Strands агенттері деп аталатын ашық кодты SDK-ның шығаруын хабарлауға қуаныштымын. Бұл SDK модель-бағдарланған тәсілмен бірнеше қатар код жазу арқылы жасанды интеллект агенттерін құру мен іске қосуды қарапайымдатады. Strands қарапайымнан күрделі агенттерге дейін түрлі пайдалану жағдайларын қолдайды және жергілікті даму ортасынан бастап өндірістік қолданылымға дейін масштабталады. Ол Amazon Q Developer, AWS Glue және VPC Reachability Analyzer сияқты AWS командаларында уже өндірісте қолданылуда. Енді сіз Strands көмегімен өзіңіздің AI агенттеріңізді оңай құра аласыз. Күрделі жұмыс ағымдарды анықтауды қажет ететін Framework-терден айырмашылығы, Strands салтанатты модель мүмкіндіктерін — жоспарлау, ойларды тізбектеу, құралдарды шақыру және рефлексия — пайдалануға мүмкіндік береді. Бұл әзірлеушілерге тек қана стимул мен құралдар тізімін анықтау арқылы агент құруға мүмкіндік береді. Strands, екі ДНҚ тізбегіндей, модель мен құралдарды байланыстырады; модель келесі қадамды жоспарлайды және жетілдірілген логикамен құралдарды іске қосады. Ол құрал таңдау, контекст басқару, сессия күйі, жад және көп агенттік қолданбалар сияқты кеңейтілген теңшеулерді қолдайды. Strands модельдермен жұмыс жасайды Amazon Bedrock, Anthropic, Ollama, Meta және басқа да өндірушілердің модельдерін қолдана отырып, LiteLLM арқылы кез келген орыннан іске қосылады. Жоба — ашық қоғамдастық, оған Accenture, Anthropic, Langfuse, mem0. ai, Meta, PwC, Ragas. io, Tavily және басқа да әріптестер қатысады. Мысал ретінде Anthropic API-піддержкасы және Meta-ның Llama API-интеграциясы бар. Қатысу үшін GitHub-қа қосылыңыз! ### Біздің агенттік жолымыз Amazon Q Developer — бағдарламалық жасақтама әзірлеу үшін жасалған генеративті AI көмекшісі. Менің тобыма 2023 жылдың басында ReAct (Reasoning and Acting) мақаласы арқылы AI агенттерін құру жұмысы басталды. Онда үлкен тілдік модельдер (LLM) ойлау қабілеті мен әрекет жасай алатыны көрсетілді — мысалы, API шақырулар жасай отырып, кірістер генерациялау арқылы. Алдымен, LLM-дар негізгі тапсырмалар үшін арнайы оқытылмаған болатын, олар әдетте табиғи тілмен әңгімелесу үшін арналған. Біз күрделі жұмыс ағындарын жаздық, стимулдар, жауаптарды талдау және оркестрациялық логика енгіздік — көбінесе бірнеше айлар бойы агенттерді өндіріс үшін тонала отырып. Лемдер ойлау мен құралдарды пайдалану жақсара бастағанда, бұл күрделі жүйелер жылдамдықты тежейтін шектеулер ретінде көріне бастады.

Бұл өзгерісті байқап, біз Strands агенттерін жасап шығардық, ол жұмыс ағымын жеңілдетіп, қазіргі заманғы LLM-дердің табиғи ойлау және құралдарды пайдалану мүмкіндіктерін қолдануға мүмкіндік береді. Бұл тәсіл даму уақыты бірнеше айдан бірнеше күн немесе аптаға дейін қысқарды, өндіріске шығу мерзімін едәуір жылдамдатып, пайдаланушы тәжірибесін жақсартты. ### Strands агенттері негізінде түсінік Агент үш компоненттен тұрады: (1) модель, (2) құралдар, (3) стимул. Агенттер оларды өздігінен пайдаланып, сұрақтарға жауап беру, код жазу, жоспарлау немесе портфельдерді оптимизациялау сияқты тапсырмаларды орындайды. Модель-бағдарланған тәсіл агентке нақты әрекеттерді анықтап, мақсатына жету үшін қадамдар мен құралдарды динамикалық түрде басқаруға мүмкіндік береді. - **Модель:** Strands түрлі модельдерді қолдайды, соның ішінде Amazon Bedrock модельдері құралдармен және стримингпен, Anthropic Claude API арқылы, Llama моделдері Llama API-пен, Ollama — жергілікті дамыту үшін, OpenAI арқылы LiteLLM, және арнайы өз моделдерін. - **Құралдар:** MCP протоколы бойынша мыңдаған құралдар бар, сонымен қатар 20-дан астам алдын ала дайын құралдар бар: файлдарды басқару, API шақырулар, AWS API-интерфейстері. Python функцияларын @tool декораторымен оңай орап, құрал ретінде пайдалануға болады. - **Стимул:** Дамытушылар тапсырманы сипаттайтын табиғи тілдегі стимул мен агенттің әрекет қағидасын сипаттайтын жүйелік стимул ұсынады. Агент “агенттік циклді” іске қосады — яғни модель мен құралдармен өзара әрекеттесіп, аяқтау мәресіне жеткенше жұмыс істейді. Әр циклда LLM стимулды, контекст пен құрал сипаттамаларын алады, өзі жауап беруге, жоспарлауға, рефлексия жасауға немесе құралдарды шақыруға decisions қабылдайды. Strands таңдалған құралдарды іске қосып, нәтижелерді модельге қайтарады, соңында нақты нәтиже шығады. Құралдар теңшеуге және күрделілікке мүмкіндік береді: олар құжаттарды іздеу, API шақыру, Python кодын іске қосу немесе статикалық нұсқаулар беру сияқты қызметтер атқара алады. Мысал құралдарға мыналар кіреді: - **Retrieve Tool:** Amazon Bedrock білім базалары бойынша семантикалық іздеуді жүзеге асырады, тиісті құжаттар немесе құралдарды іздейді. Мысалы, бір ішкі AWS агенті 6 000-нан астам құралдан тиісті үлесті таңдап, моделге ұсынады. - **Thinking Tool:** көп циклды терең талдау және өзін-өзі рефлексияны қамтамасыз етеді. - **Көп агентті құралдар:** жұмыс ағыны, граф және топтық құралдар бірнеше агентті бірігіп күрделі тапсырмаларды орындау үшін оркестрлеуге көмектеседі. Agent2Agent (A2A) протоколы тағы да енгізілуде. ### Strands агенттерімен бастау үшін Міне қарапайым мысал — Amazon Bedrock моделін, MCP серверін және GitHub құралын қолданатын атау ұсыну AI көмекшісі: ```python from strands import Agent from strands. tools. mcp import MCPClient from strands_tools import http_request from mcp import stdio_client, StdioServerParameters NAMING_SYSTEM_PROMPT = """ Сіз — ашық ұлт жобаларын атауда көмектесетін ассистентсіз. Қолжетімді домен аттарын және GitHub ұйымдарын тексеру нәтижесінде ұсыныңыз. """ domain_name_tools = MCPClient(lambda: stdio_client( StdioServerParameters(command="uvx", args=["fastdomaincheck-mcp-server"]) )) github_tools = [http_request] with domain_name_tools: tools = domain_name_tools. list_tools_sync() + github_tools naming_agent = Agent(system_prompt=NAMING_SYSTEM_PROMPT, tools=tools) naming_agent("Мен жасанды интеллект агенттері үшін ашық бастапқы жобаға атау іздеп жатырмын. ") ``` Осы кодты іске қосу үшін GITHUB_TOKEN-ді орнатыңыз, us-west-2 аймағында Anthropic Claude 3. 7 Sonnet моделіне қол жеткізіңіз және AWS есептік жазбаларыңызды конфигурациялаңыз. Орнату үшін: ``` pip install strands-agents strands-agents-tools python -u agent. py ``` Жобаның атауы және қол жетімділігі туралы ұсыныстар аласыз. Strands MCP серверлері AI-мен көмектесетін даму құралдарымен жақсы үйлеседі, мысалы Q Developer CLI. Мысалы, ортақ конфигурацияға қосуға: ```json { "mcpServers": { "strands": { "command": "uvx", "args": ["strands-agents-mcp-server"] } } } ``` ### Strands агенттерін өндірісте қолдану Strands өндірістік қолданымға арналған дербес архитектуралерді ұсынады: жергілікті, API-лердің артында (AWS Lambda, Fargate, EC2) немесе бөлінген жүйелер ретінде. Мысалы, құралдар Lambda-да жұмыс істеп тұрса, агент контейнерлерде болуы мүмкін; немесе клиенттер құралдарды жергілікті пайдаланып, алқызммен байланысуы мүмкін. Strands сонымен қатар OpenTelemetry (OTEL) арқылы бақылау мен мониторингті қолдайды, сол арқылы агент сессияларын тараған жүйелер бойынша толық бақылауға, метрикалар мен телеметрикалық мәліметтер жинауға мүмкіндік береді. ### Strands агенттер қауымдастығына қосылыңыз Strands агенттері — Apache лицензиясы 2. 0 бойынша ашық көзі. Біз модельдер мен құралдарды қолдау, жаңа функциялар дамыту немесе құжаттаманы жетілдіру үшін үлес қосуға шақырамыз. Қателіктері немесе идеяларыңыз болса, GitHub-те бірге жұмыс істеуге шақырамыз!