Cómo ejecutar un agente de Claude Agent SDK en WhatsApp (con MonoChat)

Claude Agent SDK es el agent harness de Anthropic: el mismo ciclo de razonamiento, uso de herramientas y autocomprobación que impulsa Claude Code, empaquetado para que los desarrolladores creen sus propios agentes. Para ejecutar uno en WhatsApp necesita tres cosas más a su alrededor: una conexión con la plataforma WhatsApp Business, una forma de dar al agente sus herramientas de negocio y una vía segura hacia una persona cuando el agente deba detenerse. Con el Agent Harness de MonoChat, añade Claude Agent SDK como AI Harness, incorpora un nodo AI Agent a un flujo, conecta su número de WhatsApp y prueba. Sin servidores que gestionar.

Esta guía explica lo que Claude Agent SDK aporta a las conversaciones con clientes, cómo funciona la configuración en MonoChat y qué debe cuidar antes de que los clientes empiecen a escribir.

Qué es Claude Agent SDK (y por qué encaja con la atención al cliente)

La mayor parte de la IA en WhatsApp hoy es una única llamada a un modelo: entra un mensaje, el modelo redacta una respuesta y listo. Eso está bien para “¿Cuál es su horario?”. Pero falla con “Mi pedido no ha llegado y viajo el viernes”.

Un harness ejecuta el modelo en un bucle. El modelo decide qué hacer a continuación, el harness ejecuta ese paso (consultar algo, llamar a una herramienta, leer un archivo), devuelve el resultado al modelo y repite hasta que la tarea está hecha o hace falta una persona. Claude Agent SDK es la versión de Anthropic de ese bucle. Es la base de Claude Code y trae los componentes en los que se apoyan los desarrolladores allí: uso de herramientas, compatibilidad con MCP, subagentes, gestión del contexto para sesiones largas y controles de permisos.

En la mensajería con clientes, ese bucle es lo que convierte una respuesta en una resolución:

• Comprueba antes de prometer. El stock, el estado de la entrega, los huecos de citas o una regla de reembolso se consultan en el momento de responder en lugar de adivinarse.
• Trabaja un caso en varios pasos. Encontrar el pedido, consultar al transportista, ver que el paquete está retenido y ofrecer un reemplazo, todo en una sola conversación.
• Sabe cuándo detenerse. Un buen harness traspasa el caso a una persona en lugar de improvisar cuando llega al límite de lo que puede hacer.

Si quiere conocer el contexto sobre los harnesses frente a la inferencia simple, lea qué es un agent harness y por qué la atención por WhatsApp lo necesita.

Tres formas de usar agentes de Claude en MonoChat

MonoChat admite tres vías para un agente basado en Claude. Las tres usan el mismo nodo AI Agent, los mismos canales y el mismo traspaso.

Opción	Dónde se ejecuta	Qué necesita
Claude Agent SDK	El agent runner de MonoChat; cada ejecución es un proceso de agente aislado al estilo Claude Code	Nada adicional; sus modelos de IA a través del gateway de MonoChat
Claude Managed Agents	La nube de Anthropic	Su clave de API de Anthropic
Personalizado (su propio servicio de Claude Agent SDK)	Su propio servidor	Una URL de endpoint y un secreto compartido

Para la mayoría de los equipos, la primera opción es el mejor punto de partida: obtiene el harness de Claude Agent SDK sin desplegar ni mantener nada. Elija Claude Managed Agents si ya trabaja con los agentes alojados de Anthropic y quiere mantenerlos allí. Elija Personalizado si sus desarrolladores han creado y probado su propio agente con el SDK y quieren seguir ejecutándolo en su propia infraestructura; nuestra guía sobre cómo conectar su propio agente de IA a WhatsApp cubre ese camino.

Paso a paso: un agente de Claude Agent SDK en WhatsApp

1. Añada un AI Harness

En MonoChat, un AI Harness es una definición de servicio que se añade una vez y se reutiliza. Añada uno y elija Claude Agent SDK como proveedor. No hay nada más que configurar para el proveedor en sí: se ejecuta en el agent runner de MonoChat y llega a sus modelos de IA a través del gateway de MonoChat.

2. Añada un nodo AI Agent a un flujo

Abra el flujo que gestiona las conversaciones entrantes, o cree uno nuevo, y añada un nodo AI Agent. Seleccione el harness que acaba de crear. Aquí es donde el agente recibe su trabajo: escriba instrucciones que describan a quién atiende, qué puede hacer y cuándo debe traspasar.

3. Elija los modelos principal, de respaldo y rápido

Cada nodo AI Agent tiene tres roles de modelo:

• Modelo principal: razona, decide y redacta las respuestas.
• Modelo de respaldo: toma el relevo tras un límite flexible o cuando falla el modelo principal, para que el cliente siga recibiendo una respuesta.
• Modelo rápido: se encarga del trabajo en segundo plano.

Defina también un límite de presupuesto por ejecución. Una conversación con un cliente rara vez necesita una larga cadena de pasos, y un presupuesto evita que un caso inusual se vuelva caro. Nuestro artículo sobre por qué su agente de cara al cliente necesita un modelo de respaldo explica cómo elegir la pareja.

4. Dé herramientas al agente

Un agente sin herramientas solo puede hablar. En MonoChat el agente puede usar:

• Herramientas de función de IA para llamar a sus API con entradas estructuradas, por ejemplo “consultar el estado de un pedido” o “crear una devolución”.
• Servidores MCP para incorporar herramientas de cualquier sistema compatible con MCP.
• La base de conocimiento de IA para respuestas basadas en sus propias políticas y documentos.
• Funciones personalizadas para la lógica de negocio que se ejecuta dentro de la conversación.

Empiece con dos o tres herramientas que cubran sus solicitudes más habituales. Cada herramienta que añade es una cosa más que el agente puede hacer y una cosa más que probar.

5. Conecte WhatsApp y sus otros canales

Conecte su número de WhatsApp Business a MonoChat si aún no lo ha hecho (MonoChat es un Meta Business Partner oficial y usa la plataforma oficial WhatsApp Business). Como el agente vive en un flujo, puede asociar el mismo flujo a Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, chat web, SMS y voz sin reconstruir nada.

6. Pruebe y luego póngalo en marcha

Envíe al agente los mensajes que sus clientes envían de verdad: cortos, con faltas de ortografía, en más de un idioma, tres preguntas en un mismo mensaje. Compruebe que usa la herramienta correcta, respeta sus reglas y traspasa en el momento adecuado. Después active el flujo para el tráfico real.

Cómo redactar las instrucciones de un agente de WhatsApp

Claude Agent SDK creció en el mundo de la programación, donde se agradecen las respuestas largas y detalladas. WhatsApp es lo contrario. Unas pocas reglas marcan una gran diferencia:

• Mantenga las respuestas cortas. Dos o tres frases por mensaje, una pregunta cada vez. Los clientes leen en el teléfono.
• Confirme antes de actuar. “Puedo cancelar el pedido 4821 y reembolsar 39 €. ¿Continúo?” antes de cualquier acción que cueste dinero o no pueda deshacerse.
• Nombre la regla de traspaso de forma explícita. Por ejemplo: “Traspasa a una persona en caso de quejas sobre el personal, amenazas legales, reembolsos superiores a 100 € o cuando el cliente pida hablar con una persona”.
• Manténgase dentro de su negocio. Desde el 15 de enero de 2026, las condiciones de WhatsApp excluyen de la plataforma a los asistentes de IA de propósito general. Un agente que atiende a sus propios clientes está permitido; uno que escribe ensayos sobre cualquier tema, no. Nuestra guía de la política de WhatsApp sobre chatbots de IA explica la regla.
• Respete la ventana de 24 horas. Las respuestas de formato libre se permiten dentro de las 24 horas posteriores al último mensaje del cliente. Después, un mensaje necesita una plantilla aprobada.

Traspaso: la parte que construye o destruye la confianza

Los clientes perdonan a un agente que dice “Voy a avisar a un compañero”. No perdonan a uno que da vueltas en bucle. En MonoChat el agente pasa la conversación a su equipo en la bandeja de entrada compartida con todo el historial: lo que preguntó el cliente, lo que consultó el agente y lo que ya intentó. La persona que la recoge no necesita pedirle al cliente que empiece de nuevo.

Planifique sus reglas de traspaso antes de planificar sus herramientas. Decida qué casos nunca debe gestionar el agente por sí solo, quién los recibe y qué le dice el agente al cliente mientras espera.

Costes y control

Con un agente hay dos líneas de coste además de su plan de MonoChat: el uso de los modelos de IA y las tarifas de WhatsApp de Meta. Desde el 1 de octubre de 2026, Meta cobra las respuestas de servicio después de las primeras 1.000 por número de empresa cada mes; nuestra guía de precios de la API de WhatsApp tiene los detalles.

En cuanto a la IA, MonoChat no añade ningún recargo cuando usa sus propias claves de proveedor. Un límite de presupuesto por ejecución, un modelo de respaldo sensato y un modelo rápido para el trabajo en segundo plano mantienen el uso predecible a medida que crece el volumen.

Cuándo elegir otro harness

Claude Agent SDK es una opción predeterminada sólida para agentes que necesitan razonar en varios pasos. Pero Agent Harness está diseñado para que no quede atado a un solo proveedor. Si su equipo ya trabaja con OpenAI Agents SDK, Pi, un agente alojado de OpenAI o Anthropic, o con su propio framework, puede añadir otro AI Harness y cambiar el nodo AI Agent a él, sin tocar sus canales, herramientas ni traspaso. Consulte todas las opciones en la página de Agent Harness.