Agent SDK で本格アプリを 90 分で構築

コース構成

このコースで学ぶこと

1. 01

   なぜ SDK を直接使うのか

   Claude Code は対話用。製品に組み込むなら Agent SDK で完全制御を取る。

   Claude Code は『あなたが対話する』ためのツールです。一方、製品の中で『ユーザーが Claude に話しかける』を実現するには Agent SDK が必要。

   例：Slack ボット、社内向け Q&A アプリ、文書要約サービス。SDK ならセッション管理・ストリーミング・カスタムツール定義まで全部できます。

   • TypeScript / Python の両方サポート
   • ストリーミング応答でリアルタイム表示
   • カスタムツール定義で社内 API 接続
   • 完全なセッション制御（永続化・再開）

   Agent SDK 深掘り

   理解度チェック

   1. Q1.「Claude Code」と「Agent SDK」の最も本質的な違いは？

      A両者ともに対話 CLI で違いはないBClaude Code は“あなたが対話する”CLI、Agent SDK は“製品に組み込んでユーザーが話しかける”ライブラリCClaude Code は無料、Agent SDK は有料DAgent SDK は Python 専用
   プロジェクト初期化（10 分）
2. 02

   プロジェクト初期化（10 分）

   TypeScript + Node.js + @anthropic-ai/sdk で最小構成を作る。

   bash

   mkdir my-slack-ai && cd my-slack-ai
   pnpm init -y
   pnpm add @anthropic-ai/sdk @slack/bolt dotenv
   pnpm add -D typescript @types/node tsx
   
   # tsconfig.json (最小)
   cat > tsconfig.json <<EOF
   {
     "compilerOptions": {
       "target": "ES2022",
       "module": "NodeNext",
       "moduleResolution": "NodeNext",
       "strict": true,
       "esModuleInterop": true
     }
   }
   EOF
   
   # .env
   ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
   SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
   SLACK_APP_TOKEN=xapp-...

   理解度チェック

   1. Q1.ANTHROPIC_API_KEY / SLACK_BOT_TOKEN を .env で管理する理由は？

      Aコードリポジトリにキーを書くと盗まれるリスクがあるため、環境変数で外出しするB.env だと読み込み速度が上がるためCJavaScript の言語仕様で必須DSlack 側で .env が必須要件
   なぜ SDK を直接使うのかSlack Bolt + Anthropic SDK 最小実装（30 分）
3. 03

   Slack Bolt + Anthropic SDK 最小実装（30 分）

   100 行未満で Slack のメンション → Claude → 返信、が動く。

   typescript

   import { App } from "@slack/bolt";
   import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
   import "dotenv/config";
   
   const slack = new App({
     token: process.env.SLACK_BOT_TOKEN!,
     appToken: process.env.SLACK_APP_TOKEN!,
     socketMode: true,
   });
   
   const anthropic = new Anthropic({
     apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY!,
   });
   
   slack.event("app_mention", async ({ event, say }) => {
     const userMessage = event.text.replace(/<@.+?>/g, "").trim();
     if (!userMessage) return;
   
     const response = await anthropic.messages.create({
       model: "claude-sonnet-4-6",
       max_tokens: 1024,
       system: "あなたは弊社の社内アシスタントです。簡潔に答えてください。",
       messages: [{ role: "user", content: userMessage }],
     });
   
     const text = response.content
       .filter((block) => block.type === "text")
       .map((block) => (block as { type: "text"; text: string }).text)
       .join("");
   
     await say({ thread_ts: event.ts, text });
   });
   
   (async () => {
     await slack.start();
     console.log("⚡️ Slack AI bot is running");
   })();

   理解度チェック

   1. Q1.Anthropic SDK の `response.content` から本文テキストを取り出すときの注意点は？

      Aそのまま `response.content` を文字列として表示できるB`content` は配列（text / tool_use ブロック等）なので `type === 'text'` をフィルタしてから join するCJSON.stringify 一発で済むDAPI のレスポンスにテキスト本文は含まれない
   プロジェクト初期化（10 分）セッション維持で会話を続ける（20 分）
4. 04

   セッション維持で会話を続ける（20 分）

   スレッド内の過去メッセージを取得 → 文脈を維持した会話に進化。

   typescript

   slack.event("app_mention", async ({ event, client, say }) => {
     // スレッドの過去メッセージを取得
     const thread = await client.conversations.replies({
       channel: event.channel,
       ts: event.thread_ts || event.ts,
     });
   
     // Anthropic 形式に変換
     const messages = (thread.messages || []).map((m) => ({
       role: m.bot_id ? ("assistant" as const) : ("user" as const),
       content: m.text || "",
     }));
   
     const response = await anthropic.messages.create({
       model: "claude-sonnet-4-6",
       max_tokens: 1024,
       system: "あなたは弊社の社内アシスタントです。",
       messages,
     });
   
     // ... 同上で返信
   });

   理解度チェック

   1. Q1.Slack スレッドで“文脈を維持した会話”を実現する Anthropic SDK 側の鍵は？

      ASlack の `thread_ts` を anthropic に直接渡すBSlack のスレッド過去メッセージを取得し、user/assistant の messages 配列に変換して都度送るCAnthropic 側がスレッド ID を覚えてくれるD会話はステートレスなので維持はできない
   Slack Bolt + Anthropic SDK 最小実装（30 分）カスタムツールで社内 DB 接続（20 分）
5. 05

   カスタムツールで社内 DB 接続（20 分）

   tool_use で『社内ナレッジ DB を検索する』機能を追加。

   typescript

   const response = await anthropic.messages.create({
     model: "claude-sonnet-4-6",
     max_tokens: 1024,
     tools: [
       {
         name: "search_company_kb",
         description: "社内ナレッジ DB を検索する",
         input_schema: {
           type: "object",
           properties: {
             query: { type: "string", description: "検索クエリ" },
           },
           required: ["query"],
         },
       },
     ],
     messages,
   });
   
   // tool_use ブロックを処理
   for (const block of response.content) {
     if (block.type === "tool_use" && block.name === "search_company_kb") {
       const query = (block.input as { query: string }).query;
       const results = await searchCompanyKB(query);  // 自社 DB 検索
       // 結果を含めて再度 Claude を呼ぶ（agentic loop）
     }
   }

   理解度チェック

   1. Q1.Anthropic SDK の tool_use（agentic loop）で暴走を防ぐ最低限の設計は？

      AClaude にお願い文面で「無限ループは禁止」と伝えるBmax iterations を実装側で設定し、超えたら強制終了するCtool_use を使わないDSlack 側でレート制限する
   セッション維持で会話を続ける（20 分）デプロイと運用
6. 06

   デプロイと運用

   ローカルで動いたら本番に。Cloud Run / Fly.io / Vercel Functions など。

   手を動かす

   0 / 5

   • API キーは環境変数で管理（コードに書かない）
   • Slack ワークスペースに Bot をインストール
   • Cloud Run / Fly.io に Docker でデプロイ
   • コスト監視（Anthropic Console で日次予算アラート）
   • ログ収集（OpenTelemetry など）

   SDK セキュアデプロイ

   理解度チェック

   1. Q1.Claude Agent SDK アプリを本番に出す前に、最優先で押さえるべき運用上の保険は？

      Aリクエスト 1 件ごとに人間が承認する仕組みBAPI キーを環境変数化し、Anthropic Console で日次予算アラートを設定するC全てのレスポンスを Slack に転送するDtool_use のループ回数を無制限にする
   カスタムツールで社内 DB 接続（20 分）