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Agentes con SDKs reales: Claude Agent SDK y OpenAI Agents SDK

Construye agentes con las dos librerías oficiales que hoy usa la industria: el **Claude Agent SDK** de Anthropic y el **OpenAI Agents SDK**. Ya sabes qué es un bucle de agente; esta guía te enseña a ejecutarlo con el SDK de un proveedor, a controlarlo y a decidir cuál te conviene. Lo haces con un solo caso de principio a fin: el asistente de atención de **Andén Norte**, una línea de autobuses que responde dudas sobre sus políticas, consulta reservas, cotiza reembolsos y solo los ejecuta con aprobación humana. Primero escribes el bucle a mano contra la Messages API y la Responses API, para ver exactamente qué automatiza cada SDK. Después construyes el mismo agente con el Claude Agent SDK (herramientas built-in, tools propias in-process, permisos, aprobación con `can_use_tool`, hooks, subagentes, MCP y sesiones) y con el OpenAI Agents SDK (`Agent` y `Runner`, function tools, contexto tipado, sesiones, handoffs, guardrails, aprobación con `needs_approval`, MCP y tracing). Al final pones los dos detrás de una interfaz común, los evalúas con los mismos casos, mides su costo por corrida, eliges con una matriz escrita y despliegas el resultado detrás de una API en un contenedor. No se enseña LangGraph: esta guía trabaja directo con los SDKs de los proveedores.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
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Gratis
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NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Explicar qué es un SDK de agentes (el harness: bucle, herramientas y contexto) y qué decides tú frente a lo que decide la librería
  • Escribir el bucle de tool use multi-paso contra la Messages API y la Responses API, y leer los dos formatos de cable
  • Construir un agente con el Claude Agent SDK: `query`, `ClaudeSDKClient`, herramientas built-in, tools propias con un servidor MCP in-process, sesiones que se retoman
  • Controlar lo que hace un agente con modos de permiso, aprobación humana (`can_use_tool`), hooks de auditoría y subagentes con herramientas acotadas
  • Construir el mismo agente con el OpenAI Agents SDK: `Agent`, `Runner`, function tools, contexto tipado, salida estructurada y sesiones
  • Orquestar un triage y un especialista con handoffs o con agentes como herramientas, y protegerlos con guardrails y aprobación con `needs_approval`
  • Conectar servidores MCP desde los dos SDKs y leer las trazas de cada corrida
  • Poner dos implementaciones detrás de una interfaz común y evaluarlas con el mismo set de casos, con verificaciones de trayectoria y de resultado
  • Medir costo, turnos y latencia por corrida y elegir SDK con criterios escritos
  • Servir un agente detrás de FastAPI en un contenedor, con secretos, límites de gasto, sesiones persistentes y manejo de fallas

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • Devs que ya entienden el bucle de un agente (tools, `tool_use`, observar y repetir) y quieren construirlo con un SDK real en vez de simularlo
  • Equipos que tienen que elegir entre el Claude Agent SDK y el OpenAI Agents SDK y quieren compararlos con el mismo caso y los mismos números
  • Devs backend que necesitan llevar un agente a un servicio con permisos, aprobación humana, costo controlado y trazas

Requisitos y materiales

  • Python intermedio con `async`/`await`, entornos virtuales y `pip`
  • Haber completado la Guía de Fundamentos de Agentes y Tool Calling, o saber qué son `tool_use`, `tool_result` y el bucle de un agente
  • Recomendado: la guía Construir con LLMs desde Código (primera llamada con el SDK, structured outputs, tool calling de un turno)
  • Una llave de API de Anthropic y otra de OpenAI con saldo mínimo; puedes seguir casi toda la guía con una sola, y el módulo de comparación necesita las dos

Contenido

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