Claude는 컴퓨터 사용 도구를 통해 컴퓨터 환경과 상호작용할 수 있으며, 이는 자율적인 데스크톱 상호작용을 위한 스크린샷 기능과 마우스/키보드 제어를 제공합니다.
컴퓨터 사용은 현재 베타 버전이며 베타 헤더가 필요합니다:

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개요

컴퓨터 사용은 Claude가 데스크톱 환경과 상호작용할 수 있게 하는 베타 기능입니다. 이 도구는 다음을 제공합니다:
  • 스크린샷 캡처: 현재 화면에 표시된 내용 확인
  • 마우스 제어: 클릭, 드래그, 커서 이동
  • 키보드 입력: 텍스트 입력 및 키보드 단축키 사용
  • 데스크톱 자동화: 모든 애플리케이션 또는 인터페이스와 상호작용
컴퓨터 사용은 더 포괄적인 자동화 워크플로를 위해 bash 및 텍스트 편집기와 같은 다른 도구로 보강될 수 있지만, 컴퓨터 사용은 구체적으로 컴퓨터 사용 도구의 데스크톱 환경을 보고 제어하는 기능을 의미합니다.

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모델 호환성

컴퓨터 사용은 다음 Claude 모델에서 사용할 수 있습니다:
모델도구 버전베타 플래그
Claude 4 모델computer_20250124computer-use-2025-01-24
Claude Sonnet 3.7computer_20250124computer-use-2025-01-24
Claude Sonnet 3.5 v2 (더 이상 사용되지 않음)computer_20241022computer-use-2024-10-22
Claude 4 모델은 새로운 아키텍처에 최적화된 업데이트된 도구 버전을 사용합니다. Claude Sonnet 3.7은 모델의 추론 과정에 대한 더 많은 통찰력을 위한 사고 기능을 포함한 추가 기능을 도입합니다.

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보안 고려사항

컴퓨터 사용은 표준 API 기능과는 다른 고유한 위험을 가진 베타 기능입니다. 이러한 위험은 인터넷과 상호작용할 때 더욱 높아집니다. 위험을 최소화하기 위해 다음과 같은 예방 조치를 고려하십시오:
  1. 직접적인 시스템 공격이나 사고를 방지하기 위해 최소한의 권한을 가진 전용 가상 머신 또는 컨테이너를 사용하십시오.
  2. 정보 도난을 방지하기 위해 계정 로그인 정보와 같은 민감한 데이터에 대한 모델 액세스를 피하십시오.
  3. 악성 콘텐츠에 대한 노출을 줄이기 위해 인터넷 액세스를 허용 목록의 도메인으로 제한하십시오.
  4. 의미 있는 실제 결과를 초래할 수 있는 결정과 쿠키 수락, 금융 거래 실행, 서비스 약관 동의와 같은 적극적인 동의가 필요한 작업에 대해 인간의 확인을 요청하십시오.
일부 상황에서 Claude는 사용자의 지시와 충돌하더라도 콘텐츠에서 발견된 명령을 따를 것입니다. 예를 들어, 웹페이지의 Claude 지시나 이미지에 포함된 지시가 지시를 무시하거나 Claude가 실수를 하게 할 수 있습니다. 프롬프트 주입과 관련된 위험을 피하기 위해 Claude를 민감한 데이터와 작업으로부터 격리하는 예방 조치를 취할 것을 제안합니다.우리는 이러한 프롬프트 주입에 저항하도록 모델을 훈련했으며 추가 방어층을 추가했습니다. 우리의 컴퓨터 사용 도구를 사용하면, 우리는 자동으로 프롬프트 주입의 잠재적 사례를 표시하기 위해 프롬프트에 분류기를 실행할 것입니다. 이러한 분류기가 스크린샷에서 잠재적 프롬프트 주입을 식별하면, 다음 작업을 진행하기 전에 사용자 확인을 요청하도록 모델을 자동으로 유도할 것입니다. 우리는 이 추가 보호가 모든 사용 사례에 이상적이지 않을 것임을 인식합니다(예: 루프에 인간이 없는 사용 사례). 따라서 이를 선택 해제하고 끄고 싶다면 문의해 주십시오.우리는 여전히 프롬프트 주입과 관련된 위험을 피하기 위해 Claude를 민감한 데이터와 작업으로부터 격리하는 예방 조치를 취할 것을 제안합니다.마지막으로, 자신의 제품에서 컴퓨터 사용을 활성화하기 전에 최종 사용자에게 관련 위험을 알리고 동의를 얻으십시오.

컴퓨터 사용 참조 구현

웹 인터페이스, Docker 컨테이너, 예제 도구 구현 및 에이전트 루프를 포함하는 컴퓨터 사용 참조 구현으로 빠르게 시작하십시오.참고: 구현이 Claude 4 모델과 Claude Sonnet 3.7 모두를 위한 새로운 도구를 포함하도록 업데이트되었습니다. 이러한 새로운 기능에 액세스하려면 저장소의 최신 버전을 가져오십시오.
모델 응답의 품질, API 자체 또는 문서의 품질에 대한 피드백을 제공하려면 이 양식을 사용하십시오 - 여러분의 의견을 듣기를 기다릴 수 없습니다!

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빠른 시작

컴퓨터 사용을 시작하는 방법은 다음과 같습니다: 
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

response = client.beta.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-20250514",  # 또는 다른 호환 모델
    max_tokens=1024,
    tools=[
        {
          "type": "computer_20250124",
          "name": "computer",
          "display_width_px": 1024,
          "display_height_px": 768,
          "display_number": 1,
        },
        {
          "type": "text_editor_20250124",
          "name": "str_replace_editor"
        },
        {
          "type": "bash_20250124",
          "name": "bash"
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "고양이 사진을 내 데스크톱에 저장해줘."}],
    betas=["computer-use-2025-01-24"]
)
print(response)
베타 헤더 요구사항:
  • Claude 4 모델 및 Claude Sonnet 3.7: 컴퓨터 사용 도구에만 베타 헤더 필요
  • Claude Sonnet 3.5 (더 이상 사용되지 않음): 컴퓨터, bash 및 텍스트 편집기 도구에 베타 헤더 필요
위의 예제는 세 가지 도구를 모두 함께 사용하는 것을 보여주며, 컴퓨터 사용 도구를 포함하므로 모든 Claude 모델에 베타 헤더가 필요합니다.

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컴퓨터 사용 작동 방식

1. Claude에게 컴퓨터 사용 도구와 사용자 프롬프트 제공

  • API 요청에 컴퓨터 사용 도구(및 선택적으로 다른 도구)를 추가합니다.
  • 데스크톱 상호작용이 필요한 사용자 프롬프트를 포함합니다. 예: “고양이 사진을 내 데스크톱에 저장해줘.”

2. Claude가 컴퓨터 사용 도구 사용 결정

  • Claude는 컴퓨터 사용 도구가 사용자의 쿼리에 도움이 될 수 있는지 평가합니다.
  • 그렇다면, Claude는 적절히 형식화된 도구 사용 요청을 구성합니다.
  • API 응답은 Claude의 의도를 알리는 tool_use의 stop_reason을 가집니다.

3. 도구 입력 추출, 컴퓨터에서 도구 평가, 결과 반환

  • 귀하의 측에서 Claude의 요청에서 도구 이름과 입력을 추출합니다.
  • 컨테이너 또는 가상 머신에서 도구를 사용합니다.
  • tool_result 콘텐츠 블록을 포함하는 새로운 user 메시지로 대화를 계속합니다.

4. Claude가 작업을 완료할 때까지 컴퓨터 사용 도구를 계속 호출

  • Claude는 도구 결과를 분석하여 더 많은 도구 사용이 필요한지 또는 작업이 완료되었는지 결정합니다.
  • Claude가 다른 도구가 필요하다고 결정하면, 다른 tool_use stop_reason으로 응답하고 3단계로 돌아가야 합니다.
  • 그렇지 않으면, 사용자에게 텍스트 응답을 작성합니다.
우리는 사용자 입력 없이 3단계와 4단계의 반복을 “에이전트 루프”라고 부릅니다. 즉, Claude가 도구 사용 요청으로 응답하고 애플리케이션이 해당 요청을 평가한 결과로 Claude에게 응답하는 것입니다.

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컴퓨팅 환경

컴퓨터 사용은 Claude가 애플리케이션과 웹과 안전하게 상호작용할 수 있는 샌드박스 컴퓨팅 환경이 필요합니다. 이 환경에는 다음이 포함됩니다:
  1. 가상 디스플레이: Claude가 스크린샷을 통해 보고 마우스/키보드 작업으로 제어할 데스크톱 인터페이스를 렌더링하는 가상 X11 디스플레이 서버(Xvfb 사용).
  2. 데스크톱 환경: Linux에서 실행되는 창 관리자(Mutter)와 패널(Tint2)이 있는 경량 UI로, Claude가 상호작용할 일관된 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
  3. 애플리케이션: Claude가 작업을 완료하는 데 사용할 수 있는 Firefox, LibreOffice, 텍스트 편집기, 파일 관리자와 같은 사전 설치된 Linux 애플리케이션.
  4. 도구 구현: Claude의 추상적인 도구 요청(“마우스 이동” 또는 “스크린샷 찍기”와 같은)을 가상 환경에서의 실제 작업으로 변환하는 통합 코드.
  5. 에이전트 루프: Claude와 환경 간의 통신을 처리하여 Claude의 작업을 환경에 보내고 결과(스크린샷, 명령 출력)를 Claude에게 다시 반환하는 프로그램.
컴퓨터 사용을 사용할 때, Claude는 이 환경에 직접 연결하지 않습니다. 대신, 애플리케이션이:
  1. Claude의 도구 사용 요청을 받습니다
  2. 이를 컴퓨팅 환경에서의 작업으로 변환합니다
  3. 결과(스크린샷, 명령 출력 등)를 캡처합니다
  4. 이러한 결과를 Claude에게 반환합니다
보안과 격리를 위해, 참조 구현은 환경을 보고 상호작용하기 위한 적절한 포트 매핑과 함께 Docker 컨테이너 내에서 이 모든 것을 실행합니다.

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컴퓨터 사용 구현 방법

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참조 구현으로 시작

우리는 컴퓨터 사용을 빠르게 시작하는 데 필요한 모든 것을 포함하는 참조 구현을 구축했습니다:

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다중 에이전트 루프 이해

컴퓨터 사용의 핵심은 “에이전트 루프”입니다 - Claude가 도구 작업을 요청하고, 애플리케이션이 이를 실행하고, 결과를 Claude에게 반환하는 사이클입니다. 다음은 간단한 예제입니다: 
async def sampling_loop(
    *,
    model: str,
    messages: list[dict],
    api_key: str,
    max_tokens: int = 4096,
    tool_version: str,
    thinking_budget: int | None = None,
    max_iterations: int = 10,  # 무한 루프를 방지하기 위한 반복 제한 추가
):
    """
    Claude 컴퓨터 사용 상호작용을 위한 간단한 에이전트 루프.

    이 함수는 다음 간의 상호작용을 처리합니다:
    1. 사용자 메시지를 Claude에게 보내기
    2. Claude가 도구 사용 요청
    3. 앱이 해당 도구 실행
    4. 도구 결과를 Claude에게 다시 보내기
    """
    # 도구 및 API 매개변수 설정
    client = Anthropic(api_key=api_key)
    beta_flag = "computer-use-2025-01-24" if "20250124" in tool_version else "computer-use-2024-10-22"

    # 도구 구성 - 이미 다른 곳에서 초기화되어 있어야 합니다
    tools = [
        {"type": f"computer_{tool_version}", "name": "computer", "display_width_px": 1024, "display_height_px": 768},
        {"type": f"text_editor_{tool_version}", "name": "str_replace_editor"},
        {"type": f"bash_{tool_version}", "name": "bash"}
    ]

    # 메인 에이전트 루프 (API 비용 폭주를 방지하기 위한 반복 제한 포함)
    iterations = 0
    while True and iterations < max_iterations:
        iterations += 1
        # 선택적 사고 매개변수 설정 (Claude Sonnet 3.7용)
        thinking = None
        if thinking_budget:
            thinking = {"type": "enabled", "budget_tokens": thinking_budget}

        # Claude API 호출
        response = client.beta.messages.create(
            model=model,
            max_tokens=max_tokens,
            messages=messages,
            tools=tools,
            betas=[beta_flag],
            thinking=thinking
        )

        # Claude의 응답을 대화 기록에 추가
        response_content = response.content
        messages.append({"role": "assistant", "content": response_content})

        # Claude가 도구를 사용했는지 확인
        tool_results = []
        for block in response_content:
            if block.type == "tool_use":
                # 실제 앱에서는 여기서 도구를 실행합니다
                # 예: result = run_tool(block.name, block.input)
                result = {"result": "도구가 성공적으로 실행되었습니다"}

                # Claude를 위한 결과 형식화
                tool_results.append({
                    "type": "tool_result",
                    "tool_use_id": block.id,
                    "content": result
                })

        # 도구가 사용되지 않았다면, Claude가 완료됨 - 최종 메시지 반환
        if not tool_results:
            return messages

        # Claude와의 다음 반복을 위해 도구 결과를 메시지에 추가
        messages.append({"role": "user", "content": tool_results})
루프는 Claude가 도구를 요청하지 않고 응답하거나(작업 완료) 최대 반복 제한에 도달할 때까지 계속됩니다. 이 안전장치는 예상치 못한 API 비용을 초래할 수 있는 잠재적 무한 루프를 방지합니다.
컴퓨터 사용 도구를 사용할 때, 모델 버전에 적절한 베타 플래그를 포함해야 합니다:
참고: Claude 4 모델과 Claude Sonnet 3.7의 경우, 베타 플래그는 컴퓨터 사용 도구에만 필요합니다. Claude Sonnet 3.5 (더 이상 사용되지 않음)의 경우, 베타 플래그는 컴퓨터, bash 및 텍스트 편집기 도구에 필요합니다.
이 문서의 나머지 부분을 읽기 전에 참조 구현을 시도해 보는 것을 권장합니다.

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프롬프팅으로 모델 성능 최적화

최고 품질의 출력을 얻는 방법에 대한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다:
  1. 간단하고 잘 정의된 작업을 지정하고 각 단계에 대한 명시적인 지시를 제공하십시오.
  2. Claude는 때때로 결과를 명시적으로 확인하지 않고 작업의 결과를 가정합니다. 이를 방지하기 위해 각 단계 후에 스크린샷을 찍고 올바른 결과를 달성했는지 신중하게 평가하십시오. 생각을 명시적으로 보여주십시오: "X 단계를 평가했습니다..." 올바르지 않다면 다시 시도하십시오. 단계가 올바르게 실행되었음을 확인한 후에만 다음 단계로 이동해야 합니다.로 Claude에게 프롬프트할 수 있습니다.
  3. 일부 UI 요소(드롭다운 및 스크롤바와 같은)는 Claude가 마우스 움직임을 사용하여 조작하기 어려울 수 있습니다. 이를 경험하면 모델에게 키보드 단축키를 사용하도록 프롬프트해 보십시오.
  4. 반복 가능한 작업이나 UI 상호작용의 경우, 프롬프트에 성공적인 결과의 예제 스크린샷과 도구 호출을 포함하십시오.
  5. 모델이 로그인해야 하는 경우, <robot_credentials>와 같은 xml 태그 안에 사용자 이름과 비밀번호를 프롬프트에 제공하십시오. 로그인이 필요한 애플리케이션 내에서 컴퓨터 사용을 사용하면 프롬프트 주입의 결과로 나쁜 결과의 위험이 증가합니다. 모델에게 로그인 자격 증명을 제공하기 전에 프롬프트 주입 완화 가이드를 검토하십시오.
명확한 문제 세트를 반복적으로 만나거나 Claude가 완료해야 할 작업을 미리 알고 있다면, 시스템 프롬프트를 사용하여 Claude에게 작업을 성공적으로 수행하는 방법에 대한 명시적인 팁이나 지시를 제공하십시오.

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시스템 프롬프트

Anthropic API를 통해 Anthropic 정의 도구 중 하나가 요청되면, 컴퓨터 사용별 시스템 프롬프트가 생성됩니다. 이는 도구 사용 시스템 프롬프트와 유사하지만 다음으로 시작합니다:
사용자의 질문에 답하는 데 사용할 수 있는 함수 세트에 액세스할 수 있습니다. 여기에는 샌드박스 컴퓨팅 환경에 대한 액세스가 포함됩니다. 현재 아래 함수를 호출하는 것 외에는 파일을 검사하거나 외부 리소스와 상호작용할 수 있는 능력이 없습니다.
일반 도구 사용과 마찬가지로, 사용자 제공 system_prompt 필드는 여전히 존중되고 결합된 시스템 프롬프트 구성에 사용됩니다.

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사용 가능한 작업

컴퓨터 사용 도구는 다음 작업을 지원합니다: 기본 작업 (모든 버전)
  • screenshot - 현재 디스플레이 캡처
  • left_click - 좌표 [x, y]에서 클릭
  • type - 텍스트 문자열 입력
  • key - 키 또는 키 조합 누르기 (예: “ctrl+s”)
  • mouse_move - 커서를 좌표로 이동
향상된 작업 (computer_20250124) Claude 4 모델 및 Claude Sonnet 3.7에서 사용 가능:
  • scroll - 양 제어로 모든 방향으로 스크롤
  • left_click_drag - 좌표 간 클릭 및 드래그
  • right_click, middle_click - 추가 마우스 버튼
  • double_click, triple_click - 다중 클릭
  • left_mouse_down, left_mouse_up - 세밀한 클릭 제어
  • hold_key - 다른 작업을 수행하는 동안 키 유지
  • wait - 작업 간 일시 정지

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도구 매개변수

매개변수필수설명
type예도구 버전 (computer_20250124 또는 computer_20241022)
name예”computer”여야 함
display_width_px예픽셀 단위 디스플레이 너비
display_height_px예픽셀 단위 디스플레이 높이
display_number아니오X11 환경용 디스플레이 번호
최상의 성능을 위해 디스플레이 해상도를 1280x800 (WXGA) 이하로 유지하십시오. 더 높은 해상도는 이미지 크기 조정으로 인해 정확도 문제를 일으킬 수 있습니다.
중요: 컴퓨터 사용 도구는 애플리케이션에서 명시적으로 실행되어야 합니다 - Claude는 직접 실행할 수 없습니다. Claude의 요청에 따라 스크린샷 캡처, 마우스 움직임, 키보드 입력 및 기타 작업을 구현할 책임이 있습니다.

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Claude 4 모델 및 Claude Sonnet 3.7에서 사고 기능 활성화

Claude Sonnet 3.7은 복잡한 작업을 수행하면서 모델의 추론 과정을 볼 수 있는 새로운 “사고” 기능을 도입했습니다. 이 기능은 Claude가 문제에 어떻게 접근하고 있는지 이해하는 데 도움이 되며 디버깅이나 교육 목적에 특히 유용할 수 있습니다. 사고를 활성화하려면 API 요청에 thinking 매개변수를 추가하십시오: 
"thinking": {
  "type": "enabled",
  "budget_tokens": 1024
}
budget_tokens 매개변수는 Claude가 사고에 사용할 수 있는 토큰 수를 지정합니다. 이는 전체 max_tokens 예산에서 차감됩니다. 사고가 활성화되면, Claude는 응답의 일부로 추론 과정을 반환하여 다음을 도울 수 있습니다:
  1. 모델의 의사결정 과정 이해
  2. 잠재적 문제나 오해 식별
  3. Claude의 문제 해결 접근법에서 학습
  4. 복잡한 다단계 작업에 대한 더 많은 가시성 확보
사고 출력이 어떻게 보일 수 있는지에 대한 예제는 다음과 같습니다: 
[사고]
고양이 사진을 데스크톱에 저장해야 합니다. 이를 단계별로 나누어 보겠습니다:

1. 먼저 스크린샷을 찍어 데스크톱에 무엇이 있는지 확인하겠습니다
2. 그런 다음 고양이 이미지를 검색할 웹 브라우저를 찾겠습니다
3. 적합한 이미지를 찾은 후 데스크톱에 저장해야 합니다

사용 가능한 것을 보기 위해 스크린샷을 찍는 것부터 시작하겠습니다...

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다른 도구로 컴퓨터 사용 보강

컴퓨터 사용 도구는 다른 도구와 결합하여 더 강력한 자동화 워크플로를 만들 수 있습니다. 이는 다음이 필요할 때 특히 유용합니다: 
curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "anthropic-beta: computer-use-2025-01-24" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-1-20250805",
    "max_tokens": 2000,
    "tools": [
      {
        "type": "computer_20250124",
        "name": "computer",
        "display_width_px": 1024,
        "display_height_px": 768,
        "display_number": 1
      },
      {
        "type": "text_editor_20250124",
        "name": "str_replace_editor"
      },
      {
        "type": "bash_20250124",
        "name": "bash"
      },
      {
        "name": "get_weather",
        "description": "주어진 위치의 현재 날씨 가져오기",
        "input_schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "도시와 주, 예: San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "enum": ["celsius", "fahrenheit"],
              "description": "온도 단위, 'celsius' 또는 'fahrenheit'"
            }
          },
          "required": ["location"]
        }
      }
    ],
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "샌프란시스코에서 더 따뜻한 날씨의 장소로 가는 항공편을 찾아줘."
      }
    ],
    "thinking": {
      "type": "enabled",
      "budget_tokens": 1024
    }
  }'

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사용자 정의 컴퓨터 사용 환경 구축

참조 구현은 컴퓨터 사용을 시작하는 데 도움이 되도록 만들어졌습니다. Claude가 컴퓨터를 사용하는 데 필요한 모든 구성 요소를 포함합니다. 그러나 필요에 맞게 컴퓨터 사용을 위한 자체 환경을 구축할 수 있습니다. 다음이 필요합니다:
  • Claude와 함께 컴퓨터 사용에 적합한 가상화되거나 컨테이너화된 환경
  • Anthropic 정의 컴퓨터 사용 도구 중 적어도 하나의 구현
  • Anthropic API와 상호작용하고 도구 구현을 사용하여 tool_use 결과를 실행하는 에이전트 루프
  • 에이전트 루프를 시작하기 위한 사용자 입력을 허용하는 API 또는 UI

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컴퓨터 사용 도구 구현

컴퓨터 사용 도구는 스키마 없는 도구로 구현됩니다. 이 도구를 사용할 때, 다른 도구와 같이 입력 스키마를 제공할 필요가 없습니다. 스키마는 Claude의 모델에 내장되어 있으며 수정할 수 없습니다.
1

컴퓨팅 환경 설정

Claude가 상호작용할 가상 디스플레이를 만들거나 기존 디스플레이에 연결합니다. 이는 일반적으로 Xvfb(X Virtual Framebuffer) 또는 유사한 기술을 설정하는 것을 포함합니다.
2

작업 핸들러 구현

Claude가 요청할 수 있는 각 작업 유형을 처리하는 함수를 만듭니다:
def handle_computer_action(action_type, params):
    if action_type == "screenshot":
        return capture_screenshot()
    elif action_type == "left_click":
        x, y = params["coordinate"]
        return click_at(x, y)
    elif action_type == "type":
        return type_text(params["text"])
    # ... 다른 작업 처리
3

Claude의 도구 호출 처리

Claude의 응답에서 도구 호출을 추출하고 실행합니다:
for content in response.content:
    if content.type == "tool_use":
        action = content.input["action"]
        result = handle_computer_action(action, content.input)
        
        # Claude에게 결과 반환
        tool_result = {
            "type": "tool_result",
            "tool_use_id": content.id,
            "content": result
        }
4

에이전트 루프 구현

Claude가 작업을 완료할 때까지 계속되는 루프를 만듭니다:
while True:
    response = client.beta.messages.create(...)
    
    # Claude가 도구를 사용했는지 확인
    tool_results = process_tool_calls(response)
    
    if not tool_results:
        # 더 이상 도구 사용 없음, 작업 완료
        break
        
    # 도구 결과로 대화 계속
    messages.append({"role": "user", "content": tool_results})

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오류 처리

컴퓨터 사용 도구를 구현할 때 다양한 오류가 발생할 수 있습니다. 처리 방법은 다음과 같습니다:

​
구현 모범 사례 따르기

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컴퓨터 사용 제한사항 이해

컴퓨터 사용 기능은 베타 버전입니다. Claude의 기능은 최첨단이지만, 개발자는 제한사항을 알고 있어야 합니다:
  1. 지연 시간: 현재 컴퓨터 사용 지연 시간은 일반적인 인간 주도 컴퓨터 작업에 비해 인간-AI 상호작용에 너무 느릴 수 있습니다. 속도가 중요하지 않은 사용 사례(예: 배경 정보 수집, 자동화된 소프트웨어 테스트)에 신뢰할 수 있는 환경에서 집중하는 것을 권장합니다.
  2. 컴퓨터 비전 정확도 및 신뢰성: Claude는 작업을 생성하면서 특정 좌표를 출력할 때 실수를 하거나 환각을 일으킬 수 있습니다. Claude Sonnet 3.7은 모델의 추론을 이해하고 잠재적 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있는 사고 기능을 도입합니다.
  3. 도구 선택 정확도 및 신뢰성: Claude는 작업을 생성하면서 도구를 선택할 때 실수를 하거나 환각을 일으키거나 문제를 해결하기 위해 예상치 못한 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 틈새 애플리케이션이나 여러 애플리케이션과 동시에 상호작용할 때 신뢰성이 낮을 수 있습니다. 복잡한 작업을 요청할 때 모델에게 신중하게 프롬프트하는 것을 권장합니다.
  4. 스크롤 신뢰성: Claude Sonnet 3.5 v2 (더 이상 사용되지 않음)는 스크롤링에 제한이 있었지만, Claude Sonnet 3.7은 신뢰성을 향상시키는 방향 제어가 있는 전용 스크롤 작업을 도입합니다. 모델은 이제 지정된 양만큼 모든 방향(위/아래/왼쪽/오른쪽)으로 명시적으로 스크롤할 수 있습니다.
  5. 스프레드시트 상호작용: 스프레드시트 상호작용을 위한 마우스 클릭은 left_mouse_down, left_mouse_up과 같은 더 정밀한 마우스 제어 작업과 새로운 수정자 키 지원의 추가로 Claude Sonnet 3.7에서 개선되었습니다. 이러한 세밀한 제어를 사용하고 수정자 키와 클릭을 결합하여 셀 선택이 더 안정적일 수 있습니다.
  6. 소셜 및 커뮤니케이션 플랫폼에서의 계정 생성 및 콘텐츠 생성: Claude는 웹사이트를 방문하지만, 소셜 미디어 웹사이트와 플랫폼에서 계정을 만들거나 콘텐츠를 생성하고 공유하거나 인간 사칭에 참여하는 능력을 제한하고 있습니다. 향후 이 기능을 업데이트할 수 있습니다.
  7. 취약점: 탈옥이나 프롬프트 주입과 같은 취약점은 베타 컴퓨터 사용 API를 포함한 최첨단 AI 시스템에서 지속될 수 있습니다. 일부 상황에서 Claude는 사용자의 지시와 충돌하더라도 콘텐츠에서 발견된 명령을 따를 것입니다. 예를 들어, 웹페이지의 Claude 지시나 이미지에 포함된 지시가 지시를 무시하거나 Claude가 실수를 하게 할 수 있습니다. 다음을 권장합니다: a. 최소한의 권한을 가진 가상 머신이나 컨테이너와 같은 신뢰할 수 있는 환경으로 컴퓨터 사용을 제한 b. 엄격한 감독 없이 민감한 계정이나 데이터에 대한 컴퓨터 사용 액세스 제공 피하기 c. 애플리케이션에서 컴퓨터 사용 기능을 활성화하거나 필요한 권한을 요청하기 전에 최종 사용자에게 관련 위험을 알리고 동의를 얻기
  8. 부적절하거나 불법적인 작업: Anthropic의 서비스 약관에 따라, 법률이나 우리의 허용 사용 정책을 위반하기 위해 컴퓨터 사용을 사용해서는 안 됩니다.
항상 Claude의 컴퓨터 사용 작업과 로그를 신중하게 검토하고 확인하십시오. 완벽한 정밀도나 민감한 사용자 정보가 필요한 작업에는 인간의 감독 없이 Claude를 사용하지 마십시오.

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가격

Computer use follows the standard tool use pricing. When using the computer use tool: System prompt overhead: The computer use beta adds 466-499 tokens to the system prompt Computer use tool token usage:
ModelInput tokens per tool definition
Claude 4 / Sonnet 3.7735 tokens
Claude Sonnet 3.5 (deprecated)683 tokens
Additional token consumption:
  • Screenshot images (see Vision pricing)
  • Tool execution results returned to Claude
If you’re also using bash or text editor tools alongside computer use, those tools have their own token costs as documented in their respective pages.

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다음 단계

참조 구현

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도구 문서

도구 사용 및 사용자 정의 도구 생성에 대해 자세히 알아보기