En bref
Guide la construction d’agents IA sur Cloudflare Workers avec l’Agents SDK : agents à état, workflows durables, applications WebSocket temps réel, tâches planifiées, serveurs MCP ou applications de chat. Le SKILL.md couvre la classe Agent, la gestion d’état, le RPC appelable, l’intégration Workflows et les hooks React, et privilégie la documentation Cloudflare à jour plutôt que la mémoire de l’agent.
Ce que ça fait
- Construit un agent stateful sur Workers
- Couvre MCP, workflows et WebSocket
- S’appuie sur la documentation Cloudflare
Pour qui, et un exemple
Les développeurs qui créent un agent ou un workflow durable sur Cloudflare Workers.
Exemple de demande : « Aide-moi à créer un agent stateful sur Cloudflare Workers, avec un workflow et un serveur MCP. »
Le bon réflexe : charger cette skill pour créer des agents à état, des workflows durables, des apps WebSocket, des tâches planifiées, des serveurs MCP ou des applications de chat sur Cloudflare. Exemple rédigé par iadujour.fr à partir du SKILL.md, non testé.
Installer
Dans Codex : codex plugin add cloudflare@openai-curated (marketplace officielle du dépôt).
codex plugin add cloudflare@openai-curatedFonctionne avec
- Codex
Source : README : collection de plugins Codex ; la marketplace du dépôt s’appelle « Codex official ». D’autres agents ne sont pas nommés.
Niveau : Intermédiaire
Suppose un projet de l’éditeur et la maîtrise du SDK ou de la CLI correspondante.
À savoir
Extrait du SKILL.md
La description d’origine, celle que l’agent lit pour décider de charger la skill (en anglais) :
Build AI agents on Cloudflare Workers using the Agents SDK. Load when creating stateful agents, durable workflows, real-time WebSocket apps, scheduled tasks, MCP servers, or chat applications. Covers Agent class, state management, callable RPC, Workflows integration, and React hooks. Biases towards retrieval from Cloudflare docs over pre-trained knowledge.
Citée depuis le SKILL.md au commit 42e5480 . Le dossier contient aussi 10 fichiers annexes (agents/, assets/, references/).
Le SKILL.md compte 150 lignes et 9 sections principales :
- Retrieval Sources
- Capabilities
- FIRST: Verify Installation
- Wrangler Configuration
- Agent Class
- Routing
- Core APIs
- React Client
- References
Licence : Apache 2.0
Vérifiée le 10 novembre 2026 sur : fichier de licence du dossier de la skill .
La licence autorise la reprise : le texte intégral du SKILL.md est reproduit ci-dessous, sans modification, avec sa mention de licence.
Texte intégral du SKILL.md
Reproduit sans modification depuis openai/plugins (commit 42e5480) , © OpenAI, sous licence Apache 2.0 (fichier de licence d’origine ).
Afficher le SKILL.md original (150 lignes, en anglais)
---
name: agents-sdk
description: Build AI agents on Cloudflare Workers using the Agents SDK. Load when creating stateful agents, durable workflows, real-time WebSocket apps, scheduled tasks, MCP servers, or chat applications. Covers Agent class, state management, callable RPC, Workflows integration, and React hooks. Biases towards retrieval from Cloudflare docs over pre-trained knowledge.
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# Cloudflare Agents SDK
Your knowledge of the Agents SDK may be outdated. **Prefer retrieval over pre-training** for any Agents SDK task.
## Retrieval Sources
Fetch current docs from `https://github.com/cloudflare/agents/tree/main/docs` before implementing.
| Topic | Doc | Use for |
|-------|-----|---------|
| Getting started | `docs/getting-started.md` | First agent, project setup |
| State | `docs/state.md` | `setState`, `validateStateChange`, persistence |
| Routing | `docs/routing.md` | URL patterns, `routeAgentRequest`, `basePath` |
| Callable methods | `docs/callable-methods.md` | `@callable`, RPC, streaming, timeouts |
| Scheduling | `docs/scheduling.md` | `schedule()`, `scheduleEvery()`, cron |
| Workflows | `docs/workflows.md` | `AgentWorkflow`, durable multi-step tasks |
| HTTP/WebSockets | `docs/http-websockets.md` | Lifecycle hooks, hibernation |
| Email | `docs/email.md` | Email routing, secure reply resolver |
| MCP client | `docs/mcp-client.md` | Connecting to MCP servers |
| MCP server | `docs/mcp-servers.md` | Building MCP servers with `McpAgent` |
| Client SDK | `docs/client-sdk.md` | `useAgent`, `useAgentChat`, React hooks |
| Human-in-the-loop | `docs/human-in-the-loop.md` | Approval flows, pausing workflows |
| Resumable streaming | `docs/resumable-streaming.md` | Stream recovery on disconnect |
Cloudflare docs: https://developers.cloudflare.com/agents/
## Capabilities
The Agents SDK provides:
- **Persistent state** - SQLite-backed, auto-synced to clients
- **Callable RPC** - `@callable()` methods invoked over WebSocket
- **Scheduling** - One-time, recurring (`scheduleEvery`), and cron tasks
- **Workflows** - Durable multi-step background processing via `AgentWorkflow`
- **MCP integration** - Connect to MCP servers or build your own with `McpAgent`
- **Email handling** - Receive and reply to emails with secure routing
- **Streaming chat** - `AIChatAgent` with resumable streams
- **React hooks** - `useAgent`, `useAgentChat` for client apps
## FIRST: Verify Installation
```bash
npm ls agents # Should show agents package
```
If not installed:
```bash
npm install agents
```
## Wrangler Configuration
```jsonc
{
"durable_objects": {
"bindings": [{ "name": "MyAgent", "class_name": "MyAgent" }]
},
"migrations": [{ "tag": "v1", "new_sqlite_classes": ["MyAgent"] }]
}
```
## Agent Class
```typescript
import { Agent, routeAgentRequest, callable } from "agents";
type State = { count: number };
export class Counter extends Agent<Env, State> {
initialState = { count: 0 };
// Validation hook - runs before state persists (sync, throwing rejects the update)
validateStateChange(nextState: State, source: Connection | "server") {
if (nextState.count < 0) throw new Error("Count cannot be negative");
}
// Notification hook - runs after state persists (async, non-blocking)
onStateUpdate(state: State, source: Connection | "server") {
console.log("State updated:", state);
}
@callable()
increment() {
this.setState({ count: this.state.count + 1 });
return this.state.count;
}
}
export default {
fetch: (req, env) => routeAgentRequest(req, env) ?? new Response("Not found", { status: 404 })
};
```
## Routing
Requests route to `/agents/{agent-name}/{instance-name}`:
| Class | URL |
|-------|-----|
| `Counter` | `/agents/counter/user-123` |
| `ChatRoom` | `/agents/chat-room/lobby` |
Client: `useAgent({ agent: "Counter", name: "user-123" })`
## Core APIs
| Task | API |
|------|-----|
| Read state | `this.state.count` |
| Write state | `this.setState({ count: 1 })` |
| SQL query | `` this.sql`SELECT * FROM users WHERE id = ${id}` `` |
| Schedule (delay) | `await this.schedule(60, "task", payload)` |
| Schedule (cron) | `await this.schedule("0 * * * *", "task", payload)` |
| Schedule (interval) | `await this.scheduleEvery(30, "poll")` |
| RPC method | `@callable() myMethod() { ... }` |
| Streaming RPC | `@callable({ streaming: true }) stream(res) { ... }` |
| Start workflow | `await this.runWorkflow("ProcessingWorkflow", params)` |
## React Client
```tsx
import { useAgent } from "agents/react";
function App() {
const [state, setLocalState] = useState({ count: 0 });
const agent = useAgent({
agent: "Counter",
name: "my-instance",
onStateUpdate: (newState) => setLocalState(newState),
onIdentity: (name, agentType) => console.log(`Connected to ${name}`)
});
return (
<button onClick={() => agent.setState({ count: state.count + 1 })}>
Count: {state.count}
</button>
);
}
```
## References
- **[references/workflows.md](references/workflows.md)** - Durable Workflows integration
- **[references/callable.md](references/callable.md)** - RPC methods, streaming, timeouts
- **[references/state-scheduling.md](references/state-scheduling.md)** - State persistence, scheduling
- **[references/streaming-chat.md](references/streaming-chat.md)** - AIChatAgent, resumable streams
- **[references/mcp.md](references/mcp.md)** - MCP server integration
- **[references/email.md](references/email.md)** - Email routing and handling
- **[references/codemode.md](references/codemode.md)** - Code Mode (experimental)
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