5分钟打造你的专属AI助手Strands Agents零基础入门指南【免费下载链接】harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python TypeScript - any model, any cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sdkpython13/harness-sdkStrands Agents是一个简单而强大的SDK采用模型驱动的方法来构建和运行AI智能体。从简单的对话助手到复杂的自主工作流从本地开发到生产部署Strands Agents都能满足你的需求。本文将带你快速上手在短短5分钟内创建你的第一个AI助手。✨ 为什么选择Strands AgentsStrands Agents之所以能让你快速构建AI助手得益于其四大核心优势轻量级且灵活简单的智能体循环易于使用且完全可定制模型无关支持Amazon Bedrock、Anthropic、Gemini、LiteLLM、Llama、Ollama、OpenAI、Writer等多种模型提供商高级功能多智能体系统、自主智能体和流式支持内置MCP原生支持模型上下文协议MCP服务器可访问数千种预构建工具 快速开始5分钟安装与配置一键安装步骤确保你已安装Python 3.10或更高版本然后执行以下命令# 创建并激活虚拟环境 python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows用户使用: .venv\Scripts\activate # 安装Strands和工具包 pip install strands-agents strands-agents-tools最快配置方法Strands Agents默认使用Amazon Bedrock模型提供商你需要配置AWS凭证并在us-west-2区域启用Claude 4 Sonnet模型访问权限。对于其他模型提供商的配置细节请参考快速入门指南。 创建你的第一个AI助手基础计算器助手下面是一个简单的计算器AI助手示例只需5行代码from strands import Agent from strands_tools import calculator # 创建带有计算器工具的智能体 agent Agent(tools[calculator]) # 向智能体提问 result agent(What is the square root of 1764) print(result) # 输出: 42这个简单的AI助手能够使用计算器工具来回答数学问题。Strands Agents会自动决定何时需要调用工具何时可以直接回答。自定义工具开发除了使用预构建工具你还可以轻松创建自己的工具。以下是一个简单的单词计数工具示例from strands import Agent, tool tool def word_count(text: str) - int: 计算文本中的单词数量。 这个文档字符串会被LLM用来理解工具的用途。 return len(text.split()) # 创建包含自定义工具的智能体 agent Agent(tools[word_count]) response agent(这句话有多少个单词) print(response) # 输出: 这句话有7个单词。工具热重载功能Strands Agents还支持从目录自动加载和热重载工具非常适合开发过程from strands import Agent # 智能体将监视./tools/目录的变化 agent Agent(load_tools_from_directoryTrue) response agent(使用工具目录中的任何工具来帮助我) 连接MCP服务器获取更多强大工具Strands Agents原生支持模型上下文协议MCP服务器让你能够访问数千种预构建工具from strands import Agent from strands.tools.mcp import MCPClient from mcp import stdio_client, StdioServerParameters # 创建AWS文档MCP客户端 aws_docs_client MCPClient( lambda: stdio_client(StdioServerParameters(commanduvx, args[awslabs.aws-documentation-mcp-serverlatest])) ) with aws_docs_client: # 从MCP服务器加载工具 agent Agent(toolsaws_docs_client.list_tools_sync()) # 提问关于Amazon Bedrock的问题 response agent(告诉我关于Amazon Bedrock以及如何用Python使用它) print(response) 支持多种AI模型提供商Strands Agents支持多种模型提供商你可以轻松切换不同的AI模型Amazon Bedrock示例from strands import Agent from strands.models import BedrockModel # 配置Bedrock模型 bedrock_model BedrockModel( model_idus.amazon.nova-pro-v1:0, temperature0.3, streamingTrue, # 启用/禁用流式传输 ) agent Agent(modelbedrock_model) agent(告诉我关于智能体AI)Google Gemini示例from strands import Agent from strands.models.gemini import GeminiModel # 配置Google Gemini模型 gemini_model GeminiModel( client_args{ api_key: your_gemini_api_key, }, model_idgemini-2.5-flash, params{temperature: 0.7} ) agent Agent(modelgemini_model) agent(告诉我关于智能体AI)Ollama本地模型示例from strands import Agent from strands.models.ollama import OllamaModel # 配置本地Ollama模型 ollama_model OllamaModel( hosthttp://localhost:11434, model_idllama3 ) agent Agent(modelollama_model) agent(告诉我关于智能体AI)Strands Agents还支持Anthropic、Cohere、LiteLLM、llama.cpp、LlamaAPI、MistralAI、OpenAI、SageMaker和Writer等模型提供商完整列表可查看模型提供商文档。 进阶功能双向流式传输Strands Agents提供实验性的双向流式传输功能支持实时语音和音频对话# 安装双向流式传输支持 pip install strands-agents[bidi] # 如需音频I/O支持 pip install strands-agents[bidi,bidi-io]以下是一个简单的实时音频对话示例import asyncio from strands.experimental.bidi import BidiAgent from strands.experimental.bidi.models import BidiNovaSonicModel from strands.experimental.bidi.io import BidiAudioIO, BidiTextIO from strands.experimental.bidi.tools import stop_conversation from strands_tools import calculator async def main(): # 创建带有Nova Sonic v2模型的双向智能体 model BidiNovaSonicModel() agent BidiAgent(modelmodel, tools[calculator, stop_conversation]) # 设置音频和文本I/O audio_io BidiAudioIO() text_io BidiTextIO() # 运行实时音频流对话 # 说stop conversation可以优雅地结束对话 await agent.run( inputs[audio_io.input()], outputs[audio_io.output(), text_io.output()] ) if __name__ __main__: asyncio.run(main()) 学习资源与文档想要深入了解Strands Agents的更多功能以下资源可以帮助你用户指南快速入门指南智能体循环示例代码API参考生产部署指南 开始你的AI助手之旅现在你已经了解了Strands Agents的基础知识是时候开始创建你自己的AI助手了无论是简单的工具调用还是复杂的多智能体系统Strands Agents都能让你轻松实现。要开始使用只需克隆仓库并按照本文的指南操作git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sdkpython13/sdk-python cd sdk-python祝你在AI助手开发的旅程中取得成功如有任何问题欢迎查阅官方文档或参与社区讨论。【免费下载链接】harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python TypeScript - any model, any cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sdkpython13/harness-sdk创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5分钟打造你的专属AI助手：Strands Agents零基础入门指南
5分钟打造你的专属AI助手Strands Agents零基础入门指南【免费下载链接】harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python TypeScript - any model, any cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sdkpython13/harness-sdkStrands Agents是一个简单而强大的SDK采用模型驱动的方法来构建和运行AI智能体。从简单的对话助手到复杂的自主工作流从本地开发到生产部署Strands Agents都能满足你的需求。本文将带你快速上手在短短5分钟内创建你的第一个AI助手。✨ 为什么选择Strands AgentsStrands Agents之所以能让你快速构建AI助手得益于其四大核心优势轻量级且灵活简单的智能体循环易于使用且完全可定制模型无关支持Amazon Bedrock、Anthropic、Gemini、LiteLLM、Llama、Ollama、OpenAI、Writer等多种模型提供商高级功能多智能体系统、自主智能体和流式支持内置MCP原生支持模型上下文协议MCP服务器可访问数千种预构建工具 快速开始5分钟安装与配置一键安装步骤确保你已安装Python 3.10或更高版本然后执行以下命令# 创建并激活虚拟环境 python -m venv .venv source .venv/bin/activate # Windows用户使用: .venv\Scripts\activate # 安装Strands和工具包 pip install strands-agents strands-agents-tools最快配置方法Strands Agents默认使用Amazon Bedrock模型提供商你需要配置AWS凭证并在us-west-2区域启用Claude 4 Sonnet模型访问权限。对于其他模型提供商的配置细节请参考快速入门指南。 创建你的第一个AI助手基础计算器助手下面是一个简单的计算器AI助手示例只需5行代码from strands import Agent from strands_tools import calculator # 创建带有计算器工具的智能体 agent Agent(tools[calculator]) # 向智能体提问 result agent(What is the square root of 1764) print(result) # 输出: 42这个简单的AI助手能够使用计算器工具来回答数学问题。Strands Agents会自动决定何时需要调用工具何时可以直接回答。自定义工具开发除了使用预构建工具你还可以轻松创建自己的工具。以下是一个简单的单词计数工具示例from strands import Agent, tool tool def word_count(text: str) - int: 计算文本中的单词数量。 这个文档字符串会被LLM用来理解工具的用途。 return len(text.split()) # 创建包含自定义工具的智能体 agent Agent(tools[word_count]) response agent(这句话有多少个单词) print(response) # 输出: 这句话有7个单词。工具热重载功能Strands Agents还支持从目录自动加载和热重载工具非常适合开发过程from strands import Agent # 智能体将监视./tools/目录的变化 agent Agent(load_tools_from_directoryTrue) response agent(使用工具目录中的任何工具来帮助我) 连接MCP服务器获取更多强大工具Strands Agents原生支持模型上下文协议MCP服务器让你能够访问数千种预构建工具from strands import Agent from strands.tools.mcp import MCPClient from mcp import stdio_client, StdioServerParameters # 创建AWS文档MCP客户端 aws_docs_client MCPClient( lambda: stdio_client(StdioServerParameters(commanduvx, args[awslabs.aws-documentation-mcp-serverlatest])) ) with aws_docs_client: # 从MCP服务器加载工具 agent Agent(toolsaws_docs_client.list_tools_sync()) # 提问关于Amazon Bedrock的问题 response agent(告诉我关于Amazon Bedrock以及如何用Python使用它) print(response) 支持多种AI模型提供商Strands Agents支持多种模型提供商你可以轻松切换不同的AI模型Amazon Bedrock示例from strands import Agent from strands.models import BedrockModel # 配置Bedrock模型 bedrock_model BedrockModel( model_idus.amazon.nova-pro-v1:0, temperature0.3, streamingTrue, # 启用/禁用流式传输 ) agent Agent(modelbedrock_model) agent(告诉我关于智能体AI)Google Gemini示例from strands import Agent from strands.models.gemini import GeminiModel # 配置Google Gemini模型 gemini_model GeminiModel( client_args{ api_key: your_gemini_api_key, }, model_idgemini-2.5-flash, params{temperature: 0.7} ) agent Agent(modelgemini_model) agent(告诉我关于智能体AI)Ollama本地模型示例from strands import Agent from strands.models.ollama import OllamaModel # 配置本地Ollama模型 ollama_model OllamaModel( hosthttp://localhost:11434, model_idllama3 ) agent Agent(modelollama_model) agent(告诉我关于智能体AI)Strands Agents还支持Anthropic、Cohere、LiteLLM、llama.cpp、LlamaAPI、MistralAI、OpenAI、SageMaker和Writer等模型提供商完整列表可查看模型提供商文档。 进阶功能双向流式传输Strands Agents提供实验性的双向流式传输功能支持实时语音和音频对话# 安装双向流式传输支持 pip install strands-agents[bidi] # 如需音频I/O支持 pip install strands-agents[bidi,bidi-io]以下是一个简单的实时音频对话示例import asyncio from strands.experimental.bidi import BidiAgent from strands.experimental.bidi.models import BidiNovaSonicModel from strands.experimental.bidi.io import BidiAudioIO, BidiTextIO from strands.experimental.bidi.tools import stop_conversation from strands_tools import calculator async def main(): # 创建带有Nova Sonic v2模型的双向智能体 model BidiNovaSonicModel() agent BidiAgent(modelmodel, tools[calculator, stop_conversation]) # 设置音频和文本I/O audio_io BidiAudioIO() text_io BidiTextIO() # 运行实时音频流对话 # 说stop conversation可以优雅地结束对话 await agent.run( inputs[audio_io.input()], outputs[audio_io.output(), text_io.output()] ) if __name__ __main__: asyncio.run(main()) 学习资源与文档想要深入了解Strands Agents的更多功能以下资源可以帮助你用户指南快速入门指南智能体循环示例代码API参考生产部署指南 开始你的AI助手之旅现在你已经了解了Strands Agents的基础知识是时候开始创建你自己的AI助手了无论是简单的工具调用还是复杂的多智能体系统Strands Agents都能让你轻松实现。要开始使用只需克隆仓库并按照本文的指南操作git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sdkpython13/sdk-python cd sdk-python祝你在AI助手开发的旅程中取得成功如有任何问题欢迎查阅官方文档或参与社区讨论。【免费下载链接】harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python TypeScript - any model, any cloud.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sdkpython13/harness-sdk创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考