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Strands Agents Samples – 快速概览

这是什么：一系列现成的示例项目，展示如何使用 Strands 平台构建 AI 代理。此仓库包含 Python 和 TypeScript 的逐步教程，涵盖从微小的“hello-world”代理到更复杂的模式，如多代理系统、RAG（检索增强生成）、部署到云服务，以及边缘设备集成。

为什么重要：Strands 提倡以 模型驱动 的方式定义代理 – 您可以在简洁的配置中描述代理的行为（系统提示、工具、路由），而 SDK 会处理繁重的工作（LLM 调用、流式传输、工具执行）。这些示例让开发者无需编写大量样板代码，即可看到该工作流程的实际运作。

仓库的主要部分：

• Python 示例（python/）：
  • 01-learn – 基本 SDK 使用，创建 Agent，流式响应。
  • 02-deploy – 如何将代理打包以用于 AWS Lambda、Fargate 或 Strands AgentCore 运行时。
  • 03-integrate – 将代理连接到 AWS 服务、数据库或第三方 API。
  • 04-industry-use-cases – 金融、医疗保健、零售等领域的示例提示和架构。
  • 05-technical-use-cases – 模式，如 Agentic RAG、工具调用和编排。
  • 06-evaluate – 测试和评估工具。
  • 07-ux-demos – 与代理对话的全栈 UI 演示。
  • 08-edge – 在边缘设备（包括机器人）上运行代理。
• TypeScript 示例（typescript/）：
  • 镜像 Python 教程，但适用于 Node.js SDK（@strands-agents/sdk）。
  • 包含 Strands AgentCore 运行时的部署指南。

如何开始：

1. 安装 SDK（pip install strands-agents strands-agents-tools 或 npm install @strands-agents/sdk）。
2. 遵循 README 中的“Your First Agent”片段 – 几行代码即可创建 Agent 并使用提示调用它。
3. 按照 Strands 文档中的说明配置模型提供商（OpenAI、Anthropic 等）。
4. 深入编号的教程文件夹以获取更深入的示例。

目标受众：想要动手学习构建 LLM 支持的代理的开发者，尤其是对声明式、模型中心方法感兴趣的人。此仓库具有教育性质；它警告代码在未进行额外安全性和测试的情况下不适合生产环境。

许可证与社区：Apache-2.0，提供公开 Discord 支持和贡献指南以提交 pull-request。

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所有详细信息均直接取自仓库的 README。