Has decidido implementar un agente de IA en producción utilizando Claude. Ahora te encuentras con la primera bifurcación real en el camino: ¿dejas que Anthropic ejecute el bucle del agente y el sandbox por ti con Claude Managed Agents, o mantienes el bucle dentro de tu propio proceso con el Claude Agent SDK? Las dos opciones parecen similares en una demostración, pero llevan tu arquitectura, tu modelo de costos y tu rotación de guardias en diferentes direcciones. Esta guía recorre las ventajas y desventajas de la forma en que realmente las razonarías en una pizarra, con un agente de reembolso de pagos y un agente de tickets de soporte como ejemplos en ejecución.
En resumen
Elige Claude Managed Agents cuando quieras que Anthropic aloje el bucle del agente, el sandbox y el estado de la sesión para trabajos de larga duración o asíncronos y prefieras pagar una tarifa de tiempo de ejecución en lugar de ejecutar esa infraestructura. Elige el Claude Agent SDK cuando necesites el bucle dentro de tu propio proceso, control total sobre las herramientas, la residencia de datos y el costo. Ambos se comunican con MCP y los modelos de Claude.
Introducción
En 2026, "construir un agente de IA" dejó de significar "conectar un bucle `while` alrededor de una finalización de chat". Anthropic ahora te ofrece dos formas distintas de ejecutar un agente en producción, y la elección moldea más que el código. Decide dónde residen los datos del cliente, a quién se le llama a las 2 a.m. cuando falla una llamada de herramienta y cómo tu equipo financiero pronostica el gasto.
El Claude Agent SDK es una biblioteca: la importas en un servicio Python o TypeScript, y el bucle del agente, la gestión del contexto y las herramientas integradas se ejecutan dentro de tu propio proceso e infraestructura. Claude Managed Agents tiene la forma opuesta: una API REST alojada donde Anthropic ejecuta el bucle y un sandbox por sesión, y tu aplicación envía eventos y transmite los resultados de vuelta. Los mismos modelos subyacentes, contratos operativos muy diferentes.
La mayoría de los agentes en producción realizan un trabajo real llamando a APIs: cargando una tarjeta, creando un ticket de Zendesk, consultando un servicio de inventario, accediendo a un endpoint de precios interno. Esto significa que la fiabilidad de tu agente es principalmente la fiabilidad de las APIs y herramientas que llama. Antes de elegir un modelo de alojamiento, necesitas una forma de diseñar, simular y probar esos endpoints bajo un tráfico con forma de agente. Ahí es donde encaja una plataforma como Apidog: puedes simular las dependencias que el agente utiliza, ejecutar pruebas de contrato contra ellas y ejercitar un servidor MCP de la misma manera que lo hará el agente. Volveremos a eso. Primero, aclaremos ambas opciones, porque elegir la incorrecta es costoso de deshacer. Si quieres una introducción más profunda sobre el lado alojado específicamente, consulta nuestra guía de Claude Managed Agents.
Qué es realmente Claude Managed Agents
Claude Managed Agents es un arnés de agente preconstruido y configurable que se ejecuta en la infraestructura gestionada por Anthropic. En lugar de escribir tu propio bucle de agente, sandbox y capa de ejecución de herramientas, describes un agente y dejas que Anthropic lo ejecute. Se lanzó en beta pública en abril de 2026 y actualmente requiere el encabezado beta managed-agents-2026-04-01 en cada solicitud, que el SDK configura por ti.
El producto se basa en cuatro conceptos, y se mapean limpiamente con la forma en que pensarías en un ejecutor de trabajos:
- Agente: el modelo, el prompt del sistema, las herramientas, los servidores MCP y las habilidades. Lo creas una vez y lo referencias por ID en muchas sesiones.
- Entorno: una plantilla de contenedor configurada con paquetes preinstalados (Python, Node.js, Go y otros) y reglas de acceso a la red.
- Sesión: una instancia de agente en ejecución dentro de un entorno, realizando una tarea y produciendo resultados. Tiene un sistema de archivos persistente y un historial de conversación.
- Eventos: los mensajes que fluyen entre tu aplicación y el agente (turnos de usuario, resultados de herramientas, actualizaciones de estado), transmitidos a través de eventos enviados por el servidor y persistidos en el lado del servidor.
El flujo es: crear un agente, configurar un entorno, iniciar una sesión, enviar mensajes de usuario como eventos y transmitir respuestas. Puedes dirigir al agente a mitad de la ejecución enviando más eventos, o interrumpirlo para cambiar de dirección. El historial de eventos se almacena en el lado de Anthropic y puedes recuperarlo por completo, lo cual es importante para la auditoría y depuración.
Managed Agents le da a Claude un conjunto de herramientas integradas listas para usar: Bash, operaciones de archivo (leer, escribir, editar, glob, grep), búsqueda web y obtención, y conexiones de servidor MCP para todo lo demás. El planteamiento de Anthropic es que esta opción es la mejor para cargas de trabajo que necesitan una ejecución de larga duración (de minutos a horas, muchas llamadas a herramientas), contenedores en la nube seguros con acceso a la red, infraestructura mínima de tu lado y sesiones con estado que persisten a través de las interacciones. También está disponible en Claude Platform en AWS con algunas diferencias en la disponibilidad de características y el comportamiento de la sesión, lo cual vale la pena verificar si estás limitado a una nube específica.
Dos cosas a tener en cuenta. Primero, las herramientas personalizadas funcionan de manera diferente aquí: Claude decide llamar a una herramienta, pero tu aplicación la ejecuta y devuelve el resultado a través del flujo de eventos. La ejecución aún ocurre en tu mundo; solo el bucle y el sandbox están alojados. Segundo, ciertas características (resultados y multiagente) están restringidas como una vista previa de investigación detrás de una solicitud de acceso separada, así que no asumas que todas las capacidades están disponibles en el momento en que las activas. Para el patrón más amplio detrás de todo esto, nuestro artículo sobre arquitectura de IA agéntica cubre cómo el bucle, las herramientas y la memoria encajan.
Qué es realmente el Claude Agent SDK
El Claude Agent SDK es una biblioteca que te proporciona las mismas herramientas, bucle de agente y gestión de contexto que impulsan Claude Code, programable en Python y TypeScript. Anteriormente se llamaba Claude Code SDK; el cambio de nombre señalaba un alcance más amplio que las tareas de codificación. Instalas `pip install claude-agent-sdk` o `npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk`, lo apuntas a una clave API, y el bucle se ejecuta dentro de tu proceso.
Un agente mínimo es pequeño. En Python, llamas a `query()` con un prompt y un objeto de opciones que enumera las herramientas que el agente puede usar, luego iteras los mensajes transmitidos. Claude lee archivos, ejecuta comandos y edita código sin que tú implementes un bucle de ejecución de herramientas. Esa es la diferencia principal con el Client SDK simple, donde escribes el bucle `while response.stop_reason == "tool_use"` tú mismo y ejecutas cada llamada a herramienta manualmente.
El SDK incluye la maquinaria que de otra manera construirías:
- Herramientas integradas: Read, Write, Edit, Bash, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, una herramienta Monitor para observar scripts en segundo plano y una herramienta AskUserQuestion para aclarar preguntas.
- Hooks: callbacks en puntos del ciclo de vida (`PreToolUse`, `PostToolUse`, `Stop`, `SessionStart`, `SessionEnd`, `UserPromptSubmit` y más) para que puedas validar, registrar, bloquear o transformar el comportamiento. Así es como construyes una pista de auditoría de cada archivo o cambio de API.
- Subagentes: generan agentes especializados para subtareas enfocadas; los mensajes llevan un `parent_tool_use_id` para que puedas rastrear qué subagente hizo qué.
- MCP: conecta bases de datos, navegadores y APIs a través del Model Context Protocol, el mismo estándar que utiliza Managed Agents.
- Permisos: pre-aprueba herramientas seguras, bloquea las peligrosas o requiere aprobación para acciones sensibles. Un agente de análisis de solo lectura es una opción de cadena.
- Sesiones: captura un ID de sesión, reanuda más tarde con el contexto completo o bifurca para explorar alternativas. El estado está en formato JSONL en tu sistema de archivos, por lo que eres el propietario.
Debido a que el bucle se ejecuta en tu proceso, el SDK también lee la configuración del sistema de archivos de Claude Code: habilidades en .claude/skills/, comandos de barra, un CLAUDE.md para el contexto del proyecto y plugins. La autenticación admite la API directa de Anthropic, además de Amazon Bedrock, Claude Platform en AWS, Google Vertex AI y Azure AI Foundry, para que puedas mantener la inferencia dentro de un contrato de nube existente. Si deseas un camino práctico, nuestra guía sobre cómo configurar el Claude Agent SDK con un plan de Claude y el tutorial sobre cómo construir tu propio Claude Code comienzan con un bucle funcional.
Un cambio de facturación que debes tener en cuenta: a partir del 15 de junio de 2026, el uso del Agent SDK y `claude -p` en los planes de suscripción se extrae de un crédito mensual separado del Agent SDK, distinto de los límites de uso interactivo. Si tu pronóstico asumía que las llamadas al SDK compartían el mismo grupo que el uso interactivo de Claude, revísalo. Consulta los términos actuales de Anthropic directamente en lugar de confiar en un número que leíste en una publicación de blog, incluida esta.
Cara a cara: Managed Agents vs. Agent SDK
Aquí tienes la comparación tal como suele aparecer en una revisión de arquitectura. Trata la fila de costos como direccional; confirma los números en vivo con la página de precios de Anthropic y la documentación de Managed Agents antes de comprometer un presupuesto.
| Dimensión | Claude Managed Agents | Claude Agent SDK |
|---|---|---|
| Dónde se ejecuta el bucle | Infraestructura gestionada por Anthropic | Tu proceso, tu infraestructura |
| Interfaz | API REST + flujo de eventos SSE | Biblioteca Python o TypeScript |
| Control sobre el bucle | Configurado, no codificado; diriges vía eventos | Completo: hooks, permisos personalizados, lógica en proceso |
| Modelo de costes | Tarifas estándar de tokens de Claude más una tarifa de ejecución por hora de sesión para el tiempo de agente activo | Tarifas estándar de tokens de Claude más el cómputo donde lo ejecutes |
| Carga operativa | Baja: no hay sandbox, escalado o almacén de sesiones que operar | Mayor: tú ejecutas, escalas y monitoreas el servicio y el sandbox |
| Observabilidad | Registro de eventos alojado por Anthropic, recuperable en su totalidad; monitoreo integrado | Lo que instrumentes: hooks, tus logs, tu pila de trazado |
| Perfil de latencia | Salto de red al tiempo de ejecución alojado; ajustado para trabajo asíncrono largo | Bucle en proceso; controlas la proximidad a tus datos y herramientas |
| Residencia de datos | El sandbox y el estado de la sesión residen en la infraestructura de Anthropic (opción de AWS disponible) | Los archivos, el estado y la ejecución de herramientas permanecen en tu infraestructura |
| Ejecución de herramientas personalizadas | Claude solicita; tu aplicación ejecuta y devuelve a través del flujo | Funciones Python o TypeScript en proceso |
| Mejor ajuste | Agentes de producción de larga duración, asíncronos y con poca infraestructura | Prototipos locales, agentes cercanos a tu sistema de archivos y servicios, control estricto de datos |
Algunas filas merecen una frase de matiz.
Costo. Las formas difieren, no el precio del modelo. Managed Agents cobra tarifas de token estándar más una tarifa de ejecución por el tiempo de sesión activa, por lo que un agente que piensa durante una hora te cuesta esa hora incluso entre llamadas a herramientas. El SDK no tiene una tarifa de ejecución por hora de Anthropic, pero tú pagas los servidores, el autoescalado y los ingenieros que los mantienen. Más barato sobre el papel no es más barato una vez que valoras una rotación de guardias.
Carga de operaciones. Esta es la división más clara. Managed Agents elimina el sandbox, el almacenamiento de sesiones y la lógica de escalado de tu plato. El SDK te da el control de los tres, que es exactamente lo que quieres cuando un agente debe ejecutarse dentro de una VPC junto a una base de datos privada, y exactamente lo que no quieres cuando un equipo de dos personas solo necesita un trabajador asíncrono.
Residencia de datos. Con el SDK, la ejecución de herramientas y el estado de la sesión nunca abandonan tu infraestructura; solo la inferencia del modelo va a Claude. Con Managed Agents, el sandbox y el registro de eventos viven en el entorno de Anthropic (o AWS, con salvedades). Para datos regulados, esta fila a menudo decide toda la cuestión por sí misma.
Observabilidad. Managed Agents te entrega un registro de eventos alojado y recuperable de forma gratuita. El SDK te entrega hooks y espera que los conectes a tu pila de trazado. Ergonomía diferente, estado final similar si haces el trabajo.
Prueba y depuración de las APIs que llaman tus agentes
Sea cual sea el modelo de alojamiento que elijas, la fiabilidad de tu agente está dominada por las herramientas y las APIs a las que llama. Un agente de reembolso que razona perfectamente pero que llama a un endpoint de pagos inestable es un agente de reembolso inestable. Por lo tanto, trata las dependencias como objetivos de prueba de primera clase, no como algo secundario.
Vale la pena probar tres capas antes de implementarlas.
Los contratos de API. Cada herramienta que llama tu agente es una API con un esquema. Simula esos endpoints y afirma las formas de solicitud y respuesta para que un cambio de backend no rompa silenciosamente el agente en producción. Con Apidog puedes configurar un mock para el servicio de pagos o de tickets, definir el esquema exacto que el agente espera y ejecutar pruebas de contrato de forma programada. Cuando el servicio real se desvíe, la prueba de contrato fallará antes de que lo haga el reembolso de un cliente. Para un enfoque estructurado de esto, nuestra guía sobre cómo probar agentes de IA que llaman a APIs analiza los modos de fallo que importan.
Los servidores MCP. Ambas opciones enrutan las herramientas externas a través de MCP. Un servidor MCP es en sí mismo un servicio con herramientas, entradas y salidas, y es un lugar común donde los agentes fallan: una herramienta devuelve una carga útil ligeramente diferente, un tiempo de espera no se gestiona, una ruta de error devuelve prosa en lugar de datos estructurados. Prueba el servidor MCP directamente, de la forma en que lo golpeará el agente, antes de conectarlo a un agente en vivo. Nuestro tutorial sobre pruebas de servidor MCP con Apidog cubre cómo enumerar las herramientas que expone un servidor y ejercitar cada una. Apidog también incluye un agente de IA y un depurador A2A para que puedas observar el tráfico de solicitudes y respuestas que genera un agente, no solo adivinarlo.
El comportamiento de solicitud propio del agente. Los agentes llaman a las APIs en patrones que los humanos no: ráfagas de reintentos, lecturas parciales, el mismo endpoint golpeado diez veces en un bucle mientras el modelo razona. Reproduce ese tráfico contra tus simulaciones y observa lo que el agente realmente envía. Aquí es donde un depurador que captura el tráfico en vivo del agente y A2A se amortiza; encuentras la tormenta de reintentos por uno de más en staging en lugar de en el puente de incidentes.
El punto no es la herramienta por sí misma. Es que la decisión de alojamiento y la estrategia de prueba están vinculadas. Managed Agents oculta el bucle, por lo que tu visibilidad de los fallos proviene de su registro de eventos más tus propias pruebas a nivel de API. El SDK expone el bucle, por lo que lo instrumentas con hooks pero aún necesitas las mismas pruebas a nivel de API subyacentes. De cualquier manera, descarga Apidog y somete a prueba las dependencias del agente antes de que el agente se acerque a un cliente real.
Un marco de decisión
Evita la agonía característica por característica y responde a estas preguntas en orden. El primer sí contundente te indica una opción.
Elige Claude Managed Agents si:
- Tu agente se ejecuta durante mucho tiempo o de forma asíncrona (de minutos a horas, muchas llamadas a herramientas) y no quieres operar un ejecutor de trabajos, un sandbox y un almacén de sesiones.
- Eres un equipo pequeño y el personal de operaciones es la restricción principal, no el control.
- Quieres un registro de eventos alojado y recuperable sin tener que construir la observabilidad desde cero.
- Tus datos y tu postura de cumplimiento permiten que el sandbox y el estado de la sesión residan en el entorno de Anthropic (o de AWS).
- Estás bien con estar en una versión beta con algunas funciones restringidas detrás de una solicitud de vista previa de investigación.
Elige el Claude Agent SDK si:
- El agente debe ejecutarse dentro de tu VPC, junto a una base de datos privada o un servicio interno, sin que un tercero tenga el estado de la sesión.
- Necesitas un control granular del bucle: permisos personalizados, hooks para auditoría y políticas, lógica de herramientas en proceso.
- La residencia de datos o las restricciones regulatorias descartan un sandbox alojado.
- Quieres que la inferencia se facture a través de un contrato existente de Bedrock, Vertex o Azure, manteniendo el bucle internamente.
- Estás creando prototipos localmente y quieres que el agente funcione directamente en tu sistema de archivos hoy.
Un camino común: prototipa con el Agent SDK localmente porque el bucle está ahí mismo y el ciclo de iteración es ajustado, luego migra a Managed Agents para producción si los ahorros operativos superan la pérdida de control. Esa migración es un trabajo real, no un cambio de configuración, así que toma la decisión deliberadamente en lugar de dejarla por defecto. Si también estás sopesando modelos o agentes de codificación junto con esto, nuestra comparación de Claude vs Codex para 2026 es una lectura complementaria útil.
Casos de uso en el mundo real
Un agente de reembolso de pagos
Un equipo de soporte de una empresa de tecnología financiera quiere un agente que procese las solicitudes de reembolso de principio a fin: leer el ticket, buscar la transacción, verificar la política de reembolso, llamar a la API de pagos para emitir el reembolso y escribir un resumen de vuelta al ticket. Este agente maneja dinero, por lo que cada llamada a la API necesita un contrato probado y una clara pista de auditoría.
El SDK es la opción natural aquí. El agente debe ejecutarse dentro de la VPC junto al servicio de pagos, el estado de la sesión no debe salir de la infraestructura de la empresa, y los hooks `PreToolUse` pueden aplicar una regla estricta de que cualquier reembolso que supere un umbral requiere aprobación humana. Antes del lanzamiento, el equipo simula los endpoints de pagos y contabilidad en Apidog, escribe pruebas de contrato para las llamadas de reembolso y búsqueda, y reproduce una semana de tickets históricos contra las simulaciones para ver exactamente lo que el agente envía. El error de tormenta de reintentos que encuentran (el agente reemitiendo una llamada de reembolso después de un 504 que en realidad tuvo éxito) es la razón por la que existe esta capa de prueba.
Un agente asíncrono de triaje de tickets de soporte
Una empresa SaaS recibe miles de tickets de soporte al día y quiere un agente que los clasifique: clasificar, obtener registros relacionados, redactar una respuesta y resolver o escalar. Los tickets llegan a todas horas, cada uno requiere unos minutos de llamadas a herramientas y los datos involucrados son de baja sensibilidad.
Managed Agents se ajusta bien a esta forma. El trabajo es de larga duración y asíncrono, el equipo es pequeño y no quiere operar una flota de trabajadores con autoescalado, y el registro de eventos alojado les proporciona un seguimiento por ticket de forma gratuita. Aún así, prueban las dependencias: la API de registro y el servidor MCP del sistema de tickets se simulan y prueban por contrato en Apidog para que un cambio de esquema en el servicio de registro no degrade silenciosamente la calidad del triaje. El alojamiento está gestionado; la corrección de la API sigue siendo su trabajo.
Un agente interno de operaciones de datos detrás del firewall
Un equipo de plataforma desea un agente que responda a solicitudes internas como "reponer las particiones ETL fallidas de ayer" consultando una API de trabajo interna, ejecutando un script de remediación e informando el estado. Las APIs internas no están en la internet pública y los datos son sensibles.
El SDK gana por defecto. El agente debe ejecutarse donde pueda alcanzar servicios privados, y nada del estado de la sesión puede residir en un sandbox de terceros. El equipo conecta servicios internos como servidores MCP, prueba cada herramienta MCP de forma aislada primero y utiliza los hooks del SDK para registrar cada comando que ejecuta el agente en su pipeline de auditoría existente. Este es el caso en el que la propiedad "se ejecuta en tu proceso" del SDK no es una preferencia; es un requisito. Para obtener información sobre por qué los agentes se están convirtiendo en consumidores primarios de API, consulta nuestro artículo sobre agentes de IA como los nuevos consumidores de API.
Conclusión
La decisión entre Managed Agents y Agent SDK es una decisión operativa y de gobernanza de datos disfrazada de diseño de API. Esto es lo que debes llevarte:
- Managed Agents aloja el bucle y el sandbox; el SDK los ejecuta en tu proceso. Ese único hecho impulsa la mayoría de las compensaciones.
- El costo es una forma, no un número: Managed Agents añade una tarifa de ejecución por hora de sesión; el SDK traslada ese costo a la infraestructura y al personal de guardia que tú operas.
- La residencia de datos a menudo lo decide: los datos regulados o vinculados a una VPC apuntan al SDK; el trabajo asíncrono de baja sensibilidad apunta a Managed Agents.
- El personal de operaciones es el otro factor decisivo: los equipos pequeños son los que más ganan con un tiempo de ejecución gestionado y un registro de eventos alojado.
- Prueba las dependencias independientemente del alojamiento: el agente es tan fiable como las APIs y los servidores MCP a los que llama.
- Prototipar en el SDK y producir en Managed Agents es un camino razonable, pero trata la migración como un proyecto.
- Verifica los precios y el estado beta en la fuente antes de comprometerte; ambos están evolucionando en 2026.
Siguiente paso: antes de conectar un agente a cualquier cosa que afecte a un cliente, pon a prueba sus dependencias de API y MCP. Descarga Apidog para simular esos endpoints, ejecutar pruebas de contrato y depurar el tráfico real de solicitudes del agente, para que el modelo de alojamiento que elijas se construya sobre dependencias que ya has probado.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la diferencia fundamental entre Claude Managed Agents y el Claude Agent SDK?
Managed Agents es una API REST alojada donde Anthropic ejecuta el bucle del agente y un sandbox por sesión; tú envías eventos y recibes resultados en streaming. El Agent SDK es una biblioteca de Python o TypeScript que ejecuta el mismo bucle dentro de tu propio proceso e infraestructura. Los mismos modelos de Claude, diferente propiedad operativa.
¿Es el Claude Agent SDK lo mismo que el antiguo Claude Code SDK?
Sí. El Claude Code SDK fue renombrado a Claude Agent SDK para reflejar un ámbito más amplio que las tareas de codificación. El bucle de agente, las herramientas integradas y la gestión de contexto que expone son la misma maquinaria que impulsa Claude Code, ahora empaquetada como una biblioteca de agente de propósito general.
¿Qué opción es más barata?
Depende de la forma de la carga de trabajo. Managed Agents cobra tarifas estándar de tokens de Claude más una tarifa de ejecución por el tiempo de sesión activa, por lo que los agentes que "piensan" durante mucho tiempo acumulan costos de ejecución. El SDK no tiene una tarifa de ejecución por hora de Anthropic, pero tú pagas y operas la computación. Confirma las tarifas actuales en la página de precios de Anthropic; no presupuestes con un número de una publicación de blog.
¿Puedo usar servidores MCP con ambos?
Sí. Ambos enrutan las herramientas externas a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP). Por eso también es importante probar tus servidores MCP antes de conectarlos a cualquiera de las dos opciones; nuestra guía sobre cómo probar servidores MCP con Apidog explica cómo ejercitar cada herramienta que un servidor expone de la misma manera que lo hará un agente.
¿Cómo mantengo los datos del cliente fuera de la infraestructura de Anthropic?
Usa el Agent SDK y ejecuta el bucle dentro de tu propio entorno. Con el SDK, la ejecución de herramientas y el estado de la sesión permanecen en tu infraestructura y solo la inferencia del modelo va a Claude. Con Managed Agents, el sandbox y el registro de eventos residen en el entorno de Anthropic (existe una opción de AWS con advertencias), lo que podría no cumplir con reglas estrictas de residencia.
¿Está Claude Managed Agents listo para producción?
Se lanzó en beta pública en abril de 2026 y requiere el encabezado beta managed-agents-2026-04-01 en cada solicitud. La funcionalidad básica de sesión está generalmente disponible para cuentas API, mientras que algunas características como los resultados y la multiagencia están restringidas detrás de una solicitud de vista previa de investigación separada. Trátalo como beta y consulta la documentación para conocer el estado actual.
¿Cómo pruebo un agente antes de que interactúe con APIs reales?
Simula cada API y servidor MCP al que llama el agente, escribe pruebas de contrato sobre los esquemas de solicitud y respuesta, y reproduce tráfico realista contra las simulaciones para ver lo que el agente realmente envía. Apidog cubre las tres cosas, incluyendo un agente de IA y un depurador A2A para inspeccionar el tráfico en vivo del agente. Nuestra guía cómo probar agentes de IA que llaman a APIs detalla los modos de fallo.
¿Puedo empezar con uno y cambiar al otro más tarde?
Sí, y un camino común es prototipar con el Agent SDK localmente y luego pasar a Managed Agents para la producción. Sin embargo, no es un simple cambio de configuración: las interfaces difieren (biblioteca versus REST más eventos), la ejecución de herramientas personalizadas funciona de manera diferente y el estado de la sesión se mueve de tu sistema de archivos a un registro alojado. Planifícalo como un proyecto de migración.