Einstieg in das Claude Code Agent SDK — Autonome Agenten schnell erstellen

Was ist das Agent SDK?

Das Claude Code Agent SDK ist ein Framework zum Erstellen autonomer Agenten auf Basis von Claude-Modellen. Anders als bei einfachen API-Aufrufen empfängt ein Agent ein Ziel, wählt eigenständig Werkzeuge aus, bewertet Ergebnisse und führt eine mehrstufige Reasoning-Schleife aus, um eine Lösung zu finden.

Herkömmliche Chatbots arbeiten in einem einzigen Anfrage-Antwort-Zyklus. Mit dem Agent SDK können Sie komplexe Workflows abschließen — Dateien lesen, Probleme identifizieren, Korrekturen anwenden, Tests ausführen und Ergebnisse berichten — alles mit einer einzigen Anweisung.

Einrichtung

Initialisieren Sie Ihr Projekt und installieren Sie das SDK.

mkdir my-agent && cd my-agent
npm init -y
npm install @anthropic-ai/claude-code --save

Für die TypeScript-Entwicklung fügen Sie auch Typdefinitionen hinzu.

npm install typescript @types/node --save-dev
npx tsc --init

Setzen Sie die Umgebungsvariable ANTHROPIC_API_KEY, und Sie sind startklar.

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

Ein minimaler Agent

Hier ist ein einfacher Agent, der mit dem Dateisystem interagieren kann.

import { Claude } from "@anthropic-ai/claude-code";

const agent = new Claude({
  model: "claude-sonnet-4-20250514",
  maxTurns: 10,
});

async function main() {
  const result = await agent.run(
    "Liste alle TODO-Kommentare im src-Verzeichnis auf und sortiere sie nach Priorität"
  );
  console.log(result.text);
}

main();

Der Parameter maxTurns begrenzt die maximale Anzahl von Schritten, die der Agent ausführen kann. Setzen Sie ihn immer als Schutz vor Endlosschleifen.

Benutzerdefinierte Tools definieren

Die wahre Stärke des Agent SDK liegt in benutzerdefinierten Tools. Indem Sie dem Agenten Zugang zu externen APIs oder Datenbanken gewähren, erschließen Sie weitaus praktischere Automatisierung.

import { Claude, Tool } from "@anthropic-ai/claude-code";

const fetchIssueTool: Tool = {
  name: "fetch_github_issue",
  description: "Ein GitHub-Issue abrufen",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      owner: { type: "string", description: "Repository-Besitzer" },
      repo: { type: "string", description: "Repository-Name" },
      number: { type: "number", description: "Issue-Nummer" },
    },
    required: ["owner", "repo", "number"],
  },
  async execute({ owner, repo, number }) {
    const res = await fetch(
      `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues/${number}`,
      { headers: { Authorization: `token ${process.env.GITHUB_TOKEN}` } }
    );
    return await res.json();
  },
};

const agent = new Claude({
  model: "claude-sonnet-4-20250514",
  tools: [fetchIssueTool],
  maxTurns: 15,
});

Mit dieser Definition ruft der Agent fetch_github_issue bei Bedarf auf und entscheidet seine nächste Aktion basierend auf den abgerufenen Informationen.

Wie die mehrstufige Ausführung funktioniert

Intern führt das Agent SDK folgende Schleife aus:

1. Planung — Die Anweisung des Benutzers in erforderliche Schritte zerlegen
2. Tool-Auswahl — Das optimale Werkzeug aus den verfügbaren auswählen
3. Ausführung — Das Tool ausführen und Ergebnisse erfassen
4. Bewertung — Prüfen, ob das Ziel erreicht wurde
5. Wiederholen oder Abschließen — Zurück zu Schritt 1 falls unfertig, oder finale Antwort generieren

Diese Schleife macht es überflüssig, jeden Ablauf im Voraus fest zu programmieren, und ermöglicht eine flexible Verarbeitung, die sich der Situation anpasst.

Praxisbeispiel: Automatisierter PR-Review-Agent

Erstellen wir einen realen Anwendungsfall — einen automatisierten Pull-Request-Review-Agenten.

const agent = new Claude({
  model: "claude-sonnet-4-20250514",
  tools: [fetchIssueTool, readFileTool, postCommentTool],
  maxTurns: 20,
  systemPrompt: `Sie sind ein Experte für Code-Review.
Lesen Sie den PR-Diff und prüfen Sie auf:
- Mögliche Bugs
- Sicherheitsrisiken
- Performance-Probleme
- Verbesserungsvorschläge`,
});

const result = await agent.run(
  "Überprüfe PR #42 und hinterlasse Kommentare, wenn es Probleme gibt"
);

Durch Angabe der Rolle und Bewertungskriterien des Agenten in systemPrompt erhalten Sie konsistente und zuverlässige Reviews.

Fehlerbehandlung und Wiederholungsversuche

Robuste Fehlerbehandlung ist in Produktionsumgebungen unerlässlich.

const agent = new Claude({
  model: "claude-sonnet-4-20250514",
  maxTurns: 10,
  onError: (error, context) => {
    console.error(`Fehler bei Schritt ${context.turn}:`, error.message);
    if (context.turn >= 3) {
      return "abort"; // Nach 3 Fehlschlägen abbrechen
    }
    return "retry"; // Ansonsten wiederholen
  },
});

Zusammenfassung und nächste Schritte

Mit dem Agent SDK können Sie komplexe mehrstufige Aufgaben automatisieren, anstatt sich auf einzelne KI-Antworten zu verlassen. Beginnen Sie mit kleinen Aufgaben wie Dateiorganisation oder Log-Analyse und erweitern Sie dann schrittweise die Fähigkeiten Ihres Agenten durch zusätzliche Tools.

Für die Grundlagen von Claude Code lesen Sie den Einsteiger-Leitfaden. Für API-gestützte Entwicklung siehe den API-Entwicklungsleitfaden. Für CLI-Integration lesen Sie CLI-Tool-Entwicklung.

Weitere Details finden Sie in der offiziellen Anthropic-Dokumentation und im Claude Code GitHub-Repository.