Agent SDK

Managed Agents — Research Agent

Fünf progressive Agent-Demos mit dem Claude Agent SDK — von Single-Agent One-Shot bis Multi-Agent-Orchestrierung mit Plan-and-Execute + Reflection. Reports durchschnittlich 2.253 Wörter mit 8-18 verifizierten Quellen. Haiku für Planning/Reflection, Sonnet für Execution. HTTP-API-Server, n8n-Integration, Docker-ready.

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42 Tests

5 Demos

~2.2K Wörter/Report

$0.42–1.97 Kosten/Run

Demo 1: Single Agent (query → report)

Demo 2: Multi-Agent (orchestrator+subs)

Demo 3: HTTP API (Starlette+n8n)

Demo 4: Plan+Reflect (Haiku+Sonnet)

Demo 5: Multi+Plan (all combined)

Plan (Haiku) → Execute (Sonnet) → Reflect

$0.04 $0.78 $0.04

Output: Plan + Report + Reflection + Meta

Avg: 2,253 words | 8-18 sources

Architektur

Pipeline

Topic empfangen

CLI oder HTTP-API nimmt das Forschungsthema entgegen.

Plan erstellen (Haiku)

Haiku generiert einen strukturierten Forschungsplan mit 3-5 Fragen.

Recherche ausführen (Sonnet)

Sonnet recherchiert mit WebSearch und WebFetch, Sub-Agents arbeiten parallel.

Reflect & Report

Haiku bewertet den Report, korrigiert bei Bedarf, Meta-Info wird angehängt.

Tech Stack

Technologien

Agent Framework

Claude Agent SDK 0.1.58WebSearchWebFetch

Backend

Python 3.12StarletteUvicorn

Infra & Test

Docker Composen8n 2.11pytest

Qualitätssicherung

Test-Ergebnisse

Tests Gesamt

Bestanden

Fehlgeschlagen

100%

Coverage

$ pytest tests/ -v

tests/test_utils.py .................. 18 passed

tests/test_prompts.py ................ 12 passed

tests/test_output_parsing.py ......... 12 passed

======================== 42 passed in 1.94s =========================

Engineering Decisions

Architektur-Entscheidungen

Entscheidung

Multi-Model-Strategie (Haiku + Sonnet)

Planning und Reflection benötigen weniger Reasoning-Qualität als die eigentliche Recherche. Haiku ($0.04) statt Sonnet ($0.20) für diese Phasen spart 80% der Nebenkosten ohne Qualitätsverlust.

Entscheidung

Claude Agent SDK statt LangChain

Native SDK-Integration bietet direkten Zugriff auf WebSearch/WebFetch als Built-in-Tools. Kein Tavily-Key nötig, kein Framework-Overhead, direkte Anthropic-API-Nutzung.

Entscheidung

5 progressive Demos statt monolithischer Agent

Jede Demo zeigt ein spezifisches Pattern (Single, Multi, API, Plan+Reflect, Combined). Das demonstriert systematisches Agent-Design und Framework-Verständnis.