Agentes con Claude: cuando la IA trabaja sola

Hasta ahora has trabajado con Claude en modo conversación: tú preguntas, Claude responde, tú decides el siguiente paso. Funciona, pero te obliga a estar encima. Si la tarea tiene diez pasos, eres tú quien los encadena.

Un agente cambia el reparto. Le das un objetivo, no una pregunta, y Claude decide los pasos, usa herramientas, mira lo que ha salido y sigue hasta terminar. Ya lo has visto funcionar sin llamarlo así: cuando Claude Code (lección 5) lee tu proyecto, edita un fichero, lanza los tests y corrige lo que falla, eso es un agente. En esta lección vas a entender cómo funciona por dentro, con qué piezas se construye y, sobre todo, qué conviene delegarle y qué no.

Chat y agente: quién lleva el volante

La diferencia no está en el modelo, que es el mismo, sino en quién decide el siguiente paso.

El bucle agéntico, paso a paso

Todo agente con Claude, desde Claude Code hasta el que construyas tú, gira alrededor del mismo ciclo. La documentación de Anthropic lo llama agent loop. Recórrelo con un ejemplo: le pides a Claude Code que revise por qué falla un script que genera un informe de pedidos.

Dos ideas que conviene fijar. La primera: el modelo no toca nada por sí mismo; pide acciones y alguien las ejecuta. Por eso los permisos viven en el entorno, no en el prompt. La segunda: una pregunta rápida se resuelve en una o dos vueltas; una tarea compleja puede encadenar decenas. Cuantas más vueltas, más tokens y más coste, y más importante es que el objetivo sea claro.

Las piezas de un agente

Un agente de Claude se arma con pocas piezas, y casi todas ya te suenan de lecciones anteriores:

• Herramientas: lo que Claude puede pedir hacer. Leer y editar ficheros, ejecutar comandos, buscar en la web o llamar a tus sistemas. Las que conectan con sistemas externos suelen llegar por MCP (lección 6).
• Permisos: qué herramientas se ejecutan solas y cuáles necesitan tu aprobación. Es la pieza que separa un agente útil de uno peligroso.
• Subagentes: agentes especializados que el agente principal lanza para una subtarea. Cada uno trabaja en su propia ventana de contexto, con sus propias instrucciones y herramientas, y devuelve solo un resumen. Así la conversación principal no se llena de resultados de búsqueda o logs que no va a volver a mirar.
• Hooks: código que se ejecuta en puntos concretos del ciclo, por ejemplo antes de cada herramienta, para bloquear o registrar lo que haga falta.
• Skills y memoria: instrucciones y conocimiento que el agente carga cuando la tarea lo pide, como el CLAUDE.md de un proyecto.

Un ejemplo con subagentes en tu mundo: revisar un transporte ABAP antes de liberarlo. El agente principal puede lanzar un subagente que lea todo el código modificado y otro que repase la documentación funcional, y quedarse él solo con las conclusiones de ambos. Más orden y menos contexto desperdiciado.

Tres formas de trabajar con agentes de Claude

No hace falta programar para usar agentes, pero si quieres construir el tuyo tienes varias puertas. Estas son las oficiales, de menos a más trabajo propio:

Para que veas que el Agent SDK no es humo, así se instala y así arranca un agente mínimo. Solo necesitas Python y una clave de la API (lo vemos en la lección siguiente):

# Entorno virtual e instalación del paquete oficial
$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activate
$ pip install claude-agent-sdk
# El SDK lee la clave de la variable de entorno
$ export ANTHROPIC_API_KEY=tu-clave
$ python agent.py

El agent.py más simple, adaptado del quickstart oficial, cabe en unas líneas. Fíjate en que los permisos se fijan en el código, no en el prompt:

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions

async def main():
    async for message in query(
        prompt="Revisa utils.py y corrige los fallos que harían que se cayera.",
        options=ClaudeAgentOptions(
            allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],  # herramientas que puede usar sin preguntar
            permission_mode="acceptEdits",           # aprueba solo las ediciones de ficheros
        ),
    ):
        print(message)

asyncio.run(main())

Si quieres ir más allá, la documentación del Agent SDK compara las cuatro opciones (SDK, Claude Code, API directa y Managed Agents), y la de Claude Managed Agents explica cómo funciona la beta.

Qué delegar a un agente y qué no

La autonomía es la gracia de un agente y también su riesgo. Un buen candidato tiene tres rasgos: varios pasos, un final comprobable (los tests pasan, el informe cuadra, el fichero existe) y herramientas disponibles para hacerlo. Si falta cualquiera de los tres, probablemente te basta con un chat.

Encajan bien, por ejemplo: revisar el código de una orden de transporte antes de liberarla, preparar la documentación técnica de un desarrollo a partir de su código, cruzar un extracto de pedidos pendientes con un fichero de entregas y marcar las diferencias, o investigar varias fuentes y dejarte un resumen con citas.

Encajan mal: decisiones de criterio (¿aceptamos esta desviación de presupuesto?), tareas vagas sin final claro («analiza nuestros datos a ver qué sale») y cualquier acción irreversible sobre sistemas productivos.

La idea que resume todo esto se llama humano en el bucle: el agente hace el trabajo pesado y una persona aprueba los pasos con impacto. Claude Code lo trae de serie con sus modos de permiso, y en el Agent SDK lo configuras tú. Qué vías de conexión con SAP encajan con la política de SAP lo tienes ordenado en el observatorio de conexiones.

Próxima lección: la API de Claude sin miedo. Consigues tu clave, haces tu primera llamada y aprendes a calcular lo que cuesta.