1~
2Il Claude Agent SDK ti offre accesso programmatico allo stesso agent loop che alimenta Claude Code. I tuoi agenti possono leggere file, eseguire comandi shell, cercare sul web, modificare codice, chiamare API esterne tramite server MCP e orchestrare sub-agenti  -  il tutto con poche righe di TypeScript o Python.
3~
4A differenza del Client SDK standard di Anthropic, dove devi costruire il tuo tool loop, l'Agent SDK gestisce internamente l'esecuzione dei tool, la gestione del contesto, i retry e l'orchestrazione. Tu descrivi cosa vuoi, fornisci gli strumenti, e l'agente si occupa del resto.
5~
6## Architettura
7~
8L'SDK segue un loop semplice: **raccogliere il contesto, agire, verificare, ripetere**.
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~
36Il punto di ingresso principale e `query()`, che restituisce un iteratore asincrono che trasmette messaggi in streaming mentre l'agente lavora. Ogni messaggio ti dice cosa sta facendo l'agente: ragionamento, chiamata a un tool, ricezione di un risultato o consegna dell'output finale.
37~
38## Per iniziare
39~
40### Installazione
41~
42```bash
43# TypeScript
44npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk
45~
46# Python
47pip install claude-agent-sdk
48```
49~
50Hai bisogno di una chiave API Anthropic impostata come `ANTHROPIC_API_KEY` nel tuo ambiente.
51~
52### Il tuo primo agente
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~
74Tutto qui. L'agente usera Glob per trovare i file, Grep per cercare i pattern TODO, Read per ispezionare le corrispondenze e restituire un riassunto strutturato. Non devi scrivere la logica di orchestrazione  -  l'SDK se ne occupa.
75~
76### Equivalente 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## Tool integrati
92~
93L'SDK include gli stessi tool disponibili in Claude Code:
94~
95| Tool | Descrizione |
96|------|-------------|
97| **Read** | Legge il contenuto dei file |
98| **Write** | Crea nuovi file |
99| **Edit** | Apporta modifiche mirate a file esistenti |
100| **Bash** | Esegue comandi shell |
101| **Glob** | Trova file tramite pattern |
102| **Grep** | Cerca nel contenuto dei file con regex |
103| **WebSearch** | Effettua ricerche sul web |
104| **WebFetch** | Scarica un URL e ne restituisce il contenuto |
105| **AskUserQuestion** | Chiede un input all'utente |
106~
107Puoi controllare quali tool l'agente puo utilizzare tramite `allowedTools`. Se un tool non e nella lista, l'agente non puo chiamarlo.
108~
109## Modalita di permesso
110~
111Dato che gli agenti eseguono comandi reali su sistemi reali, i permessi sono importanti.
112~
113| Modalita | Comportamento | Caso d'uso |
114|------|----------|----------|
115| `default` | Un callback `canUseTool` personalizzato decide per ogni chiamata | Controllo granulare |
116| `acceptEdits` | Approva automaticamente le operazioni sui file, chiede conferma per Bash | Workflow di sviluppo |
117| `dontAsk` | Nega tutto cio che non e in allowedTools | Agenti con restrizioni |
118| `bypassPermissions` | Approva tutto automaticamente | Ambienti sandbox affidabili |
119| `auto` | Un classificatore del modello valuta la sicurezza | Automazione bilanciata |
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~
131Per l'uso in produzione, esegui sempre gli agenti in ambienti sandbox (container, VM) e usa la modalita di permesso piu restrittiva che consenta comunque all'agente di svolgere il proprio lavoro.
132~
133## Creare tool personalizzati con MCP
134~
135La vera potenza dell'SDK sta nell'estendere gli agenti con i tuoi strumenti. I tool personalizzati vengono definiti come server MCP in-process  -  nessuna gestione di sottoprocessi, nessun overhead di rete.
136~
137### Esempio: tool meteo
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~
185I tool personalizzati seguono la convenzione di naming `mcp__{nome_server}__{nome_tool}`. Puoi usare i caratteri jolly in `allowedTools`: `"mcp__weather__*"` abilita tutti i tool del server meteo.
186~
187### Esempio: tool per query al database
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## Connettere server MCP esterni
218~
219Oltre ai tool in-process, puoi connetterti a qualsiasi server MCP esistente  -  gli stessi server che funzionano con Claude Desktop, Cursor e altri client MCP.
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~
239Puoi combinare piu server MCP. L'agente vede tutti i tool di tutti i server connessi e li utilizza secondo necessita.
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## Orchestrazione multi-agente
251~
252Per workflow complessi, puoi definire sub-agenti specializzati a cui l'agente principale delega. Ogni sub-agente ha il proprio prompt, i propri tool e la propria area di competenza.
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~
283Includi `"Agent"` in `allowedTools` del genitore per abilitare la delega. I sub-agenti vengono eseguiti con i propri tool e non possono accedere a quelli del genitore a meno che non sia esplicitamente concesso.
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## Sessioni e continuita
297~
298Gli agenti possono mantenere il contesto tra piu query usando le sessioni. Cattura il `session_id` dalla prima interazione e passalo in `resume` per le query successive.
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~
325Se non vuoi gestire tu stesso l'infrastruttura degli agenti, i **Claude Managed Agents** (lanciati ad aprile 2026) offrono un servizio cloud completamente gestito. Anthropic si occupa dei container, dello scaling e mette a disposizione una API in streaming.
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~
343La differenza fondamentale: con l'Agent SDK, esegui l'agent loop nella tua infrastruttura. Con i Managed Agents, Anthropic ospita e gestisce l'agente per te. Interagisci tramite un'API basata su sessioni e ricevi eventi tramite Server-Sent Events.
344~
345**Prezzi:**
346- **Agent SDK**: solo le tariffe standard per token dell'API Claude. L'hosting e a tuo carico.
347- **Managed Agents**: tariffe per token piu $0,08 per ora di sessione (fatturati al millisecondo).
348~
349## Best practice per la produzione
350~
351### 1. Usa sempre un sandbox
352~
353Non eseguire mai agenti con permessi illimitati su una macchina di produzione. Usa container (Docker, Fly.io, Modal) o ambienti sandbox (E2B, Vercel Sandbox).
354~
355### 2. Limita l'accesso ai tool
356~
357Segui il principio del privilegio minimo. Un agente che genera report non ha bisogno di `Bash` o `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. Usa gli hook come guardrail
368~
369Gli hook ti permettono di intercettare le chiamate ai tool prima e dopo l'esecuzione. Usali per logging, validazione e 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. Gestisci gli errori in modo appropriato
391~
392L'agent loop puo produrre errori  -  fallimenti dei tool, limiti di rate dell'API, overflow della finestra di contesto. Controlla sempre i tipi di messaggio.
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. Monitora il consumo di token
413~
414Gli agent loop possono consumare una quantita significativa di token, specialmente con codebase di grandi dimensioni. L'SDK include la compattazione automatica del contesto, ma dovresti comunque monitorare l'utilizzo.
415~
416## Conclusione
417~
418Il Claude Agent SDK trasforma un LLM da una macchina che risponde a domande in qualcosa di piu simile a uno sviluppatore junior. I tuoi agenti possono leggere, scrivere, eseguire, verificare e iterare  -  lo stesso workflow che segue un essere umano.
419~
420Parti in piccolo: crea un agente con pochi tool integrati. Poi aggiungi tool MCP personalizzati per il tuo dominio specifico. Scala verso l'orchestrazione multi-agente quando i tuoi workflow richiedono specializzazione.
421~
422L'agent loop e lo stesso che alimenta Claude Code. Se puo creare software, i tuoi agenti possono fare altrettanto.
423~
424> **Checklist per iniziare:**
425>
426> - [x] Installa l'SDK (`npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk`)
427> - [x] Imposta `ANTHROPIC_API_KEY` nel tuo ambiente
428> - [x] Crea un agente semplice con i tool integrati (Read, Glob, Grep)
429> - [x] Aggiungi un tool personalizzato tramite server MCP in-process
430> - [x] Connetti un server MCP esterno (GitHub, PostgreSQL, ecc.)
431> - [x] Implementa l'orchestrazione multi-agente con sub-agenti
432> - [x] Configura un ambiente sandbox per la produzione
433> - [x] Aggiungi hook per logging e guardrail
434~