"):
print(block.text)  # Claude's reasoning
elif hasattr(block, "name"):
print(f"Tool: {block.name}")  # Tool being called
elif isinstance(message, ResultMessage):
print(f"Done: {message.subtype}")  # Final result


asyncio.run(main())

이 코드는 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다:

  1. query: 에이전틱 루프를 생성하는 주요 진입점입니다. 비동기 반복자를 반환하므로 async for를 사용하여 Claude가 작업하는 동안 메시지를 스트리밍합니다. Python 또는 TypeScript SDK 참조에서 전체 API를 확인합니다.

  2. prompt: Claude가 수행할 작업입니다. Claude는 작업을 기반으로 사용할 도구를 파악합니다.

  3. options: 에이전트의 구성입니다. 이 예제에서는 allowedTools를 사용하여 Read, Edit, Glob을 사전 승인하고, permissionMode: "acceptEdits"를 사용하여 파일 변경을 자동 승인합니다. 다른 옵션으로는 systemPrompt, mcpServers 등이 있습니다. Python 또는 TypeScript의 모든 옵션을 확인합니다.

async for 루프는 Claude가 생각하고, 도구를 호출하고, 결과를 관찰하고, 다음에 할 일을 결정하는 동안 계속 실행됩니다. 각 반복은 메시지를 생성합니다: Claude의 추론, 도구 호출, 도구 결과 또는 최종 결과입니다. SDK는 오케스트레이션, 도구 실행, 컨텍스트 관리 및 재시도를 처리하므로 스트림을 사용합니다. 루프는 Claude가 작업을 완료하거나 오류가 발생하면 종료됩니다.

루프 내의 메시지 처리는 인간이 읽을 수 있는 출력을 필터링합니다. 필터링 없이는 시스템 초기화 및 내부 상태를 포함한 원본 메시지 객체가 표시되며, 이는 디버깅에는 유용하지만 그 외에는 복잡합니다.

에이전트 실행

에이전트가 준비되었습니다. 다음 명령으로 실행합니다:

npx tsx agent.ts

스크립트 이름을 agent.mts로 지정한 경우 npx tsx agent.mts를 대신 실행합니다.

작업하는 동안 에이전트는 자신의 추론과 호출하는 각 도구를 출력하며, Done: success로 끝납니다. 실행 후 utils.py를 확인합니다. 빈 목록과 null 사용자를 처리하는 방어 코드가 표시됩니다. 에이전트는 자율적으로:

  1. Read utils.py를 읽어 코드를 이해합니다
  2. Analyzed 논리를 분석하고 충돌을 일으킬 엣지 케이스를 식별합니다
  3. Edited 파일을 편집하여 적절한 오류 처리를 추가합니다

이것이 Agent SDK를 다르게 만드는 것입니다: Claude는 구현하도록 요청하는 대신 도구를 직접 실행합니다.

다른 프롬프트 시도

에이전트가 설정되었으므로 다른 프롬프트를 시도합니다:

  • "Add docstrings to all functions in utils.py"
  • "Add type hints to all functions in utils.py"
  • "Create a README.md documenting the functions in utils.py"

에이전트 사용자 정의

옵션을 변경하여 에이전트의 동작을 수정할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다:

웹 검색 기능 추가:

options = ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob", "WebSearch"], permission_mode="acceptEdits"
)

Claude에 사용자 정의 시스템 프롬프트 제공:

options = ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],
permission_mode="acceptEdits",
system_prompt="You are a senior Python developer. Always follow PEP 8 style guidelines.",
)

터미널에서 명령 실행:

options = ClaudeAgentOptions(
allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob", "Bash"], permission_mode="acceptEdits"
)

Bash가 활성화된 상태에서 다음을 시도합니다: "Write unit tests for utils.py, run them, and fix any failures"

이러한 각 스니펫은 동일한 옵션 객체에서 필드를 설정합니다. 자세한 내용은 에이전트 구성을 참조합니다.

주요 개념

도구는 에이전트가 수행할 수 있는 작업을 제어합니다:

도구 에이전트가 수행할 수 있는 작업
Read, Glob, Grep 읽기 전용 분석
Read, Edit, Glob 코드 분석 및 수정
Read, Edit, Bash, Glob, Grep 완전 자동화

권한 모드는 원하는 인간 감독의 양을 제어합니다. SDK는 활성 모드를 권한이 평가되는 방식에 설명된 고정된 순서로 허용 및 거부 규칙과 함께 평가합니다. 모드의 전체 목록, 동작 및 각각을 사용할 시기에 대해서는 에이전트 루프 작동 방식의 권한 모드를 참조합니다.

다음 단계

이제 첫 번째 에이전트를 생성했으므로 기능을 확장하고 사용 사례에 맞게 조정하는 방법을 알아봅니다:

  • 에이전트 구성: 옵션 객체를 구성하고 각 설정을 다루는 페이지를 찾습니다
  • 권한: 에이전트가 수행할 수 있는 작업과 승인이 필요한 시기를 제어합니다
  • Hooks: 도구 호출 전후에 사용자 정의 코드를 실행합니다
  • 세션: 컨텍스트를 유지하는 다중 턴 에이전트를 구축합니다
  • MCP 서버: 데이터베이스, 브라우저, API 및 기타 외부 시스템에 연결합니다
  • 호스팅: Docker, 클라우드 및 CI/CD에 에이전트를 배포합니다
  • 예제 에이전트: 완전한 예제를 참조합니다: 이메일 어시스턴트, 연구 에이전트 등
  • 문제 해결: 표시되는 정확한 메시지로 Agent SDK 오류를 수정합니다