Claude Agent SDK - CoreWeave Docs

Claude Agent SDK를 사용하면 Claude 기반 에이전트 애플리케이션을 빠르게 구축할 수 있습니다. Claude 에이전트에 CoreWeave Agent Lens를 통합하면 에이전트 쿼리, 모델 응답, 도구 사용, 멀티턴 대화 등 에이전트의 Call을 자동으로 트레이스할 수 있습니다.

This integration uses the Weights & Biases Weave SDK (weave), because the CoreWeave Forge SDK doesn’t support this framework yet. Traces you send with Weave appear in Agent Lens, because both products share the same trace data.

Agent Lens로 Claude Agent SDK 에이전트 트레이스하기

Python
TypeScript

Weave SDK는 Claude Agent SDK for Python을 자동 패치하므로 최소한의 설정만으로 Claude 에이전트의 트레이스를 캡처할 수 있습니다.이 가이드에서는 Weave를 초기화하고 query()를 통해 MCP 도구를 사용하는 멀티턴 Claude 에이전트를 실행하는 방법을 설명합니다. Agent Lens는 대화, 모델 Call, 도구 Call을 엔드 투 엔드로 자동 트레이스합니다.

사전 요구 사항

CoreWeave Forge 계정과 WANDB_API_KEY 환경 변수로 설정한 API 키
ANTHROPIC_API_KEY 환경 변수로 설정한 Anthropic API 키
Python 3.10 이상

Weave SDK는 @anthropic-ai/claude-agent-sdk와 통합되어 에이전트 span, 모델 응답, 도구 Call을 포함한 query() Call을 자동으로 트레이스합니다.

사전 요구 사항

CoreWeave Forge 계정과 WANDB_API_KEY 환경 변수로 설정한 API 키
ANTHROPIC_API_KEY 환경 변수로 설정한 Anthropic API 키
Node.js 18 이상
@anthropic-ai/claude-agent-sdk 버전 0.3.178 이상

패키지 설치

개발 환경에 다음 패키지를 설치하세요. weave 패키지는 트레이스를 캡처하고, claude-agent-sdk는 에이전트 런타임을 제공하며, 나머지 패키지는 예시 도구에 사용됩니다.

pip install weave claude-agent-sdk requests

npm install weave @anthropic-ai/claude-agent-sdk zod

코드에서 Agent Lens 초기화하기

Python
TypeScript

프로젝트에 weave.init을 추가하고 Forge 팀 이름과 프로젝트 이름을 업데이트한 다음, 평소와 같은 방식으로 에이전트를 구축하세요. weave.init은 Claude Agent SDK에서 트레이스를 캡처하는 자동 패치 기능을 활성화합니다.이 예제에서는 wikipedia_search MCP 도구를 정의하고 3턴으로 구성된 대화를 실행합니다. 각 턴은 별도의 query() 호출이지만, 두 번째 턴부터는 첫 번째 턴의 세션 ID를 resume으로 전달합니다. 따라서 모든 턴이 Agent Lens Conversations 탭에서 하나의 대화로 그룹화됩니다. 처음 두 턴에서는 Wikipedia 조회가 트리거되고, 세 번째 턴에서는 도구 Call 없이 이전 대화 컨텍스트를 활용해 요약을 생성합니다.

import anyio
import requests
import weave

from claude_agent_sdk import (
    ClaudeAgentOptions,
    ResultMessage,
    create_sdk_mcp_server,
    query,
    tool,
)

weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")

@tool(
    "wikipedia_search",
    "Search Wikipedia for a topic and return its title and intro paragraph.",
    {"query": str},
)
async def wikipedia_search(args: dict) -> dict:
    r = requests.get(
        "https://en.wikipedia.org/w/api.php",
        params={
            "action": "query", "generator": "search", "gsrsearch": args["query"], "gsrlimit": 1,
            "prop": "extracts", "exintro": True, "explaintext": True, "format": "json",
        },
        headers={"User-Agent": "weave-demo"},
    ).json()
    page = next(iter(r["query"]["pages"].values()))
    return {"content": [{"type": "text", "text": f"{page['title']}: {page['extract']}"}]}

wiki_server = create_sdk_mcp_server(
    name="wiki",
    version="1.0.0",
    tools=[wikipedia_search],
)

async def main():
    session_id = None

    for question in [
        "Who founded Anthropic?",
        "What is Claude (the AI assistant)?",
        "Summarize what we discussed in one sentence.",
    ]:
        options = ClaudeAgentOptions(
            mcp_servers={"wiki": wiki_server},
            allowed_tools=["mcp__wiki__wikipedia_search"],
            resume=session_id,
        )
        print(f"USER: {question}")

        async for message in query(prompt=question, options=options):
            if isinstance(message, ResultMessage):
                session_id = message.session_id
                print(f"AGENT: {message.result}\n")


anyio.run(main)

각 query() 호출은 invoke_agent 루트 span을 생성합니다. 후속 턴은 동일한 세션을 재개하므로 Weave는 모든 span에 동일한 gen_ai.conversation.id를 기록하고, Agent Lens는 이 span들을 하나의 대화로 묶습니다. 재사용할 ID는 ResultMessage.session_id에 담겨 있습니다. 첫 번째 턴에서는 resume에 None을 전달할 수 있으며, 이 경우 새 세션이 시작됩니다.resume을 사용하지 않으면 턴마다 새 세션이 시작되어 각각 별도의 대화로 표시됩니다. 단, ClaudeSDKClient는 예외입니다. 이 클라이언트는 async with 블록이 유지되는 동안 하나의 세션을 열어 두므로, 같은 클라이언트로 보내는 턴은 이미 하나로 묶여 있습니다. Weave는 두 방식 모두에 패치를 적용합니다.

Weave는 모듈 로더 훅을 통해 query()를 자동으로 계측합니다. 필요한 설정은 모듈 시스템에 따라 조금씩 다릅니다. CommonJS와 ESM의 차이점 및 Weave 로더 훅의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 TypeScript SDK 서드파티 인테그레이션 가이드를 참조하세요.

CommonJS 프로젝트: 추가 설정이 필요하지 않습니다. 자동 계측이 먼저 실행되도록 @anthropic-ai/claude-agent-sdk보다 weave를 먼저 require하세요.
ESM 프로젝트: 계측이 다른 모듈보다 먼저 로드되도록 --import=weave/instrument 플래그를 지정해 Node를 시작하세요.

이 예제에서는 wikipedia_search MCP 도구를 정의하고 세 턴으로 구성된 대화를 실행합니다. 각 턴은 별도의 query() 호출이지만, 이후 턴에서는 첫 번째 턴의 session_id를 resume에 전달하므로 모든 턴이 Agent Lens Conversations에서 하나의 세션으로 묶입니다. 처음 두 턴에서는 Wikipedia 조회가 트리거되고, 세 번째 턴에서는 도구 호출 없이 이전 대화 컨텍스트를 바탕으로 요약을 생성합니다.

main.mjs

import * as weave from "weave";
import { createSdkMcpServer, query, tool, type Options } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
import { z } from "zod";

const wikipediaSearch = tool(
    "wikipedia_search",
    "Search Wikipedia for a topic and return its title and intro paragraph.",
    { query: z.string().describe("The topic to search for") },
    async ({ query }) => {
    const url = new URL("https://en.wikipedia.org/w/api.php");
    url.search = new URLSearchParams({
        action: "query",
        generator: "search",
        gsrsearch: query,
        gsrlimit: "1",
        prop: "extracts",
        exintro: "true",
        explaintext: "true",
        format: "json",
    }).toString();

    const response = await fetch(url, { headers: { "User-Agent": "weave-demo" } });
    const data = await response.json();
    const page = Object.values(data.query.pages)[0] as { title: string; extract: string };
    return { content: [{ type: "text" as const, text: `${page.title}: ${page.extract}` }] };
    },
);

const wikiServer = createSdkMcpServer({
    name: "wiki",
    version: "1.0.0",
    tools: [wikipediaSearch],
});

async function main() {
    await weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]");

    const baseOptions: Options = {
    model: "claude-sonnet-4-5",
    maxTurns: 4,
    mcpServers: { wiki: wikiServer },
    allowedTools: ["mcp__wiki__wikipedia_search"],
    };

    const questions = [
    "Who founded Anthropic?",
    "What is Claude (the AI assistant)?",
    "Summarize what we discussed in one sentence.",
    ];

    let sessionId: string | undefined;

    for (const prompt of questions) {
    const options: Options = sessionId
        ? { ...baseOptions, resume: sessionId }
        : baseOptions;

    console.log(`USER: ${prompt}`);
    for await (const message of query({ prompt, options })) {
        if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
        sessionId ??= message.session_id;
        }
        if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
        console.log(`AGENT: ${message.result}\n`);
        }
    }
    }
}

main().catch(console.error);

각 query() 호출은 invoke_agent 루트 span을 생성합니다. 후속 턴은 동일한 session_id로 세션을 재개하므로, Agent Lens는 모든 span에 동일한 gen_ai.conversation.id를 기록하고 Conversations 뷰에서 이를 하나의 세션으로 그룹화합니다.예시를 main.mjs로 저장한 다음, 로더 훅이 다른 모듈보다 먼저 실행되도록 --import=weave/instrument 플래그와 함께 실행하세요.

node --import=weave/instrument main.mjs

View your traces in Agent Lens

After the script runs, weave.init() prints a link to your project in Weave. The same traces appear in Agent Lens, because both products share the same trace data. To view them in Agent Lens:

Navigate to CoreWeave Forge and select Agent Lens from the product menu.
Select your project.
In the Agent Lens side menu, select Conversations, and then select your conversation.

Each turn renders as an invoke_agent span with nested chat and execute_tool spans. Each span shows its input, model, output, token usage, and tool results. For more information, see View agent activity.

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