Strands Agents - TypeScript SDK

使用模型驱动的方法在 TypeScript/JavaScript 中构建 AI Agent。

文档 ◆ 示例 ◆ Python SDK ◆ 工具库 ◆ Agent Builder ◆ MCP Server

---

概述

Strands Agents 是一个简洁而强大的 SDK，采用模型驱动的方法来构建和运行 AI Agent。TypeScript SDK 将 Python Strands 框架的核心功能引入了 Node.js 环境，支持从简单的助手到复杂工作流的类型安全 Agent 开发。

核心特性

• 🪶 轻量且灵活：简单的 Agent 循环，可在 Node.js 和浏览器环境中无缝运行。
• 🔒 类型安全工具：使用 Zod schemas 轻松定义工具，实现稳健的输入验证和类型推断。
• 📋 结构化输出：使用 Zod schemas 从 LLM 获取类型安全、经过验证的响应，并可在验证错误时自动重试。
• 🔌 模型无关：对 Amazon Bedrock 和 OpenAI 提供一流支持，并具有可扩展的架构以接入自定义模型提供商。
• 🔗 内置 MCP：原生支持 Model Context Protocol (MCP) 客户端，能够访问外部工具和服务器。
• ⚡ 流式支持：实时响应流，提供更好的用户体验。
• 🎣 可扩展 Hooks：用于监控和自定义 Agent 行为的生命周期 Hooks。
• 💬 对话管理：用于管理对话历史和上下文窗口的灵活策略。
• 🤝 多 Agent 编排：用于协调多个 Agent 的图 (Graph) 和群组 (Swarm) 模式。

---

快速入门

安装

请确保已安装 Node.js 20+，然后运行：

npm install @strands-agents/sdk

基础用法

import { Agent } from '@strands-agents/sdk'

// 创建 Agent (默认使用 Amazon Bedrock 提供商)
const agent = new Agent()

// 调用
const result = await agent.invoke('What is the square root of 1764?')
console.log(result)

注意：对于默认的 Amazon Bedrock 模型提供商，你需要配置 AWS 凭证，并在所在区域开通 Claude Sonnet 3.5 的模型访问权限。

---

核心概念

Agents

Agent 类是中央编排器，负责管理用户、模型和工具之间的交互循环。

import { Agent } from '@strands-agents/sdk'

const agent = new Agent({
  systemPrompt: 'You are a helpful assistant.',
})

模型提供商 (Model Providers)

可以轻松切换不同的模型提供商：

Amazon Bedrock (默认)

import { Agent, BedrockModel } from '@strands-agents/sdk'

const model = new BedrockModel({
  region: 'us-east-1',
  modelId: 'anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0',
  maxTokens: 4096,
  temperature: 0.7
})

const agent = new Agent({ model })

OpenAI

import { Agent } from '@strands-agents/sdk'
import { OpenAIModel } from '@strands-agents/sdk/models/openai'

// 自动使用 process.env.OPENAI_API_KEY，默认模型为 gpt-4o
const model = new OpenAIModel({ api: 'chat' })

const agent = new Agent({ model })

流式响应 (Streaming)

在生成响应时获取内容：

const agent = new Agent()

console.log('Agent response stream:')
for await (const event of agent.stream('Tell me a story about a brave toaster.')) {
  console.log('[Event]', event.type)
}

工具 (Tools)

工具使 Agent 能够与外部系统交互并执行操作。使用 Zod schemas 创建类型安全的工具：

import { Agent, tool } from '@strands-agents/sdk'
import { z } from 'zod'

const weatherTool = tool({
  name: 'get_weather',
  description: 'Get the current weather for a specific location.',
  inputSchema: z.object({
    location: z.string().describe('The city and state, e.g., San Francisco, CA'),
  }),
  callback: (input) => {
    // input 基于 Zod schema 进行完全类型推断
    return `The weather in ${input.location} is 72°F and sunny.`
  },
})

const agent = new Agent({
  tools: [weatherTool],
})

await agent.invoke('What is the weather in San Francisco?')

内置工具：SDK 包含可选的预构建工具：

• Notebook Tool: 管理基于文本的记事本，实现持久化笔记存储。
• File Editor Tool: 执行文件系统操作（读取、写入、编辑文件）。
• HTTP Request Tool: 向外部 API 发送 HTTP 请求。

结构化输出 (Structured Output)

通过定义预期的 Zod schema 输出结构，从 LLM 获取类型安全、经过验证的响应。Agent 会自动校验 LLM 的响应，并在验证失败时自动重试：

import { Agent } from '@strands-agents/sdk'
import { z } from 'zod'

const PersonSchema = z.object({
  name: z.string().describe('Name of the person'),
  age: z.number().describe('Age of the person'),
  occupation: z.string().describe('Occupation of the person')
})

// 在 Agent 层面配置结构化输出
const agent = new Agent({ 
  structured: {
    schema: PersonSchema
  }
})