Streaming Input
Понимание двух режимов ввода для Claude Agent SDK и когда использовать каждый
Обзор
Claude Agent SDK поддерживает два различных режима ввода для взаимодействия с агентами:
- Режим Streaming Input (По умолчанию и рекомендуется) - Постоянная интерактивная сессия
- Single Message Input - Одноразовые запросы, которые используют состояние сессии и возобновление
Это руководство объясняет различия, преимущества и варианты использования каждого режима, чтобы помочь вам выбрать правильный подход для вашего приложения.
Режим Streaming Input (Рекомендуется)
Режим streaming input - это предпочтительный способ использования Claude Agent SDK. Он обеспечивает полный доступ к возможностям агента и позволяет создавать богатые интерактивные впечатления.
Он позволяет агенту работать как долгоживущий процесс, который принимает пользовательский ввод, обрабатывает прерывания, выводит запросы разрешений и управляет сессией.
Как это работает
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
Преимущества
Прикрепляйте изображения непосредственно к сообщениям для визуального анализа и понимания
Отправляйте несколько сообщений, которые обрабатываются последовательно, с возможностью прерывания
Полный доступ ко всем инструментам и пользовательским MCP серверам во время сессии
Используйте lifecycle hooks для настройки поведения в различных точках
Смотрите ответы по мере их создания, а не только финальные результаты
Сохраняйте контекст разговора между несколькими ходами естественным образом
Пример реализации
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 проще, но более ограничен.
Когда использовать Single Message Input
Используйте single message input когда:
- Вам нужен одноразовый ответ
- Вам не нужны вложения изображений, hooks и т.д.
- Вам нужно работать в безгосударственной среде, такой как lambda функция
Ограничения
Пример реализации
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())