Anthropic 제품

from anthropic_agent import Agent, Tool
from anthropic_agent.tools import Read, Edit, Bash, Grep

# Agent 생성
agent = Agent(
    model="claude-opus-4-6",
    tools=[Read(), Edit(), Bash(), Grep()],
    system_prompt="당신은 시니어 백엔드 엔지니어입니다.",
    max_tokens=8192,
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 4096}
)

# MCP 서버 연결
agent.add_mcp_server(
    name="databricks",
    command="npx",
    args=["@anthropic/mcp-databricks"]
)

# Agent 실행
result = await agent.run(
    "src/ 디렉토리에서 SQL 인젝션 취약점을 찾아서 수정하고, "
    "수정 전후 diff를 보여줘."
)

# Structured Output
from pydantic import BaseModel

class SecurityReport(BaseModel):
    vulnerabilities: list[dict]
    fixes_applied: list[str]
    risk_level: str

result = await agent.run(
    "보안 취약점 분석 보고서를 작성해줘.",
    output_schema=SecurityReport
)

기존 모델:
  [생각] ──► [도구 호출] ──► [결과 수신] ──► [생각] ──► [응답]

Claude 4 (Interleaved):
  [생각 + 도구 호출] ──► [결과 수신 + 생각 계속] ──► [추가 도구 + 생각] ──► [응답]