迁移

将基于消息 API 或本地智能体 SDK 构建的现有智能体迁移到 Open Managed Agents。

Open Managed Agents 使用托管基础设施取代您手写的智能体循环。本页介绍从基于 消息 API 构建的自定义循环或本地智能体 SDK 迁移时会发生哪些变化。

托管智能体 API 请求需要 managed-agents-2026-04-01 Beta 请求头，但记忆存储端点除外，它们使用 agent-memory-2026-07-22。SDK 会自动设置正确的 Beta 请求头。请参阅Beta 请求头。

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从消息 API 智能体循环迁移

如果您通过在 while 循环中调用 messages.create、自行执行工具调用并将结果追加到对话历史记录来构建智能体，那么大部分代码都可以删除。

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您不再需要管理的内容

之前	之后
您维护对话历史数组，并在每个回合将其传回。	会话在服务器端存储历史记录。发送事件，接收事件。
您遍历 tool_use 内容块，运行每个工具，然后使用 tool_result 消息循环返回。	预构建的工具在沙箱内自动运行。您只需通过 agent.custom_tool_use 事件处理自定义工具。
您为运行智能体生成的代码配置自己的沙箱。	会话沙箱处理代码执行、文件操作和 bash。
您决定循环何时结束。	当智能体没有更多任务时，会话会发出 session.status_idle。

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代码对比

之前（消息 API 循环，简化版）：

Python

messages = [{"role": "user", "content": task}]
while True:
    response = client.messages.create(
        model="claude-opus-5",
        max_tokens=1024,
        messages=messages,
        tools=tools,
    )
    messages.append({"role": "assistant", "content": response.content})
    if response.stop_reason == "end_turn":
        break
    for block in response.content:
        if block.type == "tool_use":
            result = execute_tool(block.name, block.input)
            messages.append(
                {
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "tool_result",
                            "tool_use_id": block.id,
                            "content": result,
                        }
                    ],
                }
            )

之后（Open Managed Agents）：

cURL

agent=$(
  curl --fail-with-body -sS "http://localhost:38080/v1/agents?beta=true" \
    -H "x-api-key: ${OMA_API_KEY}" \
    -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
    -H "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \
    --json '{
      "name": "Task Runner",
      "model": "claude-opus-5",
      "tools": [{"type": "agent_toolset_20260401"}]
    }'
)
agent_id=$(jq -r '.id' <<< "${agent}")

session_id=$(
  curl --fail-with-body -sS "http://localhost:38080/v1/sessions?beta=true" \
    -H "x-api-key: ${OMA_API_KEY}" \
    -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
    -H "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \
    --json "$(jq -n --argjson a "${agent}" --arg env "${environment_id}" \
      '{agent: {type: "agent", id: $a.id, version: $a.version}, environment_id: $env}')" \
  | jq -r '.id'
)

# 在后台打开 SSE 流，然后发送用户消息。
stream_log=$(mktemp)
curl --fail-with-body -sS -N \
  "http://localhost:38080/v1/sessions/${session_id}/events/stream?beta=true" \
  -H "x-api-key: ${OMA_API_KEY}" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \
  > "${stream_log}" &
stream_pid=$!

curl --fail-with-body -sS \
  "http://localhost:38080/v1/sessions/${session_id}/events?beta=true" \
  -H "x-api-key: ${OMA_API_KEY}" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \
  --json "$(jq -n --arg text "${task}" \
    '{events: [{type: "user.message", content: [{type: "text", text: $text}]}]}')" \
  > /dev/null

# 等待会话进入空闲状态。grep 在首次匹配时即退出，
# 而通过进程替换读取意味着 shell 不会等待 tail
# （前台的 `tail -f | grep -m1` 管道会挂起：tail
# 只在下次写入时才会终止，而流一旦空闲就不会再有写入）。
grep -m1 '"session.status_idle"' <(tail -f -n +1 "${stream_log}") > /dev/null

kill "${stream_pid}" 2>/dev/null || true

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您仍然控制的内容

• **系统提示和模型：**相同的字段，现在位于智能体定义中。
• **自定义工具：**仍然使用 JSON Schema 声明。执行方式从内联处理转变为响应 agent.custom_tool_use 事件。请参阅会话事件流。
• **上下文：**您仍然可以通过系统提示、文件资源或技能注入上下文。

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从本地智能体 SDK 迁移

如果您使用本地智能体 SDK 进行构建，那么您已经在使用智能体、工具和会话这些概念。区别在于它们的运行位置：SDK 在您运营的进程中执行，而托管智能体在 OMA 的基础设施中运行。大部分迁移工作是将 SDK 配置对象映射到其 API 端的等效项。

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变化内容

智能体 SDK	托管智能体
每次运行时构造 ClaudeAgentOptions(...)	调用一次 client.beta.agents.create(...)；智能体在服务器端持久化并进行版本管理。请参阅智能体设置。
async with ClaudeSDKClient(...) 或 query(...)	调用 client.beta.sessions.create(...)，然后发送和接收事件。
由 SDK 自动分派的 @tool 装饰函数	在智能体上声明为 {"type": "custom", ...}；您的客户端处理 agent.custom_tool_use 事件并使用 user.custom_tool_result 回复。请参阅工具。
内置工具在您的进程中针对您的文件系统运行	{"type": "agent_toolset_20260401"} 在会话沙箱内针对 /workspace 运行相同的工具。
cwd、add_dirs 指向本地路径	将文件作为会话资源上传或挂载。
system_prompt 和 CLAUDE.md 层级结构	智能体上的单个 system 字符串。每次更新都会生成一个新的服务器端版本；将会话固定到特定版本，无需部署即可升级或回滚。请参阅智能体设置。
在一处配置和认证的 mcp_servers	在智能体上声明服务器；通过会话上的 密钥库 提供凭据。
permission_mode、can_use_tool	每个工具的 permission_policy；为 always_ask 工具发送 user.tool_confirmation 事件。

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代码对比

之前（智能体 SDK）：

Python

from claude_agent_sdk import (
    ClaudeAgentOptions,
    ClaudeSDKClient,
    create_sdk_mcp_server,
    tool,
)


@tool("get_weather", "Get the current weather for a city.", {"city": str})
async def get_weather(args: dict) -> dict:
    return {"content": [{"type": "text", "text": f"{args['city']}: 18°C, clear"}]}


options = ClaudeAgentOptions(
    model="claude-opus-5",
    system_prompt="You are a concise weather assistant.",
    mcp_servers={
        "weather": create_sdk_mcp_server("weather", "1.0", tools=[get_weather])
    },
)

async with ClaudeSDKClient(options=options) as agent:
    await agent.query("What's the weather in Tokyo?")
    async for msg in agent.receive_response():
        print(msg)

之后（托管智能体）：

Python

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic()

agent = client.beta.agents.create(
    name="weather-agent",
    model="claude-opus-5",
    system="You are a concise weather assistant.",
    tools=[
        {
            "type": "custom",
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather for a city.",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {"city": {"type": "string"}},
                "required": ["city"],
            },
        }
    ],
)
environment = client.beta.environments.create(
    name="weather-env",
    config={"type": "cloud", "networking": {"type": "unrestricted"}},
)

session = client.beta.sessions.create(
    agent={"type": "agent", "id": agent.id, "version": agent.version},
    environment_id=environment.id,
)


def get_weather(city: str) -> str:
    return f"{city}: 18°C, clear"


with client.beta.sessions.events.stream(session.id) as stream:
    client.beta.sessions.events.send(
        session.id,
        events=[
            {
                "type": "user.message",
                "content": [{"type": "text", "text": "What's the weather in Tokyo?"}],
            }
        ],
    )
    for ev in stream:
        if ev.type == "agent.message":
            print("".join(block.text for block in ev.content if block.type == "text"))
        elif ev.type == "agent.custom_tool_use":
            result = get_weather(**ev.input)
            client.beta.sessions.events.send(
                session.id,
                events=[
                    {
                        "type": "user.custom_tool_result",
                        "custom_tool_use_id": ev.id,
                        "content": [{"type": "text", "text": result}],
                    }
                ],
            )
        elif (
            ev.type == "session.status_idle"
            and ev.stop_reason
            and ev.stop_reason.type == "end_turn"
        ):
            break

智能体和环境只需创建一次，即可跨会话重复使用。工具函数仍然在您的进程中运行；区别在于您需要读取 agent.custom_tool_use 事件并显式发送结果，而不是由 SDK 为您分派。

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转移到您的客户端的功能

由 OMA 运行智能体循环的代价是，SDK 自动处理的一些功能现在需要由您的客户端负责。

SDK 功能	托管智能体方式
计划模式	先运行一个仅用于规划的会话，然后运行第二个会话来执行计划。
输出样式、斜杠命令	在发送 user.message 之前或接收 agent.message 之后在您的客户端中应用。
PreToolUse / PostToolUse 钩子	您的客户端在响应之前已经能看到每个 agent.custom_tool_use 事件；将逻辑放在那里。对于内置工具，使用 permission_policy: always_ask。
max_turns	在客户端计算回合数。

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迁移检查清单

1. 创建一个环境，配置您的智能体所需的网络和运行时。
2. 将您的系统提示和工具选择移植到智能体定义中。
3. 用 sessions.create 和 sessions.events.stream 替换您的循环。
4. 对于智能体读取的任何本地文件，通过 文件 API 上传它们，并将其挂载为 resources。
5. 对于任何自定义工具处理程序，将执行逻辑移到您的事件循环中，作为对 agent.custom_tool_use 事件的响应。
6. 在将生产流量指向新流程之前，先使用测试会话进行验证。

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在模型版本之间迁移

当部署提供新模型时，更新 Open Managed Agents 集成通常只需更改一个字段：更新智能体定义上的 model，更改将在您创建的下一个会话中生效。

cURL

curl -sS --fail-with-body "http://localhost:38080/v1/agents/$AGENT_ID?beta=true" \
  -H "x-api-key: $OMA_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: managed-agents-2026-04-01" \
  --json "$(jq -n --argjson version "$AGENT_VERSION" '{version: $version, model: "claude-opus-5"}')"

消息 API 迁移指南中记录的大多数模型级行为变化不需要您采取任何操作：

• 请求参数变化（max_tokens 默认值、thinking 配置）由 Open Managed Agents 运行时处理。这些字段不会在智能体定义中暴露。
• 助手消息预填充在基于事件的会话模型中不存在，因此在较新模型上移除该功能对您没有影响。
• 工具参数 JSON 转义在您收到 agent.custom_tool_use 事件之前已由运行时解析。您看到的是结构化数据，而不是原始字符串。

消息 API 指南中的行为描述（模型的不同表现）仍然适用。迁移步骤（如何更改您的请求代码）则不适用。