Zo draait u een Claude Agent SDK-agent op WhatsApp (met MonoChat)

De Claude Agent SDK is de agent harness van Anthropic: dezelfde lus van redeneren, tools gebruiken en zelfcontrole die Claude Code aandrijft, verpakt zodat ontwikkelaars er eigen agents mee kunnen bouwen. Om er een op WhatsApp te draaien heeft u nog drie dingen eromheen nodig: een verbinding met het WhatsApp Business Platform, een manier om de agent uw bedrijfstools te geven en een veilige weg naar een medewerker wanneer de agent moet stoppen. Met de Agent Harness van MonoChat voegt u de Claude Agent SDK toe als AI Harness, plaatst u een AI Agent-node in een flow, koppelt u uw WhatsApp-nummer en test u. Geen servers om te beheren.

Deze gids legt uit wat de Claude Agent SDK brengt voor klantgesprekken, hoe de installatie in MonoChat werkt en wat u goed moet regelen voordat klanten gaan schrijven.

Wat de Claude Agent SDK is (en waarom het past bij support)

De meeste AI op WhatsApp is vandaag één enkele modelaanroep: een bericht komt binnen, het model schrijft een antwoord, klaar. Dat is prima voor “Wat zijn jullie openingstijden?” Het schiet tekort bij “Mijn bestelling is niet aangekomen en ik ga vrijdag op reis.”

Een harness draait het model in een lus. Het model bepaalt wat het volgende is om te doen, de harness voert die stap uit (iets opzoeken, een tool aanroepen, een bestand lezen), voert het resultaat terug en herhaalt dit tot de taak klaar is of een medewerker nodig is. De Claude Agent SDK is de versie van Anthropic van die lus. Het is de basis van Claude Code en bevat de bouwstenen waarop ontwikkelaars daar vertrouwen: toolgebruik, MCP-ondersteuning, subagents, contextbeheer voor lange sessies en toestemmingsbeheer.

Voor klantberichten maakt die lus van een antwoord een oplossing:

• Het controleert voordat het iets belooft. Voorraad, leverstatus, tijdsloten voor afspraken of een terugbetalingsregel worden opgezocht op het moment van antwoorden in plaats van geraden.
• Het behandelt een zaak in meerdere stappen. De bestelling vinden, de vervoerder controleren, zien dat het pakket vastzit, een vervanging aanbieden, alles in één gesprek.
• Het weet wanneer het moet stoppen. Een goede harness draagt de zaak over aan een medewerker in plaats van te improviseren wanneer hij de grens bereikt van wat hij mag doen.

Wilt u de achtergrond over harnesses versus gewone inferentie, lees dan wat een agent harness is en waarom support via WhatsApp er een nodig heeft.

Drie manieren om Claude-agents te gebruiken in MonoChat

MonoChat ondersteunt drie routes naar een agent op basis van Claude. Alle drie gebruiken dezelfde AI Agent-node, dezelfde kanalen en dezelfde overdracht.

Optie	Waar het draait	Wat u nodig heeft
Claude Agent SDK	De agent runner van MonoChat; elke run is een geïsoleerd agentproces in de stijl van Claude Code	Niets extra; uw AI-modellen via de gateway van MonoChat
Claude Managed Agents	De cloud van Anthropic	Uw Anthropic API-sleutel
Custom (uw eigen Claude Agent SDK-service)	Uw eigen server	Een endpoint-URL en een gedeeld geheim

Voor de meeste teams is de eerste optie de juiste start: u krijgt de Claude Agent SDK-harness zonder iets te implementeren of te onderhouden. Kies Claude Managed Agents als u al bouwt op de gehoste agents van Anthropic en die daar wilt houden. Kies Custom als uw ontwikkelaars met de SDK een eigen agent hebben gebouwd en getest en die op de eigen infrastructuur willen blijven draaien; onze gids over uw eigen AI-agent koppelen aan WhatsApp behandelt die route.

Stap voor stap: een Claude Agent SDK-agent op WhatsApp

1. Voeg een AI Harness toe

In MonoChat is een AI Harness een servicedefinitie die u één keer toevoegt en hergebruikt. Voeg er een toe en kies Claude Agent SDK als provider. Voor de provider zelf hoeft u niets anders te configureren: die draait op de agent runner van MonoChat en bereikt uw AI-modellen via de gateway van MonoChat.

2. Voeg een AI Agent-node toe aan een flow

Open de flow die binnenkomende gesprekken afhandelt, of maak een nieuwe, en voeg een AI Agent-node toe. Selecteer de harness die u zojuist hebt gemaakt. Hier krijgt de agent zijn taak: schrijf instructies die beschrijven wie hij bedient, wat hij mag doen en wanneer hij moet overdragen.

3. Kies het hoofd-, fallback- en snelle model

Elke AI Agent-node heeft drie modelrollen:

• Hoofdmodel: redeneert, beslist en schrijft de antwoorden.
• Fallbackmodel: neemt over na een zachte limiet of wanneer het hoofdmodel uitvalt, zodat de klant toch een antwoord krijgt.
• Snel model: verwerkt achtergrondwerk.

Stel ook een budgetlimiet per run in. Een klantgesprek vraagt zelden een lange keten van stappen en een budget voorkomt dat een ongewoon geval een duur geval wordt. Ons artikel over waarom uw agent voor klantcontact een fallbackmodel nodig heeft legt uit hoe u het paar kiest.

4. Geef de agent tools

Een agent zonder tools kan alleen praten. In MonoChat kan de agent gebruiken:

• AI-functietools om uw API’s aan te roepen met gestructureerde invoer, bijvoorbeeld “bestelstatus opvragen” of “retour aanmaken”.
• MCP-servers om tools uit elk MCP-compatibel systeem binnen te halen.
• De AI-kennisbank voor antwoorden die zijn gebaseerd op uw eigen beleid en documenten.
• Aangepaste functies voor bedrijfslogica die binnen het gesprek draait.

Begin met twee of drie tools die uw meest voorkomende verzoeken dekken. Elke tool die u toevoegt is een ding meer dat de agent kan doen, en een ding meer om te testen.

5. Koppel WhatsApp en uw andere kanalen

Koppel uw WhatsApp Business-nummer aan MonoChat als u dat nog niet heeft gedaan (MonoChat is een officiële Meta Business Partner en gebruikt het officiële WhatsApp Business Platform). Omdat de agent in een flow leeft, kunt u dezelfde flow koppelen aan Instagram, Messenger, TikTok, Telegram, webchat, SMS en voice zonder iets opnieuw te bouwen.

6. Test en ga daarna live

Stuur de agent de berichten die uw klanten echt sturen: kort, met typefouten, in meer dan één taal, drie vragen in één bericht. Controleer of hij de juiste tool gebruikt, binnen uw regels blijft en op het juiste moment overdraagt. Zet de flow daarna aan voor echt verkeer.

Instructies schrijven voor een WhatsApp-agent

De Claude Agent SDK is groot geworden in programmeren, waar lange, gedetailleerde antwoorden welkom zijn. WhatsApp is het tegenovergestelde. Een paar regels maken een groot verschil:

• Houd antwoorden kort. Twee of drie zinnen per bericht, één vraag tegelijk. Klanten lezen op een telefoon.
• Bevestig voordat u handelt. “Ik kan bestelling 4821 annuleren en €39 terugbetalen. Zal ik doorgaan?” vóór alles wat geld kost of niet ongedaan te maken is.
• Benoem de overdrachtsregel expliciet. Bijvoorbeeld: “Draag over aan een medewerker bij klachten over personeel, juridische dreigementen, terugbetalingen boven €100, of wanneer de klant om een mens vraagt.”
• Blijf binnen uw bedrijf. Sinds 15 januari 2026 houden de voorwaarden van WhatsApp algemene AI-assistenten van het platform. Een agent die uw eigen klanten bedient, is prima; een agent die essays schrijft over elk onderwerp niet. Onze gids over het WhatsApp AI-chatbotbeleid legt de regel uit.
• Respecteer het venster van 24 uur. Vrije antwoorden zijn toegestaan binnen 24 uur na het laatste bericht van de klant. Daarna heeft een bericht een goedgekeurde template nodig.

Overdracht: het onderdeel dat vertrouwen maakt of breekt

Klanten vergeven een agent die zegt “Ik haal er een collega bij.” Ze vergeven er geen die in een lus blijft hangen. In MonoChat draagt de agent het gesprek met de volledige geschiedenis over aan uw team in de gedeelde inbox: wat de klant vroeg, wat de agent opzocht en wat hij al probeerde. De medewerker die het oppakt, hoeft de klant niet te vragen opnieuw te beginnen.

Plan uw overdrachtsregels voordat u uw tools plant. Bepaal welke zaken de agent nooit alleen mag afhandelen, wie ze ontvangt en wat de agent de klant vertelt terwijl die wacht.

Kosten en controle

Bij een agent zijn er twee kostenposten bovenop uw MonoChat-abonnement: het gebruik van het AI-model en de WhatsApp-kosten van Meta. Sinds 1 oktober 2026 rekent Meta servicebeantwoordingen af na de eerste 1.000 per zakelijk nummer per maand; onze gids over WhatsApp API-prijzen bevat de details.

Aan de AI-kant rekent MonoChat geen opslag wanneer u uw eigen providersleutels gebruikt. Een budgetlimiet per run, een verstandig fallbackmodel en een snel model voor achtergrondwerk houden het gebruik voorspelbaar naarmate het volume groeit.

Wanneer u een andere harness kiest

De Claude Agent SDK is een sterke standaard voor agents die over meerdere stappen moeten redeneren. Maar Agent Harness is zo gebouwd dat u niet vastzit. Als uw team al werkt met de OpenAI Agents SDK, Pi, een gehoste OpenAI- of Anthropic-agent of een eigen framework, kunt u een andere AI Harness toevoegen en de AI Agent-node daarnaar overzetten, zonder uw kanalen, tools of overdracht aan te raken. Bekijk alle opties op de Agent Harness-pagina.