Computer use no SDK do Claude: como rodar um agente de navegador sem escrever o loop de ações

Fala aí, beleza? A Anthropic acabou de tirar das suas costas a parte mais chata de montar um agente de navegador: o loop de ações 😀

Desde 7 de outubro de 2026, os SDKs Python e TypeScript do Claude trazem classes (em beta) que rodam sozinhas o ciclo de computer use e browser use

Antes era tudo na mão: o Claude pede uma ação, tu executa, devolve o resultado, ele pede outra, e por aí vai

Agora o SDK roteia as chamadas, aplica as políticas e monta cada tool_result pra você

Neste guia a gente sai de um script vazio e chega num agente que abre uma página, faz uma ação simples e devolve o resultado, beleza?

O que a Anthropic lançou em 7 de outubro de 2026?

A notícia apareceu no resumo do Latent Space, que cita a conta @ClaudeDevs e um quickstart

Conferindo na documentação oficial, o lançamento é este: classes nos SDKs Python e TypeScript para os toolsets browser_toolset_20260801 (browser use) e computer_toolset_20260801 (computer use)

Se liga numa diferença importante aqui, porque confunde MUITO fácil:

• A ferramenta de browser use (browser_toolset_20260801) está em disponibilidade geral (GA) desde 19 de agosto de 2026
• A ferramenta de computer use (computer_toolset_20260801) também saiu do beta no mesmo dia, 19 de agosto de 2026
• As classes do SDK lançadas em 7/10 é que estão em beta

Ou seja, as duas ferramentas já são GA desde agosto. O que chegou agora é o SDK fazendo o trabalho braçal do loop por você: e é só essa parte nova que ainda está em beta

Quantas ferramentas cada toolset entrega?

O browser toolset é um toolset client definido pela Anthropic: uma única entrada nas tools dá ao Claude 27 ferramentas membro por padrão (como navigate, read_page, left_click e screenshot), mais quatro quando habilitadas

O computer toolset funciona igual, com uma entrada {"type": "computer_toolset_20260801"} que dá ao Claude 17 ferramentas membro, como screenshot, left_click, type e zoom

Os dois estão disponíveis na Claude API e no Google Cloud, e nenhum dos dois está disponível no Claude Managed Agents hoje

A requisição do computer toolset não precisa de beta header. Já as classes novas do SDK, lançadas em 7/10, estão marcadas como beta na documentação: vale confirmar na página oficial se isso implica algum header extra antes de colocar em produção

O que o Haiku 5.5 tem a ver com isso?

Tudo saiu no mesmo dia do lançamento do Claude Haiku 5.5 (ID claude-haiku-5-5), com janela de contexto de 1M tokens, saída máxima de 128k tokens e adaptive thinking controlado pelo parâmetro effort

Uma coisa fica clara na documentação: se você quiser computer use com esse modelo, o parâmetro antigo computer_20250124 retorna erro 400

Na Claude API e no Google Cloud, o computer use do Haiku 5.5 funciona só pelo toolset computer_toolset_20260801: então já é um motivo concreto pra migrar pra cá se você ainda usa o parâmetro antigo

Ah, um detalhe: isso aqui é o SDK pra quem está construindo o próprio agente via API

Se o que você procura é o computer use no Claude Code, é outro produto, com outra forma de ativar

Como o SDK roda o loop de ações por você?

Pensa assim: se você já usou um framework web que te dá uma classe base e você só sobrescreve os métodos que importam, é bem semelhante

Você herda uma classe abstrata do SDK: pra navegador é a BetaAbstractBrowserToolset20260801, importada de anthropic.tools.browser. O computer use tool tem uma classe equivalente documentada na própria página do toolset: confirme o nome exato ali antes de codar, porque o recurso ainda está em beta e os nomes podem mudar

Aí você escreve um método por ferramenta membro (por exemplo navigate ou left_click) contra a sua própria automação de navegador ou desktop

O resto é com o SDK: ele roteia cada chamada, aplica as políticas de URL e de arquivo, consulta o seu callback de aprovação e monta cada tool_result

O que é um driver mínimo?

Driver? É a peça que traduz a intenção do Claude ("clica ali") em ação real no navegador ou na tela

Segundo a documentação do browser use no SDK, um driver de navegador mínimo é uma subclasse de BetaAbstractBrowserToolset20260801 que implementa navigate, screenshot e left_click, mais o _browser_state

E o que é esse _browser_state? É o relatório de estado que todo driver precisa entregar

Se o seu driver não implementar alguma ferramenta membro, ela vai pra API como desativada; se o Claude chamar mesmo assim, o SDK devolve um erro e a execução continua, sem fechar o toolset

Boa notícia: se você usar um driver pronto, não precisa escrever nenhum desses métodos

Qual driver escolher: navegador local ou sandbox na nuvem?

Browser Use, Browserbase, Daytona e E2B publicam integrações próprias com os toolsets do SDK, ou você escreve a sua

O Browser Use mantém a própria integração, documentada em toolsets for Claude, e é a que a gente detalha neste guia porque tem exemplo pronto pra rodar

Pra Browserbase, E2B e Daytona, a documentação de cada integração fica no site do próprio parceiro: vale a pena olhar lá antes de escolher, principalmente se você precisa de isolamento em sandbox

Pra driver próprio, a referência é o quickstart oficial de VNC que a gente vê já já

O raciocínio que faz sentido: navegador local pro primeiro exemplo, sandbox antes de qualquer coisa que encoste em conta de verdade

E se a sua ideia é só deixar o agente olhar a tela enquanto você coda, talvez o Playwright MCP no Claude Code resolva sem montar nada disso

Pré-requisitos antes de rodar o primeiro agente:

• Chave da API da Anthropic na variável ANTHROPIC_API_KEY
• Uma versão do SDK Anthropic que contenha anthropic.tools.browser e client.beta.messages.tool_runner (versão antiga não tem esses helpers)
• Python 3.11 ou mais novo, em Linux ou macOS com /bin/bash (no Windows, use WSL), mais uv, se for pelo caminho do Browser Use
• Chave da Browserbase, se for rodar o navegador na nuvem deles
• Um modelo compatível com tool use: o quickstart oficial de computer use usa claude-sonnet-5-5 como padrão; pra browser use com o Browser Use, confira na documentação da integração qual modelo ela recomenda antes de fixar o seu

Passo a passo: do script vazio ao agente que abre uma página

Primeiro vem o browser use em Python com o driver do Browser Use, e logo depois o computer use com o exemplo oficial da Anthropic

Bora ver na prática?

1. Crie o projeto e instale tudo. Esses três comandos criam o projeto, instalam os pacotes e baixam o Chromium local:

uv init --python 3.12
uv add "browser-use>=0.13.11" "anthropic>=1,<2"
uvx browser-use install

Erro comum deste passo: o import de anthropic.tools.browser falhar mais pra frente

Isso indica um SDK Anthropic sem os helpers novos, então atualize o pacote anthropic no projeto. A faixa anthropic>=1,<2 sozinha não garante isso: você precisa especificamente da versão que já inclui anthropic.tools.browser e client.beta.messages.tool_runner

2. Configure a chave. No Linux ou Mac, no mesmo terminal onde você vai rodar o script:

export ANTHROPIC_API_KEY="sua-chave-aqui"

Erro comum deste passo: exportar a chave num terminal e rodar o script em outro

Já vi muita gente perder tempo com isso haha, a variável só vale no shell onde foi definida

3. Faça os imports documentados. São estes:

from browser_use.integrations.toolsets_for_claude import Bash, BrowserUse
from anthropic.tools.browser import LocalFilePolicy

Os argumentos de construção do BrowserUse ficam na documentação da integração, siga ela à risca em vez de chutar parâmetro

4. Passe o toolset ao tool runner. O client.beta.messages.tool_runner() recebe model, max_tokens, tools e messages

O quickstart oficial do Browser Use usa model="claude-opus-5-5" e max_iterations=100; siga essa referência em vez de chutar outro modelo. Em messages, peça algo simples: abrir uma página e relatar o que tem nela

A cada iteração o runner verifica se o Claude pediu uma ferramenta, envia a chamada ao Browser Use, devolve o resultado e repete até o Claude terminar

Erro comum deste passo: escrever um loop manual em paralelo "por garantia"

Não faça isso, o loop é justamente o que o runner já resolve, e dois loops brigando pelo mesmo navegador viram bagunça

5. Pegue a resposta final. Chame runner.until_done() e ele devolve a mensagem final do Claude, depois que ele parar de usar ferramentas

E o computer use na prática?

Pra controlar o desktop inteiro (e não só o navegador), o caminho é o exemplo oficial da Anthropic 🙂

O repositório anthropics/claude-quickstarts, na pasta computer-toolset, tem um exemplo VNC mínimo do computer_toolset_20260801 em Python e TypeScript

O run.py (ou run.ts) monta o driver de exemplo, passa ao tool runner e imprime as mensagens do modelo

Pra rodar ele, a ordem que faz sentido é:

1. Configure a chave na ANTHROPIC_API_KEY, igual no passo 2 lá de cima
2. Confira o SDK: precisa ser uma versão do SDK Anthropic com os helpers do computer toolset
3. Valide o driver sem modelo: o exercise.py (ou exercise.ts) roda o toolset sem modelo e sem precisar de chave de API
4. Rode o agente: o run.py (ou run.ts) monta o driver VNC, passa pro tool runner e imprime as mensagens do modelo. Antes de cada ação que não seja screenshot, ele mostra a chamada e só executa se você responder y

Os comandos exatos de execução ficam no README do quickstart, segue ele em vez de chutar. O modelo padrão usado ali é claude-sonnet-5-5

Onde configurar o limite de passos e as permissões?

Agente de navegador sem limite é tipo dar o cartão de crédito pra alguém e virar as costas, né?

Então são duas travas:

1. Limite de passos: o max_iterations do tool runner encerra o loop quando atinge o número configurado, mesmo que o Claude ainda não tenha terminado
2. Permissões: as políticas de URL e de arquivo do navegador, mais o callback de aprovação, são aplicadas pelo SDK a cada chamada (o LocalFilePolicy que aparece nos imports documentados é desse grupo). Sem uma política de URL definida, o SDK não verifica nenhuma URL: então definir uma não é opcional se você se importa com o que o agente acessa

A sintaxe exata das políticas e do callback está na documentação do SDK, confira lá antes de configurar

Cuidado com o callback de aprovação na integração do Browser Use

Tome cuidado aqui, porque é fácil confundir o exemplo rápido com o comportamento padrão

O quickstart oficial do Browser Use habilita as 31 ações de navegador mais o Bash sem pedir aprovação, porque o código do exemplo usa confirm=lambda _: True de propósito: ou seja, aprova tudo, sempre

Isso é uma escolha do quickstart, não um padrão da integração. Um BrowserUse() sem essa configuração segue o padrão da Anthropic: 27 ações ligadas por padrão, e javascript_exec, file_upload, read_console e read_network desligadas. Pra ligar file_upload ou javascript_exec você precisa passar um callback de confirmação de verdade

E tem outro detalhe importante: a confirmação do navegador não cobre o Bash. Se você usar Bash na integração, trate a aprovação dele separadamente, sem assumir que a mesma trava do navegador protege os dois

Resumindo: antes de copiar o confirm=lambda _: True do quickstart pro seu código, pergunta se você realmente quer aprovar tudo sem olhar. Na maioria dos casos, não

Como conferir o log das ações e o estado final da página?

Aqui está o resultado que você quer ver depois de rodar o exemplo

1. Mensagens do modelo: o run.py/run.ts do quickstart imprime as mensagens do modelo, e é nelas que aparecem as chamadas de ferramenta e os resultados, passo a passo
2. Mensagem final: o runner.until_done() entrega a resposta final do Claude, com o que ele encontrou na página
3. Estado da página: em driver próprio, o _browser_state é o relatório de estado que todo driver implementa
4. Teste sem precisar de chave de API: o exercise.py/exercise.ts roda o toolset sem modelo nenhum, útil pra validar o driver antes de configurar qualquer chamada ao Claude

O quickstart tem ainda o vnc_computer.py/vnc-computer.ts, que é o driver em si: uma subclasse do toolset abstrato que implementa dez das ferramentas

Se você vai escrever driver próprio, é o melhor lugar pra entender o formato

Erros comuns no dia a dia do agente

Erro 400 com computer_20250124 no Haiku 5.5

• Causa: o Haiku 5.5 não aceita o parâmetro antigo computer_20250124 pra computer use
• Solução: use o toolset computer_toolset_20260801, tanto na Claude API quanto no Google Cloud

Erro 400 ao enviar budget_tokens

• Causa: o Haiku 5.5 não aceita extended thinking manual, então budget_tokens retorna erro 400
• Solução: remova o budget_tokens e controle o raciocínio pelo parâmetro effort

Resposta começando com blocos de thinking

• Causa: o adaptive thinking vem ligado por padrão no Haiku 5.5, então a resposta pode abrir com blocos de thinking
• Solução: trate esses blocos no seu código, sem assumir que o primeiro bloco é sempre texto

O modelo não reconhece o toolset

• Causa: modelo fora da lista suportada pelo toolset que você está usando
• Solução: confira a lista de modelos compatíveis na página oficial do toolset (browser use ou computer use) antes de trocar de modelo

Como prevenir?

Fixe o ID do modelo no código e confira a lista de modelos suportados na documentação oficial antes de trocar de modelo

Custo de tokens e isolamento: o que considerar antes de produção

Quanto custa rodar o agente com Haiku 5.5?

Por 1M tokens, com prompt abaixo de 100K tokens: US$ 0,10 de entrada e US$ 0,50 de saída

Acima de 100K tokens de prompt, o preço sobe 5x: US$ 0,50 de entrada e US$ 2,50 de saída

E aqui mora o perigo: tarefa longa de navegador acumula contexto a cada passo (screenshot, resultado, nova ação…) e pode cruzar esse degrau sem você perceber

O Haiku 5.5 gasta muitos tokens?

Essa é a principal ressalva dele

Segundo a Artificial Analysis, no esforço máximo ele gasta cerca de 162k tokens de saída por tarefa do Intelligence Index, cerca de 3x mais que o GPT-6 Luna no máximo (~50k)

Então ajuste o effort pra baixo quando a tarefa for simples e segure o loop com max_iterations

Por que usar sandbox antes de contas reais?

Porque o agente vai clicar, digitar e navegar de verdade

Antes de dar acesso a qualquer conta real, rode o navegador numa sandbox (via Browserbase, E2B ou Daytona, por exemplo)

E lembra: se você configurar o callback de aprovação pra aprovar tudo (como no quickstart do Browser Use, com confirm=lambda _: True), ligar isso na sua máquina com sessão logada em tudo é pedir pra se ferrar: ainda mais com Bash no meio, que fica fora da confirmação do navegador

Próximo passo

Com as classes beta, o trabalho de quem monta agente muda: sai escrever o loop, entra escolher o driver e definir os limites

O próximo passo concreto é rodar o quickstart computer-toolset ou o exemplo do Browser Use com uma tarefa simples, ler as mensagens impressas e conferir cada ação

Só depois disso vale migrar pra sandbox e tarefas reais

E não esquece: as classes do SDK estão em beta, então nomes e comportamentos podem mudar, fica de olho na documentação oficial

Até o próximo post! 😀