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Alojamiento del SDK del Agente

El SDK del Agente Claude difiere de las APIs LLM tradicionales sin estado en que mantiene el estado conversacional y ejecuta comandos en un entorno persistente. Esta guía cubre la arquitectura, consideraciones de alojamiento y mejores prácticas para desplegar agentes basados en SDK en producción.

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Entendiendo la Arquitectura del SDK

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Modelo de Proceso de Larga Duración

A diferencia de las llamadas API sin estado, el SDK del Agente Claude opera como un proceso de larga duración que:
  • Ejecuta comandos en un entorno de shell persistente
  • Gestiona operaciones de archivos dentro de un directorio de trabajo
  • Maneja la ejecución de herramientas con contexto de interacciones previas

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Requisitos de Alojamiento

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Sandboxing Basado en Contenedores

Por seguridad y aislamiento, el SDK debe ejecutarse dentro de un entorno de contenedor sandboxed. Esto proporciona:
  • Aislamiento de procesos - Entorno de ejecución separado por sesión
  • Límites de recursos - Restricciones de CPU, memoria y almacenamiento
  • Control de red - Restringir conexiones salientes
  • Sistemas de archivos efímeros - Estado limpio para cada sesión

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Requisitos del Sistema

Cada instancia del SDK requiere:
  • Dependencias de tiempo de ejecución
    • Python 3.10+ (para SDK de Python) o Node.js 18+ (para SDK de TypeScript)
    • Node.js (requerido por Claude Code CLI)
    • Claude Code CLI: npm install -g @anthropic-ai/claude-code
  • Asignación de recursos
    • Recomendado: 1GiB RAM, 5GiB de disco, y 1 CPU (varía esto según tu tarea según sea necesario)
  • Acceso de red
    • HTTPS saliente a api.anthropic.com
    • Opcional: Acceso a servidores MCP o herramientas externas

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Opciones de Proveedores de Sandbox

Varios proveedores se especializan en entornos de contenedores seguros para la ejecución de código AI:

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Patrones de Despliegue en Producción

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Patrón 1: Sesiones Efímeras

Crear un nuevo contenedor para cada tarea del usuario, luego destruirlo cuando se complete. Mejor para tareas únicas, el usuario aún puede interactuar con la AI mientras la tarea se está completando, pero una vez completada el contenedor se destruye. Ejemplos:
  • Investigación y Corrección de Errores: Depurar y resolver un problema específico con contexto relevante
  • Procesamiento de Facturas: Extraer y estructurar datos de recibos/facturas para sistemas contables
  • Tareas de Traducción: Traducir documentos o lotes de contenido entre idiomas
  • Procesamiento de Imagen/Video: Aplicar transformaciones, optimizaciones, o extraer metadatos de archivos multimedia

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Patrón 2: Sesiones de Larga Duración

Mantener instancias de contenedores persistentes para tareas de larga duración. A menudo ejecutando múltiples procesos del Agente Claude dentro del contenedor basado en la demanda. Mejor para agentes proactivos que toman acción sin la entrada del usuario, agentes que sirven contenido o agentes que procesan grandes cantidades de mensajes. Ejemplos:
  • Agente de Email: Monitorea emails entrantes y autónomamente clasifica, responde, o toma acciones basadas en el contenido
  • Constructor de Sitios: Aloja sitios web personalizados por usuario con capacidades de edición en vivo servidas a través de puertos de contenedor
  • Bots de Chat de Alta Frecuencia: Maneja flujos continuos de mensajes de plataformas como Slack donde los tiempos de respuesta rápidos son críticos

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Patrón 3: Sesiones Híbridas

Contenedores efímeros que se hidratan con historial y estado, posiblemente desde una base de datos o desde las características de reanudación de sesión del SDK. Mejor para contenedores con interacción intermitente del usuario que inicia trabajo y se apaga cuando el trabajo se completa pero puede ser continuado. Ejemplos:
  • Gestor de Proyectos Personal: Ayuda a gestionar proyectos en curso con check-ins intermitentes, mantiene contexto de tareas, decisiones y progreso
  • Investigación Profunda: Conduce tareas de investigación de múltiples horas, guarda hallazgos y reanuda la investigación cuando el usuario regresa
  • Agente de Soporte al Cliente: Maneja tickets de soporte que abarcan múltiples interacciones, carga historial de tickets y contexto del cliente

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Patrón 4: Contenedores Únicos

Ejecutar múltiples procesos del SDK del Agente Claude en un contenedor global. Mejor para agentes que deben colaborar estrechamente entre sí. Este es probablemente el patrón menos popular porque tendrás que prevenir que los agentes se sobrescriban entre sí. Ejemplos:
  • Simulaciones: Agentes que interactúan entre sí en simulaciones como videojuegos.

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FAQ

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¿Cómo me comunico con mis sandboxes?

Cuando alojas en contenedores, expone puertos para comunicarte con tus instancias del SDK. Tu aplicación puede exponer endpoints HTTP/WebSocket para clientes externos mientras el SDK se ejecuta internamente dentro del contenedor.

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¿Cuál es el costo de alojar un contenedor?

Hemos encontrado que el costo dominante de servir agentes son los tokens, los contenedores varían basado en lo que provisionas pero un costo mínimo es aproximadamente 5 centavos por hora ejecutándose.

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¿Cuándo debo apagar contenedores inactivos vs. mantenerlos calientes?

Esto es probablemente dependiente del proveedor, diferentes proveedores de sandbox te permitirán establecer diferentes criterios para timeouts de inactividad después de los cuales un sandbox podría apagarse. Querrás ajustar este timeout basado en qué tan frecuente piensas que podría ser la respuesta del usuario.

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¿Con qué frecuencia debo actualizar el Claude Code CLI?

El Claude Code CLI está versionado con semver, así que cualquier cambio que rompa compatibilidad será versionado.

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¿Cómo monitoreo la salud del contenedor y el rendimiento del agente?

Dado que los contenedores son solo servidores, la misma infraestructura de logging que usas para el backend funcionará para contenedores.

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¿Cuánto tiempo puede ejecutarse una sesión de agente antes de que expire?

Una sesión de agente no expirará, pero recomendamos establecer una propiedad ‘maxTurns’ para prevenir que Claude se quede atascado en un bucle.

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Próximos Pasos