Strands Agents 101: Agentes de IA en AWS

Framework SDK de código abierto disponible en Python o TypeScript para construir agentes de IA en unas pocas líneas de código

Objetivos de Aprendizaje

Comprender Agentes

Entender agentes y flujos de trabajo agénticos

SDK de Strands

Conocer el framework de Strands Agents con el lenguaje Python

Crear tu Primer Agente

Instalar el framework y configurar agentes personalizados

Agregar Herramientas

Mejorar las capacidades de tu agente a través de tools

Capacidades Robustas de Strands Agents

01

Facilidad de Uso

Desarrollo intuitivo en minutos y poco código

02

Capacidades Robustas

Integración con herramientas nativas y servidores MCP con interacción con AWS

03

Extensibilidad

Soporte para proveedores personalizados

04

Desarrollo Rápido

Integraciones y despliegue e iteraciones ágiles

El Agentic Loop Mejorado

Consulta

Usuario envía la pregunta

Análisis

LLM evalúa la consulta

Herramientas

Modelo llama a herramientas o MCP

Ejecutar

Hilos y herramientas procesan el prompt

El usuario proporciona una consulta como prompt, el modelo de IA analiza y determina si necesita hacer uso de herramientas, ejecuta las herramientas apropiadas, incorpora los resultados de estas y entrega una respuesta completa combinando conocimiento del modelo con datos en tiempo real.

Proveedores de Modelos

Beneficios Clave

• Flexibilidad de proveedor: Cambia entre modelos cloud y locales
• API consistente: Mismo código funciona en todos los proveedores
• Experimentación fácil: Prueba diferentes modelos sin reescribir la lógica
• Adaptabilidad: Elige proveedores óptimos para diferentes entornos o diferentes propósitos

ModelProvider

Abstracción universal que te permite cambiar entre proveedores LLM sin modificar el código de tu agente

Proveedores Disponibles

LiteLLM

Gateway para acceder a más de 100 LLMs en formato OpenAI

Ollama

Gratuito, funciona offline, ideal para experimentación sin costos de API

Amazon Bedrock

Proveedor predeterminado con Claude 4 Sonnet, gestionado y listo para empresas

Anthropic

Acceso a los últimos modelos Claude con integración API directa

Conectando Strands con AWS

Usar use_aws

Permisos IAM

Credenciales

Configuración de credenciales AWS

El agente necesita credenciales de AWS para autenticarse. Configura usando variables de entorno o a través de AWS CLI.

aws configure

O establece variables de entorno:

export AWS_ACCESS_KEY_ID=tu_clave

export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=tu_secreto

export AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1

Herramienta use_aws

Permisos IAM Necesarios

• S3:

s3:ListBucket,

s3:ListAllMyBuckets

• DynamoDB: dynamodb:DescribeTable, dynamodb:Query, dynamodb:Scan

Mejores Prácticas: Otorga solo los permisos mínimos necesarios (Least Privilege Principle). Monitorea llamadas a la API y configura alarmas de CloudWatch

from strands import Agent

from strands_tools import use_aws

​

# Create an AI agent with AWS capabilities

agent = Agent(tools = [use_aws])

​

query = agent(”List all buckets in eu-west-1 region”)

Model Context Protocol (MCP)

Componentes de Arquitectura MCP

MCP Client

Integrado en Strands Agent SDK

MCP Server

Servidor independiente que aloja herramientas

MCP Tools

Funcionalidades específicas (calculadora, clima, GitHub, AWS…)

Puntos Clave

Strands hace la creación de agentes increíblemente sencilla

Construye agentes funcionales en menos de 10 líneas de código

Los prompts del sistema son poderosos para la especialización

Las herramientas extienden los agentes más allá de la generación de texto

Flexibilidad de proveedores de modelos de IA

Cambia entre Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock y más sin cambiar lógica

Integración nativa con servicios de AWS

Conecta fácilmente con S3, DynamoDB y otros servicios usando la tools use_aws

MCP amplía las capacidades de herramientas

Soporte para stdio, HTTP streamable, SSE y transportes personalizados