1 
2ה-Claude Agent SDK מעניק לכם גישה תוכניתית לאותו agent loop שמפעיל את Claude Code. ה-agents שלכם יכולים לקרוא קבצים, להריץ פקודות shell, לחפש באינטרנט, לערוך קוד, לקרוא ל-APIs חיצוניים דרך MCP servers, ולתזמר sub-agents  -  הכל מכמה שורות של TypeScript או Python.
3 
4בניגוד ל-Anthropic Client SDK הסטנדרטי שבו אתם בונים tool loop משלכם, ה-Agent SDK מטפל ב-tool execution, context management, retries ו-orchestration באופן פנימי. אתם מתארים מה אתם רוצים, מספקים את ה-tools, וה-agent מבין את השאר.
5 
6## ארכיטקטורה
7 
8ה-SDK עוקב אחר לולאה פשוטה: **אסוף context, בצע פעולה, ודא, חזור**.
9 
10```mermaid
11graph TD
12    Input[User Prompt] --> Loop[Agent Loop]
13    Loop --> Reason[Claude Reasons]
14    Reason --> Tool[Call Tool]
15    Tool --> Result[Tool Result]
16    Result --> Loop
17    Reason --> Done[Final Response]
18 
19    subgraph "Built-in Tools"
20        T1[Read / Write / Edit]
21        T2[Bash / Terminal]
22        T3[Glob / Grep]
23        T4[WebSearch / WebFetch]
24    end
25 
26    subgraph "Custom Tools via MCP"
27        M1[Your API]
28        M2[Database]
29        M3[Slack / GitHub / etc.]
30    end
31 
32    Tool --> T1
33    Tool --> M1
34```
35 
36נקודת הכניסה המרכזית היא `query()`, שמחזירה async iterator אשר מזרים הודעות בזמן שה-agent עובד. כל הודעה מספרת לכם מה ה-agent עושה: חושב, קורא ל-tool, מקבל תוצאה, או מספק את הפלט הסופי.
37 
38## התחלת העבודה
39 
40### התקנה
41 
42```bash
43# TypeScript
44npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk
45 
46# Python
47pip install claude-agent-sdk
48```
49 
50אתם צריכים Anthropic API key המוגדר כ-`ANTHROPIC_API_KEY` בסביבה שלכם.
51 
52### ה-Agent הראשון שלכם
53 
54```typescript
55import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
56 
57const conversation = query({
58  prompt: "Find all TODO comments in the codebase and create a summary",
59  options: {
60    allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep"],
61  },
62});
63 
64for await (const message of conversation) {
65  if (message.type === "assistant") {
66    process.stdout.write(message.content);
67  }
68  if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
69    console.log("\nDone:", message.result);
70  }
71}
72```
73 
74זהו זה. ה-agent ישתמש ב-Glob כדי למצוא קבצים, ב-Grep כדי לחפש תבניות TODO, ב-Read כדי לבדוק התאמות, ויחזיר סיכום מובנה. אתם לא כותבים את הלוגיקה של ה-orchestration  -  ה-SDK מטפל בה.
75 
76### שווה-ערך ב-Python
77 
78```python
79from claude_agent_sdk import query
80 
81async for message in query(
82    prompt="Find all TODO comments in the codebase and create a summary",
83    options={"allowed_tools": ["Read", "Glob", "Grep"]},
84):
85    if message.type == "assistant":
86        print(message.content, end="")
87    if message.type == "result" and message.subtype == "success":
88        print(f"\nDone: {message.result}")
89```
90 
91## Built-in Tools
92 
93ה-SDK מגיע עם אותם tools הזמינים ב-Claude Code:
94 
95| Tool | Description |
96|------|-------------|
97| **Read** | קריאת תוכן קובץ |
98| **Write** | יצירת קבצים חדשים |
99| **Edit** | ביצוע עריכות ממוקדות בקבצים קיימים |
100| **Bash** | הרצת פקודות shell |
101| **Glob** | חיפוש קבצים לפי תבנית |
102| **Grep** | חיפוש תוכן קבצים עם regex |
103| **WebSearch** | חיפוש באינטרנט |
104| **WebFetch** | שליפת URL והחזרת תוכנו |
105| **AskUserQuestion** | בקשת קלט מהמשתמש |
106 
107אתם שולטים אילו tools ה-agent יכול להשתמש באמצעות `allowedTools`. אם tool לא נמצא ברשימה, ה-agent לא יכול לקרוא לו.
108 
109## Permission Modes
110 
111מכיוון ש-agents מריצים פקודות אמיתיות על מערכות אמיתיות, הרשאות חשובות.
112 
113| Mode | Behavior | Use Case |
114|------|----------|----------|
115| `default` | callback `canUseTool` מותאם אישית מחליט לכל קריאה | שליטה עדינה |
116| `acceptEdits` | אישור אוטומטי של פעולות קובץ, בקשה עבור Bash | Development workflows |
117| `dontAsk` | דחיית כל דבר שאינו ב-allowedTools | Restricted agents |
118| `bypassPermissions` | אישור הכל אוטומטית | Trusted sandboxed environments |
119| `auto` | מסווג המודל מחליט על בטיחות | אוטומציה מאוזנת |
120 
121```typescript
122const conversation = query({
123  prompt: "Refactor the auth module to use JWT",
124  options: {
125    allowedTools: ["Read", "Edit", "Glob", "Grep", "Bash"],
126    permissionMode: "acceptEdits",
127  },
128});
129```
130 
131לשימוש ב-production, תמיד הריצו agents בסביבות sandboxed (containers, VMs) והשתמשו ב-permission mode המגביל ביותר שעדיין מאפשר ל-agent לבצע את עבודתו.
132 
133## בניית Custom Tools עם MCP
134 
135הכוח האמיתי של ה-SDK מגיע מהרחבת agents עם tools משלכם. Custom tools מוגדרים כ-MCP servers בתוך התהליך  -  ללא ניהול subprocess, ללא network overhead.
136 
137### דוגמה: Weather Tool
138 
139```typescript
140import { tool, createSdkMcpServer, query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
141import { z } from "zod";
142 
143const getTemperature = tool(
144  "get_temperature",
145  "Get the current temperature at a location",
146  {
147    latitude: z.number().describe("Latitude"),
148    longitude: z.number().describe("Longitude"),
149  },
150  async ({ latitude, longitude }) => {
151    const res = await fetch(
152      `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${latitude}&longitude=${longitude}&current=temperature_2m&temperature_unit=celsius`
153    );
154    const data = await res.json();
155    return {
156      content: [
157        {
158          type: "text",
159          text: `Current temperature: ${data.current.temperature_2m}C`,
160        },
161      ],
162    };
163  }
164);
165 
166const weatherServer = createSdkMcpServer({
167  name: "weather",
168  version: "1.0.0",
169  tools: [getTemperature],
170});
171 
172for await (const message of query({
173  prompt: "What's the weather like in Rome?",
174  options: {
175    mcpServers: { weather: weatherServer },
176    allowedTools: ["mcp__weather__get_temperature"],
177  },
178})) {
179  if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
180    console.log(message.result);
181  }
182}
183```
184 
185Custom tools עוקבים אחר מוסכמת השמות `mcp__{server_name}__{tool_name}`. אתם יכולים להשתמש ב-wildcards ב-`allowedTools`: `"mcp__weather__*"` מאפשר את כל ה-tools מה-weather server.
186 
187### דוגמה: Database Query Tool
188 
189```typescript
190const queryDb = tool(
191  "query_database",
192  "Run a read-only SQL query against the application database",
193  {
194    sql: z.string().describe("SQL SELECT query to execute"),
195  },
196  async ({ sql }) => {
197    // Validate: only allow SELECT queries
198    if (!sql.trim().toUpperCase().startsWith("SELECT")) {
199      return {
200        content: [{ type: "text", text: "Error: Only SELECT queries are allowed." }],
201      };
202    }
203 
204    const result = await pool.query(sql);
205    return {
206      content: [
207        {
208          type: "text",
209          text: JSON.stringify(result.rows, null, 2),
210        },
211      ],
212    };
213  }
214);
215```
216 
217## התחברות ל-External MCP Servers
218 
219מעבר ל-tools בתוך התהליך, אתם יכולים להתחבר לכל MCP server קיים  -  אותם servers שעובדים עם Claude Desktop, Cursor ו-MCP clients אחרים.
220 
221```typescript
222for await (const message of query({
223  prompt: "Check the latest issues in the frontend repo and summarize them",
224  options: {
225    mcpServers: {
226      github: {
227        command: "npx",
228        args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
229        env: { GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: process.env.GITHUB_TOKEN },
230      },
231    },
232    allowedTools: ["mcp__github__*"],
233  },
234})) {
235  // ...
236}
237```
238 
239אתם יכולים לשלב מספר MCP servers. ה-agent רואה את כל ה-tools מכל ה-servers המחוברים ומשתמש בהם לפי הצורך.
240 
241```mermaid
242graph LR
243    Agent[Your Agent] --> SDK[Agent SDK]
244    SDK --> InProcess[In-process MCP\nCustom Tools]
245    SDK --> GitHub[GitHub MCP Server]
246    SDK --> Postgres[PostgreSQL MCP Server]
247    SDK --> Slack[Slack MCP Server]
248```
249 
250## Multi-Agent Orchestration
251 
252עבור workflows מורכבים, אתם יכולים להגדיר sub-agents מתמחים שאליהם ה-agent ההורה מאציל. לכל sub-agent יש prompt, tools ותחום מיקוד משלו.
253 
254```typescript
255for await (const message of query({
256  prompt: "Review the PR, check for security issues, and update the changelog",
257  options: {
258    allowedTools: ["Read", "Edit", "Bash", "Glob", "Grep", "Agent"],
259    agents: [
260      {
261        name: "security-reviewer",
262        description: "Reviews code for security vulnerabilities",
263        prompt: "You are a security expert. Analyze code for OWASP Top 10 vulnerabilities.",
264        allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep"],
265      },
266      {
267        name: "changelog-writer",
268        description: "Updates the CHANGELOG.md file based on recent changes",
269        prompt: "You maintain the project changelog. Follow Keep a Changelog format.",
270        allowedTools: ["Read", "Edit", "Bash"],
271      },
272    ],
273  },
274})) {
275  // The parent agent will:
276  // 1. Read the PR diff
277  // 2. Delegate security review to security-reviewer
278  // 3. Delegate changelog update to changelog-writer
279  // 4. Synthesize results
280}
281```
282 
283כללו `"Agent"` ב-`allowedTools` של ההורה כדי לאפשר האצלה. Sub-agents רצים עם ה-tools שלהם ולא יכולים לגשת ל-tools של ההורה אלא אם כן הוענקו להם במפורש.
284 
285```mermaid
286graph TD
287    Parent[Parent Agent] --> SR[Security Reviewer\nRead, Glob, Grep]
288    Parent --> CW[Changelog Writer\nRead, Edit, Bash]
289    SR --> Report[Security Report]
290    CW --> Updated[Updated CHANGELOG]
291    Report --> Parent
292    Updated --> Parent
293    Parent --> Final[Final Summary]
294```
295 
296## Sessions ורציפות
297 
298Agents יכולים לשמור על context במספר queries באמצעות sessions. קחו את ה-`session_id` מהאינטראקציה הראשונה והעבירו אותו ב-`resume` עבור queries עוקבים.
299 
300```typescript
301let sessionId: string | undefined;
302 
303// First query
304for await (const message of query({
305  prompt: "Read the project structure and understand the architecture",
306  options: { allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep"] },
307})) {
308  if (message.type === "init") {
309    sessionId = message.session_id;
310  }
311}
312 
313// Follow-up query (same session, full context preserved)
314for await (const message of query({
315  prompt: "Now refactor the auth module based on what you learned",
316  resume: sessionId,
317  options: { allowedTools: ["Read", "Edit", "Bash"] },
318})) {
319  // Agent remembers the full project context from the first query
320}
321```
322 
323## Claude Managed Agents
324 
325אם אתם לא רוצים לארח את תשתית ה-agent בעצמכם, **Claude Managed Agents** (הושק באפריל 2026) מספק שירות ענן מנוהל במלואו. Anthropic מריצה את ה-containers, מטפלת ב-scaling ומספקת streaming API.
326 
327```mermaid
328graph LR
329    subgraph "Self-hosted (Agent SDK)"
330        Code[Your Code] --> SDK2[Agent SDK]
331        SDK2 --> API[Claude API]
332        SDK2 --> Tools[Your Tools]
333    end
334 
335    subgraph "Managed Agents"
336        App[Your App] --> MAPI[Managed Agents API]
337        MAPI --> Container[Anthropic-hosted Container]
338        Container --> API2[Claude API]
339        Container --> Tools2[Tools in Container]
340    end
341```
342 
343ההבדל המרכזי: עם Agent SDK, אתם מריצים את ה-agent loop בתשתית שלכם. עם Managed Agents, Anthropic מארחת ומריצה את ה-agent עבורכם. אתם מתקשרים דרך API מבוסס session ומקבלים events באמצעות Server-Sent Events.
344 
345**תמחור:**
346- **Agent SDK**: תעריפי tokens סטנדרטיים של Claude API בלבד. אתם מטפלים ב-hosting.
347- **Managed Agents**: תעריפי tokens בתוספת $0.08 לשעת session (מחויב לפי millisecond).
348 
349## Production Best Practices
350 
351### 1. תמיד השתמשו ב-Sandbox
352 
353לעולם אל תריצו agents עם הרשאות בלתי מוגבלות על מכונת production. השתמשו ב-containers (Docker, Fly.io, Modal) או בסביבות sandboxed (E2B, Vercel Sandbox).
354 
355### 2. הגבילו גישה ל-Tools
356 
357עקבו אחר עקרון ההרשאה המינימלית. agent שמייצר דוחות לא צריך `Bash` או `Write`.
358 
359```typescript
360// Too permissive
361allowedTools: ["Read", "Write", "Edit", "Bash", "Glob", "Grep"]
362 
363// Better: only what's needed
364allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep"]
365```
366 
367### 3. השתמשו ב-Hooks עבור Guardrails
368 
369hooks מאפשרים לכם ליירט tool calls לפני ואחרי execution. השתמשו בהם עבור logging, validation ו-rate limiting.
370 
371```typescript
372const conversation = query({
373  prompt: "Analyze the codebase",
374  options: {
375    allowedTools: ["Read", "Glob", "Grep"],
376    hooks: {
377      PreToolUse: async (toolName, input) => {
378        console.log(`Tool call: ${toolName}`, input);
379        // Return false to block the call
380        if (toolName === "Bash" && input.command.includes("rm")) {
381          return false;
382        }
383        return true;
384      },
385    },
386  },
387});
388```
389 
390### 4. טפלו בשגיאות בחן
391 
392ה-agent loop יכול לייצר שגיאות  -  כשלי tool, מגבלות קצב של API, הצפת context window. תמיד בדקו את סוגי ההודעות.
393 
394```typescript
395for await (const message of conversation) {
396  switch (message.type) {
397    case "assistant":
398      // Agent reasoning
399      break;
400    case "tool_use":
401      // Agent is calling a tool
402      break;
403    case "result":
404      if (message.subtype === "error") {
405        console.error("Agent failed:", message.error);
406      }
407      break;
408  }
409}
410```
411 
412### 5. עקבו אחר שימוש ב-Tokens
413 
414Agent loops יכולים לצרוך tokens משמעותיים, במיוחד עם codebases גדולים. ה-SDK כולל context compaction אוטומטי, אך עדיין כדאי לעקוב אחר השימוש.
415 
416## סיכום
417 
418ה-Claude Agent SDK הופך LLM ממכונת מענה לשאלות למשהו הקרוב יותר ל-developer ג'וניור. ה-agents שלכם יכולים לקרוא, לכתוב, להריץ, לוודא ולהתקדם בצעדים  -  אותו workflow שאדם עוקב אחריו.
419 
420התחילו בקטן: בנו agent עם כמה built-in tools. אז הוסיפו custom MCP tools עבור התחום הספציפי שלכם. התרחבו ל-multi-agent orchestration כאשר ה-workflows שלכם דורשים התמחות.
421 
422ה-agent loop הוא אותו loop שמפעיל את Claude Code. אם הוא יכול לבנות תוכנה, גם ה-agents שלכם יכולים.
423 
424> **Getting Started Checklist:**
425>
426> - [x] התקינו את ה-SDK (`npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk`)
427> - [x] הגדירו `ANTHROPIC_API_KEY` בסביבה שלכם
428> - [x] בנו agent פשוט עם built-in tools (Read, Glob, Grep)
429> - [x] הוסיפו custom tool באמצעות MCP server בתוך התהליך
430> - [x] התחברו ל-MCP server חיצוני (GitHub, PostgreSQL וכו')
431> - [x] יישמו multi-agent orchestration עם sub-agents
432> - [x] הגדירו סביבה sandboxed עבור production
433> - [x] הוסיפו hooks עבור logging ו-guardrails
434