Strands Agents SDK Python 开源项目教程

1. 项目介绍

Strands Agents SDK Python 是一个开源的 Python SDK，采用模型驱动的方法，帮助开发者轻松构建 AI 代理。这个 SDK 支持多种模型提供者，包括 Amazon Bedrock、Anthropic、LiteLLM 和 Ollama 等。它提供了构建简单的对话助手到复杂的自动化工作流的工具，并且可以从本地开发无缝迁移到生产部署。

2. 项目快速启动

在开始之前，确保你的系统中已经安装了 Python 3.10 或更高版本。

创建虚拟环境

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows 下使用：.venv\Scripts\activate

安装 Strands 和工具

pip install strands-agents strands-agents-tools

创建简单的代理

以下是一个简单的代理示例，它使用内置的计算器工具来响应查询。

from strands import Agent
from strands_tools import calculator

agent = Agent(tools=[calculator])
response = agent("What is the square root of 1764")
print(response)

确保你有一个可用的 AWS 凭据，并且为 Claude 3.7 Sonnet 模型启用了访问权限，如果使用默认的 Amazon Bedrock 模型提供者。

3. 应用案例和最佳实践

使用 Python 装饰器构建工具

你可以使用 Python 装饰器轻松创建自定义工具。

from strands import Agent, tool

@tool
def word_count(text: str) -> int:
    """计算文本中的单词数量。"""
    return len(text.split())

agent = Agent(tools=[word_count])
response = agent("How many words are in this sentence?")
print(response)

集成 Model Context Protocol (MCP) 服务器

你可以无缝地集成 MCP 服务器，以访问预先构建的工具。

from strands import Agent
from strands.tools.mcp import MCPClient
from mcp import_stdio_client, StdioServerParameters

aws_docs_client = MCPClient(
    lambda: _stdio_client(StdioServerParameters(command="uvx", args=["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"])))
with aws_docs_client:
    agent = Agent(tools=aws_docs_client.list_tools_sync())
    response = agent("Tell me about Amazon Bedrock and how to use it with Python")
    print(response)

支持多种模型提供者

Strands Agents 支持多种模型提供者，以下是如何使用不同模型提供者的示例。

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel, OllamaModel, LlamaAPIModel

# 使用 Bedrock 模型
bedrock_model = BedrockModel(model_id="us.amazon.nova-pro-v1:0", temperature=0.3)
agent = Agent(model=bedrock_model)
agent("Tell me about Agentic AI")

# 使用 Ollama 模型
ollama_model = OllamaModel(host="http://localhost:11434", model_id="llama3")
agent = Agent(model=ollama_model)
agent("Tell me about Agentic AI")

# 使用 Llama API 模型
llama_model = LlamaAPIModel(model_id="Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8")
agent = Agent(model=llama_model)
response = agent("Tell me about Agentic AI")
print(response)

4. 典型生态项目

Strands Agents SDK Python 的生态系统包括一系列的项目和工具，这些项目扩展了 SDK 的功能，并为开发者提供了更多可能性。以下是一些典型的生态项目：

• strands-agents-tools: 一个可选的工具包，包含了预构建的工具，以便快速实验。
• 自定义提供者: 开发者可以实施自定义提供者，以支持更多的模型和服务。

这些项目通常在 GitHub 上维护，并鼓励社区贡献和反馈，以促进项目的持续发展。