WhatsApp پر Claude Agent SDK ایجنٹ کیسے چلائیں (MonoChat کے ساتھ)

Claude Agent SDK Anthropic کا ایجنٹ ہارنیس ہے: سوچنے، ٹول استعمال کرنے اور خود جانچ کا وہی لوپ جو Claude Code کو چلاتا ہے، اس طرح پیک کیا گیا کہ ڈیولپرز اپنے ایجنٹس بنا سکیں۔ اسے WhatsApp پر چلانے کے لیے اس کے گرد تین مزید چیزیں چاہییں: WhatsApp Business Platform سے کنکشن، ایجنٹ کو آپ کے کاروباری ٹولز دینے کا طریقہ، اور جب ایجنٹ کو رک جانا چاہیے تو انسان تک جانے کا محفوظ راستہ۔ MonoChat کے Agent Harness کے ساتھ آپ Claude Agent SDK کو AI ہارنیس کے طور پر شامل کرتے ہیں، فلو میں AI Agent نوڈ ڈالتے ہیں، اپنا WhatsApp نمبر جوڑتے ہیں اور ٹیسٹ کرتے ہیں۔ چلانے کے لیے کوئی سرور نہیں۔

یہ گائیڈ بتاتی ہے کہ Claude Agent SDK کسٹمر گفتگو میں کیا لاتا ہے، MonoChat میں سیٹ اپ کیسے کام کرتا ہے، اور کسٹمرز کے لکھنا شروع کرنے سے پہلے کن باتوں کو درست کرنا ہے۔

Claude Agent SDK کیا ہے (اور یہ سپورٹ کے لیے موزوں کیوں ہے)

آج WhatsApp پر زیادہ تر AI ایک ہی ماڈل کال ہے: میسج آتا ہے، ماڈل جواب لکھتا ہے، بس۔ “آپ کے اوقات کار کیا ہیں؟” کے لیے یہ ٹھیک ہے۔ “میرا آرڈر نہیں پہنچا اور میں جمعے کو سفر کر رہا ہوں” کے لیے یہ ناکام ہو جاتا ہے۔

ہارنیس ماڈل کو لوپ میں چلاتا ہے۔ ماڈل فیصلہ کرتا ہے کہ آگے کیا کرنا ہے، ہارنیس وہ قدم چلاتا ہے (کچھ دیکھنا، ٹول کال کرنا، فائل پڑھنا)، نتیجہ واپس دیتا ہے، اور اسے دہراتا ہے جب تک کام مکمل نہ ہو یا کسی شخص کی ضرورت نہ پڑے۔ Claude Agent SDK اسی لوپ کا Anthropic کا ورژن ہے۔ یہ Claude Code کی بنیاد ہے اور وہی بنیادی عناصر فراہم کرتا ہے جن پر ڈیولپرز وہاں انحصار کرتے ہیں: ٹول کا استعمال، MCP سپورٹ، سب ایجنٹس، لمبے سیشنز کے لیے کانٹیکسٹ مینجمنٹ اور اجازتوں کے کنٹرول۔

کسٹمر میسجنگ میں یہی لوپ جواب کو حل میں بدلتا ہے:

• یہ وعدہ کرنے سے پہلے جانچتا ہے۔ اسٹاک، ڈیلیوری کی صورتحال، اپائنٹمنٹ کے سلاٹس یا ریفنڈ کا اصول جواب دیتے وقت دیکھا جاتا ہے، اندازے سے نہیں۔
• یہ کیس کو کئی مراحل میں سنبھالتا ہے۔ آرڈر تلاش کرنا، کیریئر چیک کرنا، دیکھنا کہ پارسل رکا ہوا ہے، متبادل پیش کرنا، سب ایک گفتگو میں۔
• یہ جانتا ہے کہ کب رکنا ہے۔ اچھا ہارنیس، جب وہ اپنی اجازت کی حد تک پہنچ جائے، اندازے لگانے کے بجائے کیس کسی شخص کے حوالے کر دیتا ہے۔

ہارنیس بمقابلہ سادہ انفرنس کا پس منظر جاننے کے لیے ایجنٹ ہارنیس کیا ہے اور WhatsApp سپورٹ کو اس کی ضرورت کیوں ہے پڑھیں۔

MonoChat میں Claude ایجنٹس استعمال کرنے کے تین طریقے

MonoChat Claude سے چلنے والے ایجنٹ تک پہنچنے کے تین راستے سپورٹ کرتا ہے۔ تینوں میں وہی AI Agent نوڈ، وہی چینلز اور وہی ہینڈ اوور استعمال ہوتے ہیں۔

آپشن	یہ کہاں چلتا ہے	آپ کو کیا چاہیے
Claude Agent SDK	MonoChat کا ایجنٹ رنر؛ ہر رن ایک الگ تھلگ Claude Code طرز کا ایجنٹ پروسیس	کچھ اضافی نہیں؛ MonoChat کے گیٹ وے کے ذریعے آپ کے AI ماڈلز
Claude Managed Agents	Anthropic کا کلاؤڈ	آپ کی Anthropic API کلید
کسٹم (آپ کی اپنی Claude Agent SDK سروس)	آپ کا اپنا سرور	ایک اینڈ پوائنٹ URL اور ایک مشترکہ سیکریٹ

زیادہ تر ٹیموں کے لیے پہلا آپشن درست آغاز ہے: آپ کو Claude Agent SDK ہارنیس بغیر کچھ ڈیپلائے یا برقرار رکھے مل جاتا ہے۔ Claude Managed Agents تب منتخب کریں جب آپ پہلے ہی Anthropic کے ہوسٹڈ ایجنٹس پر بناتے ہوں اور انہیں وہیں رکھنا چاہیں۔ کسٹم تب منتخب کریں جب آپ کے ڈیولپرز نے SDK سے اپنا ایجنٹ بنایا اور ٹیسٹ کیا ہو اور وہ اسے اپنے انفراسٹرکچر پر چلاتے رہنا چاہیں؛ ہماری اپنا AI ایجنٹ WhatsApp سے جوڑنے کی گائیڈ اس راستے کو کور کرتی ہے۔

مرحلہ وار: WhatsApp پر Claude Agent SDK ایجنٹ

1. AI ہارنیس شامل کریں

MonoChat میں AI ہارنیس ایک سروس ڈیفی نیشن ہے جو آپ ایک بار شامل کرتے ہیں اور بار بار استعمال کرتے ہیں۔ ایک شامل کریں اور فراہم کنندہ کے طور پر Claude Agent SDK منتخب کریں۔ فراہم کنندہ کے لیے خود کچھ اور ترتیب دینے کو نہیں ہے: یہ MonoChat کے ایجنٹ رنر پر چلتا ہے اور MonoChat کے گیٹ وے کے ذریعے آپ کے AI ماڈلز تک پہنچتا ہے۔

2. فلو میں AI Agent نوڈ شامل کریں

وہ فلو کھولیں جو آنے والی گفتگو سنبھالتا ہے، یا نیا بنائیں، اور AI Agent نوڈ شامل کریں۔ ابھی بنایا ہوا ہارنیس منتخب کریں۔ یہاں ایجنٹ کو اس کا کام ملتا ہے: ایسی ہدایات لکھیں جو بتائیں کہ وہ کس کی خدمت کرتا ہے، کیا کر سکتا ہے اور کب ہینڈ اوور کرنا ہے۔

3. مین، فال بیک اور فاسٹ ماڈلز منتخب کریں

ہر AI Agent نوڈ کے تین ماڈل کردار ہیں:

• مین ماڈل: سوچتا ہے، فیصلہ کرتا ہے اور جوابات لکھتا ہے۔
• فال بیک ماڈل: سافٹ لمٹ کے بعد یا مین ماڈل کے ناکام ہونے پر ذمہ داری سنبھالتا ہے، تاکہ کسٹمر کو پھر بھی جواب ملے۔
• فاسٹ ماڈل: بیک گراؤنڈ کام سنبھالتا ہے۔

ہر رن کے لیے بجٹ کی حد بھی طے کریں۔ کسٹمر گفتگو کو شاذ و نادر ہی مراحل کی لمبی زنجیر چاہیے ہوتی ہے، اور بجٹ کسی غیر معمولی کیس کو مہنگا بننے سے روکتا ہے۔ ہمارا مضمون آپ کے کسٹمر کا سامنا کرنے والے ایجنٹ کو فال بیک ماڈل کیوں چاہیے بتاتا ہے کہ جوڑی کیسے منتخب کریں۔

4. ایجنٹ کو ٹولز دیں

ٹولز کے بغیر ایجنٹ صرف بات کر سکتا ہے۔ MonoChat میں ایجنٹ یہ استعمال کر سکتا ہے:

• AI فنکشن ٹولز تاکہ آپ کی APIs کو منظم ان پٹس کے ساتھ کال کیا جائے، مثلاً “آرڈر کی صورتحال معلوم کریں” یا “ریٹرن بنائیں”۔
• MCP سرورز تاکہ کسی بھی MCP سے ہم آہنگ سسٹم کے ٹولز لائے جائیں۔
• AI نالج بیس تاکہ جوابات آپ کی اپنی پالیسیوں اور دستاویزات پر مبنی ہوں۔
• کسٹم فنکشنز ایسی کاروباری منطق کے لیے جو گفتگو کے اندر چلتی ہے۔

دو یا تین ٹولز سے شروع کریں جو آپ کی سب سے عام درخواستوں کو کور کریں۔ ہر نیا ٹول ایک اور کام ہے جو ایجنٹ کر سکتا ہے، اور ایک اور چیز جسے ٹیسٹ کرنا ہے۔

5. WhatsApp اور اپنے دیگر چینلز جوڑیں

اگر آپ نے پہلے سے نہیں جوڑا تو اپنا WhatsApp Business نمبر MonoChat سے جوڑیں (MonoChat Meta کا آفیشل Business Partner ہے اور آفیشل WhatsApp Business Platform استعمال کرتا ہے)۔ چونکہ ایجنٹ فلو میں رہتا ہے، آپ وہی فلو Instagram، Messenger، TikTok، Telegram، ویب چیٹ، SMS اور وائس سے بھی بغیر کچھ دوبارہ بنائے جوڑ سکتے ہیں۔

6. ٹیسٹ کریں، پھر لائیو کریں

ایجنٹ کو وہی میسجز بھیجیں جو آپ کے کسٹمرز واقعی بھیجتے ہیں: مختصر، غلط ہجوں کے ساتھ، ایک سے زیادہ زبانوں میں، ایک میسج میں تین سوال۔ دیکھیں کہ یہ درست ٹول استعمال کرتا ہے، آپ کے اصولوں کے اندر رہتا ہے، اور درست لمحے پر ہینڈ اوور کرتا ہے۔ پھر فلو کو حقیقی ٹریفک کے لیے آن کر دیں۔

WhatsApp ایجنٹ کے لیے ہدایات لکھنا

Claude Agent SDK کوڈنگ میں پروان چڑھا، جہاں لمبے، تفصیلی جوابات خوش آمدید ہیں۔ WhatsApp اس کے برعکس ہے۔ چند اصول بڑا فرق ڈالتے ہیں:

• جوابات مختصر رکھیں۔ ہر میسج میں دو یا تین جملے، ایک وقت میں ایک سوال۔ کسٹمرز فون پر پڑھتے ہیں۔
• عمل سے پہلے تصدیق کریں۔ “میں آرڈر 4821 منسوخ کر کے €39 ریفنڈ کر سکتا ہوں۔ کیا آگے بڑھوں؟” ہر اس چیز سے پہلے جس میں پیسے لگتے ہوں یا جسے واپس نہ کیا جا سکے۔
• ہینڈ اوور کا اصول صاف بتائیں۔ مثلاً: “عملے کے بارے میں شکایات، قانونی دھمکیوں، €100 سے اوپر کے ریفنڈز، یا جب کسٹمر انسان مانگے تو کسی شخص کے حوالے کریں۔”
• اپنے کاروبار کے اندر رہیں۔ 15 جنوری 2026 سے WhatsApp کی شرائط عمومی مقصد کے AI اسسٹنٹس کو پلیٹ فارم سے باہر رکھتی ہیں۔ جو ایجنٹ آپ کے اپنے کسٹمرز کی خدمت کرے وہ ٹھیک ہے؛ جو کسی بھی موضوع پر مضمون لکھے وہ نہیں۔ ہماری WhatsApp AI چیٹ بوٹ پالیسی گائیڈ اس اصول کی وضاحت کرتی ہے۔
• 24 گھنٹے کی ونڈو کا احترام کریں۔ آزاد فارمیٹ کے جوابات کسٹمر کے آخری میسج کے 24 گھنٹوں کے اندر جائز ہیں۔ اس کے بعد میسج کو منظور شدہ ٹیمپلیٹ چاہیے۔

ہینڈ اوور: وہ حصہ جو اعتماد بناتا یا بگاڑتا ہے

کسٹمرز اس ایجنٹ کو معاف کر دیتے ہیں جو کہے “میں ایک ساتھی کو بلاتا ہوں۔” وہ اس ایجنٹ کو معاف نہیں کرتے جو چکر میں پھنس جائے۔ MonoChat میں ایجنٹ گفتگو کو مکمل ہسٹری کے ساتھ مشترکہ ان باکس میں آپ کی ٹیم کے حوالے کرتا ہے: کسٹمر نے کیا پوچھا، ایجنٹ نے کیا دیکھا اور وہ پہلے ہی کیا کوشش کر چکا ہے۔ جو شخص اسے اٹھاتا ہے اسے کسٹمر سے دوبارہ شروع کرنے کو کہنے کی ضرورت نہیں پڑتی۔

اپنے ٹولز کی منصوبہ بندی سے پہلے اپنے ہینڈ اوور اصولوں کی منصوبہ بندی کریں۔ طے کریں کہ کون سے کیس ایجنٹ کو کبھی اکیلے نہیں سنبھالنے چاہییں، وہ کس کو ملیں، اور انتظار کے دوران ایجنٹ کسٹمر کو کیا بتائے۔

لاگت اور کنٹرول

ایجنٹ کے ساتھ آپ کے MonoChat پلان کے اوپر دو لاگت کی لائنیں ہیں: AI ماڈل کا استعمال اور Meta کی WhatsApp فیسیں۔ 1 اکتوبر 2026 سے Meta ہر کاروباری نمبر کے لیے ہر ماہ پہلے 1,000 کے بعد سروس جوابات چارج کرتا ہے؛ ہماری WhatsApp API قیمتوں کی گائیڈ میں تفصیل ہے۔

AI کی طرف، جب آپ اپنے فراہم کنندہ کی کلیدیں استعمال کرتے ہیں تو MonoChat کوئی مارک اپ نہیں لگاتا۔ ہر رن کی بجٹ حد، مناسب فال بیک ماڈل اور بیک گراؤنڈ کام کے لیے فاسٹ ماڈل حجم بڑھنے پر استعمال کو قابل پیش گوئی رکھتے ہیں۔

دوسرا ہارنیس کب منتخب کریں

Claude Agent SDK ان ایجنٹس کے لیے مضبوط ڈیفالٹ ہے جنہیں کئی مراحل میں سوچنا ہوتا ہے۔ لیکن Agent Harness اس طرح بنایا گیا ہے کہ آپ بندھے نہ رہیں۔ اگر آپ کی ٹیم پہلے ہی OpenAI Agents SDK، Pi، ہوسٹڈ OpenAI یا Anthropic ایجنٹ، یا اپنے فریم ورک کے ساتھ کام کرتی ہے، تو آپ ایک اور AI ہارنیس شامل کر کے AI Agent نوڈ کو اس پر منتقل کر سکتے ہیں، اپنے چینلز، ٹولز یا ہینڈ اوور کو چھوئے بغیر۔ تمام آپشنز Agent Harness کے صفحے پر دیکھیں۔