# lesse-anthropic-building-agentic-systems-claude-2025-11-23

## Veille

Building Powerful Agentic Systems with Claude - Architecture and Implementation Patterns - Anthropic

## Titre Article

Building Powerful Agentic Systems with Claude

## Date

2025-11-23

## URL

https://www.youtube.com/live/cMSprbJ95jg?si=4HnxK8w1ELvSr4tz

## Keywords

agentes de IA, Claude, Anthropic, arquitectura agéntica, APIs de Claude, desarrollo de agentes, orquestación, plataforma para desarrolladores

## Authors

Katelyn Lesse

## Ton

**Perfil**: ingeniera senior en Anthropic, perspectiva técnica profunda, registro experto, presentación estructurada para desarrolladores experimentados

**Estilo**: presentación técnica precisa y metódica. Tono profesional y didáctico, con ejemplos concretos de implementación. Lenguaje técnico pero accesible, con metáforas relacionadas con la arquitectura de software. La autoridad procede de la experiencia directa en la plataforma Claude. Público objetivo: desarrolladores y arquitectos de software que construyen sistemas agénticos complejos.

## Pense-betes

- **3 pilares para maximizar Claude**: aprovechar las capacidades, gestionar la ventana de contexto, darle a Claude un ordenador
- **El razonamiento como función de API**: el rendimiento escala con el tiempo de razonamiento, presupuesto de tokens configurable
- **MCP (Model Context Protocol)**: estándar de interacción con sistemas externos (GitHub, Sentry)
- **Herramienta Memory**: sistema de archivos del lado del cliente para almacenar/recuperar contexto relevante
- **Context editing**: limpieza automática de resultados de herramientas obsoletos (ganancia de rendimiento del 39%)
- **Code execution tool**: entorno sandbox seguro en los servidores de Anthropic
- **Agent Skills**: carpetas de scripts/instrucciones con experiencia de dominio (p. ej., sistema de diseño)
- **Desafíos de infraestructura**: orquestación de contenedores, persistencia de sesión, seguridad a gran escala

## RésuméDe400mots

Katelyn Lesse, responsable de ingeniería de la plataforma de desarrolladores de Claude en Anthropic, presenta un enfoque de tres pilares para maximizar el rendimiento de los sistemas agénticos con Claude, utilizando Claude Code como ejemplo concreto de implementación.

El primer pilar consiste en **aprovechar las capacidades de Claude** mediante funciones de API personalizables. Claude ha desarrollado una capacidad de "razonamiento" ("thinking") cuyo rendimiento mejora con la cantidad de tiempo de razonamiento asignado. La API expone esta función con un presupuesto de tokens configurable, lo que permite a los desarrolladores elegir entre respuestas rápidas y razonamiento en profundidad. El uso fiable de herramientas permite a Claude invocar herramientas personalizadas, como hace Claude Code con sus numerosas herramientas de manipulación de archivos y ejecución de pruebas.

El segundo pilar se refiere a la **gestión del contexto**. Obtener el contexto adecuado en el momento adecuado es crítico para el rendimiento. Tres innovaciones principales lo sustentan: MCP (Model Context Protocol) permite una interacción estandarizada con sistemas externos como GitHub o Sentry; la herramienta Memory ofrece un sistema de archivos del lado del cliente donde Claude almacena información de forma inteligente (patrones del código base, preferencias de git) para recuperarla cuando sea necesario; Context Editing limpia automáticamente los resultados de herramientas obsoletos, generando una ganancia de rendimiento del 39% en los benchmarks internos.

El tercer pilar, el más audaz, defiende **"darle a Claude un ordenador"**. En lugar de debatir la complejidad de los harnesses de agentes, Anthropic proporciona la infraestructura que permite a Claude escribir y ejecutar código de forma autónoma. La Code Execution Tool ofrece un entorno sandbox seguro en los servidores de Anthropic, gestionando los contenedores y la orquestación. Este enfoque permitió el lanzamiento de Claude Code en web y móvil, resolviendo desafíos complejos de orquestación y persistencia de sesión.

**Agent Skills** enriquecen esta autonomía aportando experiencia de dominio. Se trata de carpetas de scripts e instrucciones que Claude puede invocar según el contexto, como aplicar automáticamente un sistema de diseño al crear landing pages. Esta combinación de Skills con MCP crea un sistema en el que Claude dispone de herramientas, contexto y la experiencia necesaria para utilizarlos eficazmente.

La visión futura de Anthropic sigue evolucionando en torno a estos tres ejes: exponer nuevas capacidades de Claude a través de la API, mejorar la gestión del contexto con herramientas más sofisticadas y resolver los desafíos de infraestructura para permitir una auténtica autonomía agéntica segura a gran escala.

## GrapheDeConnaissance

- Katelyn Lesse —travaille_chez→ Anthropic (ORGANISATION, 0.98)
- Anthropic —a_créé→ Claude (TECHNOLOGIE, 0.98)
- Claude —utilise→ thinking API (TECHNOLOGIE, 0.95)
- MCP —permet→ interaction standardisée avec systèmes externes (CONCEPT, 0.95)
- Context Editing —mesure→ gain de performance de 39% (MESURE, 0.9)
- Claude Code —utilise→ Memory tool (TECHNOLOGIE, 0.9)
- Anthropic —permet→ Code Execution Tool sandboxé (TECHNOLOGIE, 0.92)
- Agent Skills —améliore→ autonomie agents (CONCEPT, 0.88)
- Agent Skills —converge_avec→ MCP (TECHNOLOGIE, 0.85)
- temps de raisonnement —améliore→ Claude (TECHNOLOGIE, 0.92)
- Katelyn Lesse —recommande→ trois piliers systèmes agentiques (CONCEPT, 0.95)

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Canonical: https://www.thekb.eu/es/fiches/lesse-anthropic-building-agentic-systems-claude-2025-11-23/