如何在 WhatsApp 上运行 Claude Agent SDK 智能体（使用 MonoChat）

Claude Agent SDK 是 Anthropic 的智能体 Harness：即驱动 Claude Code 的同一套推理、工具使用和自我检查循环，打包后供开发人员构建自己的智能体。要在 WhatsApp 上运行一个智能体，您还需要围绕它的三样东西：与 WhatsApp Business Platform 的连接、让智能体使用您业务工具的方式，以及在智能体应当停止时通往真人的安全路径。借助 MonoChat 的 Agent Harness，您将 Claude Agent SDK 添加为 AI Harness，把 AI 智能体节点拖入流程，连接您的 WhatsApp 号码并测试即可。无需运行任何服务器。

本指南介绍 Claude Agent SDK 能为客户会话带来什么、在 MonoChat 中如何设置，以及在客户开始咨询之前需要做好哪些事。

Claude Agent SDK 是什么（以及它为何适合客户支持）

如今 WhatsApp 上的大多数 AI 只是一次模型调用：消息进来，模型写出回复，结束。对于“你们的营业时间是什么？”这样的问题，这就够了。但对于“我的订单还没到，而我周五要出行”，它就不行了。

Harness 以循环方式运行模型。模型决定下一步做什么，Harness 执行这一步（查询信息、调用工具、读取文件），把结果反馈回去，如此重复，直到任务完成或需要真人介入。Claude Agent SDK 就是 Anthropic 对这一循环的实现。它是 Claude Code 的基础，并带有开发人员在那里依赖的构建模块：工具使用、MCP 支持、子智能体、长会话的上下文管理和权限控制。

对于客户消息场景，这一循环正是让答复变成解决问题的关键：

• 先核实再承诺。 库存、配送状态、预约时段或退款规则，都是在作答的那一刻查询，而不是猜测。
• 分多个步骤处理案件。 找到订单、查询承运商、发现包裹滞留、提供换货，全部在一场会话中完成。
• 知道何时停下。 好的 Harness 在触及权限边界时会把案件交给真人，而不是临场发挥。

如果您想了解 Harness 与普通推理的背景区别，请阅读什么是智能体 Harness，以及 WhatsApp 客服为何需要它。

在 MonoChat 中使用 Claude 智能体的三种方式

MonoChat 支持三种途径来使用由 Claude 驱动的智能体。三者使用相同的 AI 智能体节点、相同的渠道和相同的转人工机制。

选项	运行位置	您需要准备
Claude Agent SDK	MonoChat 的智能体运行器；每次运行都是一个隔离的 Claude Code 风格智能体进程	无需额外准备；通过 MonoChat 网关使用您的 AI 模型
Claude Managed Agents	Anthropic 云	您的 Anthropic API 密钥
自定义（您自己的 Claude Agent SDK 服务）	您自己的服务器	一个端点 URL 和一个共享密钥

对大多数团队来说，第一个选项是正确的起点：无需部署或维护任何东西，即可获得 Claude Agent SDK Harness。如果您已经基于 Anthropic 的托管智能体构建，并希望继续保留在那里，请选择 Claude Managed Agents。如果您的开发人员已用该 SDK 构建并测试了自己的智能体，并希望继续在自己的基础设施上运行，请选择“自定义”；我们关于将您自己的 AI 智能体连接到 WhatsApp 的指南介绍了这条路径。

分步操作：WhatsApp 上的 Claude Agent SDK 智能体

1. 添加 AI Harness

在 MonoChat 中，AI Harness 是您一次性添加并可重复使用的服务定义。添加一个，并选择 Claude Agent SDK 作为提供方。提供方本身无需再配置任何其他内容：它在 MonoChat 的智能体运行器上运行，并通过 MonoChat 网关访问您的 AI 模型。

2. 在流程中添加 AI 智能体节点

打开处理进线会话的流程，或新建一个，然后添加 AI 智能体节点。选择您刚创建的 Harness。智能体的任务就在这里确定：编写指令，说明它服务于谁、可以做什么，以及何时必须转人工。

3. 选择主模型、备用模型和快速模型

每个 AI 智能体节点有三种模型角色：

• 主模型： 负责推理、决策并撰写回复。
• 备用模型： 在达到软限制或主模型失败后接手，让客户仍能得到答复。
• 快速模型： 处理后台工作。

同时设置每次运行的预算限制。客户会话很少需要很长的步骤链，预算可以防止不寻常的案件变得代价高昂。我们的文章面向客户的智能体为什么需要备用模型介绍了如何选择这一组合。

4. 为智能体提供工具

没有工具的智能体只能说话。在 MonoChat 中，智能体可以使用：

• AI 函数工具，通过结构化输入调用您的 API，例如“获取订单状态”或“创建退货”。
• MCP 服务器，引入来自任何兼容 MCP 的系统的工具。
• AI 知识库，提供基于您自己政策和文档的答案。
• 自定义函数，用于在会话中运行的业务逻辑。

先从覆盖您最常见请求的两三个工具开始。您每添加一个工具，智能体就多了一件能做的事，也多了一件需要测试的事。

5. 连接 WhatsApp 和您的其他渠道

如果尚未连接，请将您的 WhatsApp Business 号码连接到 MonoChat（MonoChat 是官方 Meta Business Partner，使用官方的 WhatsApp Business Platform）。由于智能体位于流程中，您无需重新构建任何内容，就可以把同一个流程接入 Instagram、Messenger、TikTok、Telegram、网页聊天、短信和语音。

6. 测试，然后上线

向智能体发送您的客户真正会发送的消息：简短的、拼写错误的、使用多种语言的、一条消息里问三个问题的。检查它是否使用了正确的工具、是否遵守您的规则，以及是否在合适的时机转人工。然后为真实流量开启该流程。

为 WhatsApp 智能体编写指令

Claude Agent SDK 成长于编程领域，那里欢迎冗长详细的回答。WhatsApp 则恰恰相反。几条规则会带来很大差别：

• 保持回复简短。 每条消息两三句话，一次一个问题。客户是在手机上阅读。
• 行动之前先确认。 在任何涉及花钱或无法撤销的操作之前，先说“我可以取消订单 4821 并退款 €39。要继续吗？”
• 明确写出转人工规则。 例如：“遇到对员工的投诉、法律威胁、超过 €100 的退款，或客户要求找真人时，转交给真人。”
• 留在您的业务范围之内。 自 2026 年 1 月 15 日起，WhatsApp 的条款禁止通用 AI 助手出现在该平台上。服务于您自己客户的智能体没有问题；任何话题都能写长文的则不行。我们的 WhatsApp AI 聊天机器人政策指南解释了这一规则。
• 遵守 24 小时窗口。 在客户最后一条消息后的 24 小时内允许自由回复。之后，消息需要使用已获批准的模板。

转人工：决定信任成败的环节

客户会原谅一个说“让我请同事来”的智能体，却不会原谅一个陷入循环的智能体。在 MonoChat 中，智能体会带着完整历史记录把会话转交给您在共享收件箱中的团队：客户问了什么、智能体查询了什么，以及它已经尝试过什么。接手的人无需请客户从头再说一遍。

请在规划工具之前先规划转人工规则。确定哪些案件智能体绝不应单独处理、由谁接收，以及智能体在客户等待期间应对其说什么。

成本与控制

使用智能体时，在您的 MonoChat 套餐之外还有两项成本：AI 模型用量和 Meta 的 WhatsApp 费用。自 2026 年 10 月 1 日起，Meta 对每个企业号码每月前 1,000 条之后的服务回复收费；详情请参阅我们的 WhatsApp API 价格指南。

在 AI 方面，当您使用自己的提供方密钥时，MonoChat 不加价。每次运行的预算限制、合理的备用模型，以及用于后台工作的快速模型，可以让用量在业务量增长时保持可预期。

何时选择其他 Harness

对于需要分多个步骤推理的智能体，Claude Agent SDK 是一个很强的默认选择。但 Agent Harness 的设计让您不会被锁定。如果您的团队已在使用 OpenAI Agents SDK、Pi、托管的 OpenAI 或 Anthropic 智能体，或自己的框架，您可以添加另一个 AI Harness 并切换 AI 智能体节点，而无需改动您的渠道、工具或转人工机制。请在 Agent Harness 页面查看所有选项。