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Strands Agents：用Python SDK快速构建AI智能体的实战指南

news 2026/4/26 17:20:02

1. 项目概述与核心价值

最近在折腾AI智能体（Agent）开发的朋友，估计都绕不开一个核心痛点：从零开始构建一个能稳定运行、功能完备的Agent框架，实在是太费劲了。你得处理模型调用、工具管理、状态流转、错误处理，还得考虑怎么部署上线。市面上虽然有不少优秀的框架，但要么学习曲线陡峭，要么对特定模型或云服务绑定太深，想快速验证一个想法，往往在环境配置上就卡了半天。

今天要聊的Strands Agents，就是我最近在多个项目中深度使用后，觉得特别值得推荐的一个Python SDK。它的核心口号是“A model-driven approach to building AI agents in just a few lines of code”，翻译过来就是“用模型驱动的方式，几行代码构建AI智能体”。这听起来有点营销话术，但实际用下来，我发现它确实在“简单”和“强大”之间找到了一个不错的平衡点。它不是一个试图包办一切的巨型框架，而是一个轻量、灵活且模型无关的工具集，让你能快速把想法变成可运行的Agent，无论是本地调试还是生产部署，它都提供了一套连贯的体验。

简单来说，Strands Agents帮你解决了Agent开发中的“脏活累活”。你不用再自己写复杂的循环逻辑去协调LLM（大语言模型）的思考、工具调用和结果解析；它内置了一个稳定可靠的Agent Loop（智能体循环）。你只需要关心两件事：用哪个模型和给Agent什么工具。剩下的，比如如何把用户的请求、历史对话、工具描述组装成给模型的提示词（Prompt），如何解析模型的输出并调用对应的工具，如何把工具执行结果反馈给模型进行下一步思考，这些流程性的东西，Strands都帮你封装好了。这对于需要快速原型验证的团队，或者希望将主要精力聚焦在业务逻辑和工具开发上的开发者来说，效率提升是立竿见影的。

2. 核心设计理念与架构解析

2.1 模型驱动与轻量级内核

Strands Agents的“模型驱动”理念，是其区别于一些“流程驱动”或“规则驱动”框架的关键。这意味着，整个Agent的行为核心，是交给底层的大语言模型来决策的。框架本身不预设复杂的业务流程或状态机，它只提供一个标准的、可预测的交互协议：接收输入，交给模型思考，模型可能决定调用工具，框架执行工具并把结果返回给模型，模型继续思考，直到产生最终答复。这个循环就是其内置的“Agent Loop”。

这种设计的最大好处是灵活性。因为决策权在模型，所以你更换不同的模型（比如从GPT-4换成Claude 3.5 Sonnet，或者换成本地部署的Llama 3），Agent的核心推理能力会随之变化，但你的代码框架几乎不需要改动。Strands通过定义清晰的Model抽象层，将各种模型供应商的API差异统一了起来。你只需要创建一个对应模型的实例（如OpenAIModel,BedrockModel,OllamaModel），然后把它传给Agent类，剩下的兼容工作Strands会处理。

它的内核非常轻量。核心的Agent类及其循环逻辑是简洁而专注的，没有引入过多复杂的概念。这使得代码易于理解和调试。当你需要自定义行为时，比如修改提示词模板、在工具调用前后插入钩子函数（Hook）、或者改变消息的历史管理方式，Strands提供了相应的扩展点，而不是让你去魔改一个庞大的黑盒。

2.2 核心组件与工作流

理解Strands的架构，主要抓住三个核心组件：Model（模型）、Tool（工具）和Agent（智能体）。它们之间的关系构成了基本的工作流。

  1. Model（模型）: 这是Agent的“大脑”。Strands支持几乎所有主流的模型提供商，从云服务（OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Amazon Bedrock）到本地/自托管方案（Ollama, llama.cpp, LiteLLM代理）。每个Model类封装了对应API的调用细节、参数处理和流式响应。
  2. Tool（工具）: 这是Agent的“手和脚”。一个Tool本质上是一个Python函数，加上一些元数据（名称、描述、参数模式）。Agent可以将这些工具的描述信息提供给模型，模型在认为需要时，会生成调用这些工具的请求。Strands负责将请求匹配到正确的工具函数并执行。工具可以是简单的计算器，也可以是查询数据库、调用外部API的复杂操作。
  3. Agent（智能体）: 这是协调“大脑”和“手脚”的“中枢神经系统”。它持有Model和Tool的实例，管理对话历史，并执行上述的Agent Loop。你与Agent的交互，就是通过调用agent(“你的问题”)来完成的。

一个典型的工作流如下：你向Agent提问 -> Agent将问题、历史对话和可用工具列表整理成提示词，发送给Model -> Model分析后，可能直接回答，也可能返回一个“需要调用工具X，参数是Y”的指令 -> Agent解析该指令，找到对应的Tool函数并执行 -> 将工具执行的结果作为新的上下文，再次发送给Model -> Model基于这个结果继续思考或给出最终答案 -> Agent将最终答案返回给你。

这个流程中，Strands框架确保了每次与Model交互的提示词格式是合理的，工具调用的解析是准确的，错误处理是得当的。你作为开发者，只需要定义好Tool函数和选择合适的Model。

3. 从零开始的实战上手指南

3.1 环境准备与基础安装

开始之前，确保你的Python版本在3.10及以上。我强烈建议使用虚拟环境来管理依赖，避免污染全局环境。

# 创建并激活虚拟环境 python -m venv .venv # Linux/macOS source .venv/bin/activate # Windows .venv\Scripts\activate

安装Strands Agents的核心包以及官方提供的工具示例包（strands-agents-tools），后者包含一些像计算器这样的基础工具，方便我们快速测试。

pip install strands-agents strands-agents-tools

注意：strands-agents-tools是一个可选包，仅用于示例和快速测试。在生产环境中，你通常会定义自己业务相关的工具。

安装完成后，我们可以用最简单的代码验证是否成功。这里我们使用strands-agents-tools包里预置的calculator工具。

from strands import Agent from strands_tools import calculator # 创建一个Agent，并赋予它计算器工具 agent = Agent(tools=[calculator]) # 向Agent提问 response = agent("What is the square root of 1764?") print(response)

执行这段代码，你会看到类似42的输出。就这么简单，一个具备计算能力的AI Agent就跑起来了。默认情况下，Strands会尝试使用Amazon Bedrock的Claude 3.5 Sonnet模型（需配置AWS凭证）。如果本地没有配置Bedrock，可能会报错。别急，我们接下来就看如何切换模型。

3.2 模型提供商的配置与切换

Strands的模型无关特性在这里大放异彩。切换模型就像换一个“大脑”插件，核心代码几乎不变。我们以最常用的OpenAI和本地Ollama为例。

使用OpenAI GPT模型：

首先，确保你已设置好OPENAI_API_KEY环境变量。

from strands import Agent from strands.models.openai import OpenAIModel from strands_tools import calculator # 1. 创建OpenAI模型实例 # 这里指定使用 gpt-4o-mini，并启用流式响应（streaming=True） openai_model = OpenAIModel( model_id="gpt-4o-mini", streaming=True # 流式输出，适合需要实时感知的场景 ) # 2. 将自定义的模型实例传给Agent agent = Agent(model=openai_model, tools=[calculator]) # 3. 使用方式完全一致 response = agent("请计算圆周率π保留两位小数是多少？") print(response)

使用本地Ollama运行Llama 3模型：

假设你已经在本地安装了Ollama并拉取了llama3:8b模型。

from strands import Agent from strands.models.ollama import OllamaModel from strands_tools import calculator # 1. 创建Ollama模型实例，指向本地服务 ollama_model = OllamaModel( host="http://localhost:11434", # Ollama默认地址 model_id="llama3:8b" # 你本地拉取的模型名 ) # 2. 创建Agent agent = Agent(model=ollama_model, tools=[calculator]) # 3. 提问 response = agent("What is 15% of 200?") print(response)

通过这种方式，你可以轻松地在云服务API和本地模型之间切换，进行成本、性能和隐私的权衡。Strands内置的模型提供商非常全，包括Anthropic、Gemini、Bedrock、Llama.cpp、LiteLLM（一个统一多种API的库）等，配置方式都类似，查阅官方文档即可。

3.3 自定义工具（Tool）的开发

使用现成工具只是开始，真正的威力在于创建你自己的工具。Strands让这变得极其简单，只需一个@tool装饰器。

假设我们要创建一个查询天气的工具。

from strands import Agent, tool import requests # 使用 @tool 装饰器将一个普通函数声明为Agent可用的工具 @tool def get_weather(city: str) -> str: """ 获取指定城市的当前天气情况。 这个文档字符串（Docstring）非常重要！LLM会阅读它来理解工具的用途和参数。 Args: city: 城市名称，例如“北京”、“Shanghai”。 Returns: 返回一个描述天气的字符串。 """ # 这里是一个模拟的API调用，实际项目中请替换为真实的天气API # 例如：response = requests.get(f"https://api.weather.com/v1/city?name={city}") # 为了示例，我们返回模拟数据 weather_data = { "北京": "晴，25°C，微风", "Shanghai": "多云，28°C，东南风3级", "New York": "小雨，18°C，东北风2级" } return weather_data.get(city, f"未找到{city}的天气信息。") # 创建Agent，传入我们自定义的工具 agent = Agent(tools=[get_weather]) # 现在Agent知道如何查询天气了 response = agent("上海今天天气怎么样？") print(response)

几个关键点：

  1. 类型提示（Type Hints）：函数参数city: str和返回值-> str提供了类型信息，帮助框架和模型更好地理解。
  2. 文档字符串（Docstring）：这是工具的“说明书”。LLM完全依赖这个描述来决定是否以及如何调用该工具。描述务必清晰、准确，说明参数意义和返回内容。
  3. 函数体：这里可以包含任何Python代码，进行网络请求、数据库查询、复杂计算等。

工具热重载（Hot Reloading）：在开发阶段，频繁修改工具函数是常态。Strands支持从目录自动加载和重载工具，无需重启Agent。

from strands import Agent # 假设你的工具函数都定义在项目根目录下的 `my_tools/` 文件夹内的Python文件中 # Agent会自动监控这个目录，当文件变化时重新加载工具 agent = Agent(load_tools_from_directory="./my_tools/") # 现在，你修改了 `my_tools/weather.py` 中的 `get_weather` 函数 # Agent会在下一次调用时自动使用新版本，无需重新初始化 response = agent("再次查询北京天气")

这个功能对于快速迭代开发体验提升巨大。你只需要按照约定（例如，每个.py文件中的@tool装饰的函数都会被识别）组织代码即可。

4. 高级特性深度应用

4.1 无缝集成MCP（模型上下文协议）工具

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的一种协议，旨在标准化LLM与外部工具/数据源之间的连接。你可以把MCP服务器想象成一个提供了大量标准化工具的工具箱。Strands原生支持MCP，这意味着你的Agent可以直接使用成千上万个由社区构建的MCP工具，比如连接数据库、读取文件、查询AWS文档等等，而无需自己编写代码。

集成一个MCP服务器非常简单，以下以连接一个模拟的“AWS文档”MCP服务器为例：

import asyncio from strands import Agent from strands.tools.mcp import MCPClient from mcp import stdio_client, StdioServerParameters async def main(): # 1. 创建MCP客户端，连接到指定的MCP服务器 # 这里示例使用一个虚拟的AWS文档服务器（需要先安装：`pip install awslabs.aws-documentation-mcp-server`） # 实际使用时，你需要安装对应的MCP服务器包，并知道其启动命令 aws_docs_client = MCPClient( lambda: stdio_client(StdioServerParameters( command="uvx", # 使用uvx工具运行 args=["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"] # MCP服务器包 )) ) # 2. 异步上下文管理器启动连接 async with aws_docs_client: # 3. 获取该MCP服务器提供的所有工具列表 mcp_tools = await aws_docs_client.list_tools() # 4. 使用这些工具创建Agent agent = Agent(tools=mcp_tools) # 5. 现在Agent可以查询AWS文档了 response = await agent.run_async("Tell me about Amazon S3 and its pricing model.") print(response) # 运行异步函数 asyncio.run(main())

通过MCP，你的Agent能力边界被极大地扩展了。你可以轻松集成Git操作、日历管理、代码仓库搜索等复杂功能，而你的核心业务代码只需要关注如何利用这些工具的结果。

4.2 构建多智能体（Multi-Agent）系统

当任务变得复杂时，单个Agent可能力不从心。Strands允许你创建多个Agent，让它们各司其职，协同工作。这通常通过一个“主管Agent”（Supervisor）来协调。

下面是一个简单的多Agent系统示例：一个“作家”Agent负责生成内容，一个“评论家”Agent负责审核和提出修改意见。

from strands import Agent from strands.models.ollama import OllamaModel # 共享同一个本地模型，节省资源 shared_model = OllamaModel(model_id="llama3:8b") # 1. 创建作家Agent，我们赋予它一个“写作”的系统指令（system_message） writer_agent = Agent( model=shared_model, system_message="你是一位专业的科技文章作家，擅长用生动易懂的语言解释复杂概念。请根据用户要求撰写文章段落。" ) # 2. 创建评论家Agent critic_agent = Agent( model=shared_model, system_message="你是一位严格的科技编辑。你的任务是审查文章段落，指出其逻辑漏洞、事实错误或表达不清的地方，并提出具体的修改建议。只输出审查意见，不要重写。" ) # 3. 手动模拟一个协作流程 topic = "解释区块链技术的基本原理" print(f"主题：{topic}\n") # 作家先写 writer_response = writer_agent(f"写一段关于'{topic}'的引言，约150字。") print("【作家输出】") print(writer_response) print("-" * 50) # 评论家进行审查 critique_response = critic_agent(f"请审查以下段落：\n\n{writer_response}") print("【评论家输出】") print(critique_response) print("-" * 50) # 作家根据评论进行修改（这里简化了，实际可以设计更复杂的循环） revised_response = writer_agent(f"根据以下编辑意见，修改你刚才写的段落：\n编辑意见：{critique_response}\n\n请输出修改后的段落。") print("【修改后输出】") print(revised_response)

在这个简单示例中，我们手动串联了Agent的调用。在更复杂的系统中，你可以设计一个“路由Agent”或基于规则的工作流引擎，来自动判断将任务分发给哪个专家Agent，并管理它们之间的对话历史。Strands的轻量级设计使得构建这样的系统模块非常清晰。

4.3 双向流式（Bidirectional Streaming）与实时对话

这是Strands的一个实验性但非常强大的功能，旨在支持类似语音助手般的实时、低延迟、可打断的对话体验。传统的Chat Completion API是“一问一答”的请求-响应模式，而双向流式允许建立一个持久连接，用户和模型可以像打电话一样连续交换音频或文本流。

核心概念：

  • BidiAgent: 专为双向流式设计的Agent类。
  • BidiModel: 支持双向流式的模型，如Amazon Nova Sonic、Google Gemini Live、OpenAI Realtime API。
  • BidiInput/BidiOutput: 定义了输入输出流的协议。可以是音频流（BidiAudioIO）或文本流（BidiTextIO）。

快速体验（需要支持双向流式的模型，如Nova Sonic）：

# 安装双向流式支持包（包含基础功能） pip install strands-agents[bidi] # 如果需要本地音频输入输出（依赖PyAudio），安装io扩展 pip install strands-agents[bidi,bidi-io]
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 # 内置的停止对话工具 from strands_tools import calculator async def main(): # 1. 创建双向流式模型（以Nova Sonic v2为例，需要配置AWS Bedrock权限） model = BidiNovaSonicModel() # 2. 创建BidiAgent，赋予它计算器和停止对话工具 # 说“停止对话”可以触发stop_conversation工具来优雅结束会话 agent = BidiAgent(model=model, tools=[calculator, stop_conversation]) # 3. 创建音频和文本的输入输出处理器 audio_io = BidiAudioIO() # 使用系统默认麦克风和扬声器 text_io = BidiTextIO() # 用于在控制台打印文字稿 print("开始实时音频对话... 说出‘停止对话’来结束。") # 4. 运行Agent，连接音频输入和输出 # inputs: 输入源列表（这里用麦克风） # outputs: 输出目标列表（这里用扬声器播放，并在控制台打印文字） await agent.run( inputs=[audio_io.input()], outputs=[audio_io.output(), text_io.output()] ) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

运行这段代码，你就可以直接对着麦克风说话，Agent会通过扬声器实时回复，同时在控制台显示对话文本。这对于构建语音助手、实时客服机器人等场景是革命性的。你可以配置音频参数、选择设备、调整端点检测（VAD）灵敏度等。

重要提示：双向流式功能目前处于实验阶段，API可能在后续版本中调整。对于生产环境，如果音频处理在客户端（如浏览器），服务端可以只安装strands-agents[bidi]，然后实现自定义的BidiInput/BidiOutput来处理WebSocket传输的音频流。

5. 生产环境部署与监控考量

5.1 配置管理与安全性

在开发环境，我们可能把API密钥写在代码里。但在生产环境，这是绝对禁止的。Strands与标准的Python配置管理方式兼容。

使用环境变量：这是最推荐的方式。在启动应用前，设置好相应的环境变量。

# Linux/macOS export OPENAI_API_KEY='sk-...' export ANTHROPIC_API_KEY='sk-ant-...' # Windows (PowerShell) $env:OPENAI_API_KEY='sk-...'

在你的代码中，模型初始化时会自动读取这些环境变量。

from strands.models.openai import OpenAIModel # 无需在代码中显式传入api_key，SDK会自动从环境变量OPENAI_API_KEY读取 model = OpenAIModel(model_id="gpt-4o")

使用配置文件或密钥管理服务：对于更复杂的配置，可以使用python-dotenv加载.env文件，或者集成AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault等服务在运行时动态获取密钥。

5.2 性能、容错与可观测性

连接池与超时设置：对于云服务模型，合理的超时和重试策略至关重要。你可以在创建模型实例时进行配置。

from strands.models.openai import OpenAIModel import httpx model = OpenAIModel( model_id="gpt-4o", client_args={ "timeout": httpx.Timeout(30.0, connect=5.0), # 总超时30秒，连接超时5秒 "limits": httpx.Limits(max_connections=100, max_keepalive_connections=20), # 连接池配置 } )

集成OpenTelemetry实现可观测性：Strands内置了对OpenTelemetry的支持，可以方便地追踪Agent的执行过程、工具调用和模型请求，将数据发送到Jaeger、Zipkin或Prometheus等监控后端。

from strands import Agent from strands.models.openai import OpenAIModel import strands.opentelemetry # 导入OpenTelemetry支持 # 假设你已全局初始化了OpenTelemetry TracerProvider # strands.opentelemetry会自动检测并注入追踪 agent = Agent(model=OpenAIModel(model_id="gpt-4o"), tools=[...]) # 后续的agent调用会自动生成追踪Span response = agent("你的问题")

通过查看追踪数据，你可以清晰地了解一次Agent调用内部经历了多少次模型交互、调用了哪些工具、各步骤耗时，这对于性能分析和调试复杂的工作流非常有帮助。

5.3 部署模式

Strands Agent本身是一个Python对象，因此可以嵌入到各种Web框架中部署。

作为FastAPI服务部署：

from fastapi import FastAPI, HTTPException from pydantic import BaseModel from strands import Agent from strands.models.openai import OpenAIModel app = FastAPI() agent = Agent(model=OpenAIModel(model_id="gpt-4o"), tools=[...]) # 在应用启动时初始化 class QueryRequest(BaseModel): question: str @app.post("/chat") async def chat_endpoint(request: QueryRequest): try: response = agent(request.question) return {"answer": response} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e)) # 使用 uvicorn 运行: uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

你可以在此基础上增加身份验证、速率限制、请求日志等中间件。对于需要处理高并发的场景，可以考虑使用异步Agent（agent.run_async()）并结合FastAPI的异步端点。

6. 常见问题与排查技巧实录

在实际使用Strands Agents的过程中，我踩过一些坑，也总结了一些经验，这里分享给大家。

6.1 模型调用失败与凭证问题

问题：运行示例代码时，出现类似BotocoreException或AuthenticationError。

排查思路：

  1. 确认模型提供商：默认使用Amazon Bedrock。检查你是否需要并正确配置了AWS凭证（AWS_ACCESS_KEY_ID,AWS_SECRET_ACCESS_KEY,AWS_REGION），以及目标区域（如us-west-2）是否有对应模型（如Claude）的访问权限。
  2. 切换模型：最简单的办法是显式指定一个你已拥有API Key的模型，如OpenAI。
    from strands.models.openai import OpenAIModel agent = Agent(model=OpenAIModel(model_id="gpt-3.5-turbo"), tools=[...])
  3. 检查环境变量：确保API Key已正确设置在运行环境的环境变量中，并且没有拼写错误。在Python中可以用print(os.environ.get('OPENAI_API_KEY'))测试。

6.2 工具（Tool）无法被正确识别或调用

问题：Agent似乎“看不见”我定义的工具，或者调用时参数错误。

排查技巧：

  1. 检查装饰器：确保函数上方正确使用了@tool装饰器（从strands导入）。
  2. 审查文档字符串：这是最重要的部分！LLM完全依赖它。确保Docstring清晰描述了工具的功能、每个参数的意义和类型。可以尝试用更详细、更结构化的描述。
  3. 验证函数签名：工具函数的参数最好使用简单的类型（str,int,float,bool,list,dict）。复杂的Pydantic模型有时也能工作，但简单类型兼容性最好。
  4. 开启调试日志：Strands有内置的日志记录。你可以设置日志级别来查看Agent和模型的交互细节。
    import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 设置为DEBUG级别 # 然后运行你的Agent，观察控制台输出，看工具描述是否被正确发送给模型。

6.3 处理长上下文与历史管理

问题：对话轮次多了之后，Agent可能忘记之前的内容，或者因上下文超长导致API调用失败或成本激增。

经验分享：

  1. 主动管理历史：默认情况下，Agent对象会保存所有对话历史。对于长对话，你可以定期手动清理。
    agent = Agent(...) # 进行几轮对话后... agent.messages.clear() # 清空历史消息 # 或者只保留最近N条 agent.messages = agent.messages[-10:] # 保留最后10条
  2. 使用总结（Summarization）：对于超长对话，一个高级策略是引入一个“总结工具”。当历史消息达到一定长度时，让Agent自己或另一个专门的总结Agent对之前的对话进行摘要，然后用摘要替换掉旧的历史消息，只保留最近的原始对话。这需要你自定义Agent循环逻辑，Strands的灵活性支持这种操作。
  3. 选择支持长上下文的模型：如果业务需要长上下文，优先选择像Claude 3.5 Sonnet（200K）、GPT-4 Turbo（128K）这类模型。

6.4 控制成本与优化响应速度

问题：使用云服务模型时，如何避免意外的高费用和慢响应？

实操心得：

  1. 设置最大Token数：在模型配置中明确设置max_tokens，防止模型生成过于冗长的回答。
    model = OpenAIModel(model_id="gpt-4o", max_tokens=500)
  2. 使用更经济的模型：在原型和测试阶段，使用gpt-4o-mini、claude-3-haiku等成本更低的模型。Strands轻松切换模型的特性让A/B测试成本变得很简单。
  3. 实现缓存层：对于重复性较高的问题（例如，FAQ），可以在Agent调用前加入一个缓存检查（如使用functools.lru_cache或Redis）。如果问题相同，直接返回缓存答案，避免不必要的模型调用。
  4. 异步与批处理：如果业务场景允许，使用异步Agent（run_async）并考虑对多个独立请求进行批处理，虽然Strands本身不直接提供批处理API，但你可以在应用层利用asyncio.gather并发处理多个Agent调用，提升整体吞吐。

6.5 自定义Agent行为与提示工程

需求：默认的Agent行为不符合我的需求，比如我想改变它的思考方式，或者加入特定的系统指令。

解决方案：

  1. 自定义系统消息：这是影响Agent行为最直接的方式。
    agent = Agent( model=..., tools=..., system_message="你是一个专业的、措辞严谨的客服助手。在回答任何问题时，都必须先核实信息，如果不确定，请明确告知用户‘我需要进一步确认’。" )
  2. 继承并重写Agent类：对于更复杂的需求，你可以创建自己的Agent子类，重写_run_step或其他内部方法，来定制思考-行动循环的逻辑。Strands的代码结构比较清晰，适合进行这种深度定制。
  3. 使用底层strands组件：如果你只需要模型调用和工具执行的核心逻辑，而不需要完整的对话循环，可以直接使用strands提供的更低层级的函数和类，如create_model_client,execute_tool等，在自己的流程中组装它们。

从我个人的使用体验来看，Strands Agents最大的优势在于它不设限。它提供了一个坚实、好用的基础框架，让你能快速起步。而当你的需求超出这个基础时，它又因为其良好的设计和模块化，允许你深入到各个层面进行定制和扩展。无论是快速验证一个AI应用的想法，还是构建一个需要部署到生产环境的复杂多Agent系统，它都是一个值得放入工具箱的选项。

http://www.jsqmd.com/news/704301/

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