Strands Agent SDK构建AWS智能运维巡检系统实战指南

企业云运维面临的核心挑战

随着企业云资源规模持续扩张，传统人工巡检模式已暴露出明显的效率瓶颈。从实践角度看，运维团队普遍面临三大痛点：巡检覆盖率不足导致潜在风险遗漏、缺乏项目维度的统一报告影响状态评估、重复性工作消耗大量人力资源。

AI Agent技术的成熟为这些挑战提供了切实可行的解决路径。通过构建多Agent协作系统，运维团队能够实现从被动响应向主动预测的转变，将专业经验聚焦于架构优化和性能调优等高价值任务。

为什么选择Strands Agent SDK

Strands Agent SDK是AWS开源的轻量级Agent开发框架，其核心设计理念是Agent Loop——充分利用LLM的原生推理、规划和工具选择能力。相比其他框架，Strands具备以下优势：

• 低学习曲线：代码结构清晰，新开发者可快速掌握运作机制
• 良好的可扩展性：基于Agent Loop构建的系统天然支持功能迭代
• 多模型支持：除Amazon Bedrock外，还兼容Anthropic API、Llama API、Ollama、LiteLLM等

系统架构设计详解

三层架构概览

从架构设计角度，建议采用分层解耦的设计思路，将系统划分为UI接入层、网关层和业务层。

UI接入层

接入层负责用户交互，核心组件包括：

• Application Load Balancer (ALB)：作为流量入口，实现请求分发与负载均衡
• Nginx：提供反向代理功能
• Vue.js前端：构建Agent交互界面

网关层核心功能

网关层承担四项关键职责：

• 用户鉴权模块：基于角色权限控制数据访问范围
• Agent路由组件：根据请求内容智能选择处理Agent
• 会话管理系统：维护session信息，保证多轮对话连贯性
• FastAPI服务：处理前后端通信

业务层Agent设计

业务层部署两类专业Agent：

• 公有云巡检助手：基于监控数据、配置信息、运维记录生成巡检报告
• 知识库助手：负责AWS信息检索与内部知识提取，提供优化建议

AWS基础设施组件选型

容器化部署方案

核心服务组件（前端服务、Agent服务、MCP Server）统一部署在Amazon EKS上。容器化部署显著提升了系统灵活性和运维效率，建议采用以下配置：

# EKS部署配置示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: agent-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: inspection-agent
  template:
    spec:
      containers:
      - name: agent
        image: your-registry/inspection-agent:latest
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"

数据存储层架构

数据存储采用多服务组合策略：

• Amazon S3：存储用户与Agent交互的session信息，实现短期记忆功能
• Amazon Aurora Serverless v2：存储云资源监控数据、配置信息、工单及人员信息等运维数据
• Amazon OpenSearch：结合Bedrock embedding模型，提供知识库RAG检索能力

AI能力集成

AI能力层基于Amazon Bedrock构建：

• Amazon Bedrock：提供大模型推理能力，支持复杂决策
• Amazon Bedrock Guardrail：检测模型幻觉，过滤敏感内容

Agent工作模式选型分析

Strands Agent SDK支持四种工作模式，选型时需根据业务场景特点进行权衡：

四种模式对比

• Agent as Tools（编排模式）：主导Agent动态调用专业辅助Agent，适合多领域协作场景
• Swarm（群体智能模式）：多Agent并行协作，适合需要多角度思考的复杂问题
• Graph（网络拓扑模式）：构建Agent互联网络，适合复杂分布式和自适应学习场景
• Workflow（工作流模式）：预设流程控制执行顺序，适合有明确处理阶段的任务

巡检场景的最佳选择

对于巡检报告生成场景，强烈建议采用Workflow模式。原因如下：

巡检报告生成本质上是线性有序的过程——从数据提取、统计分析到可视化和报告撰写，每个步骤都依赖前一步的完整输出。Agent as Tool模式在此场景下会引入不必要的复杂性，Agent需要维护庞大的分析上下文并做出正确的工具调用决策，增加了出错概率。

# Workflow模式实现示例
from strands import Agent, Workflow

# 定义工作流步骤
workflow = Workflow([
    Agent(name="data_extractor", task="提取云资源监控数据"),
    Agent(name="analyzer", task="执行统计分析"),
    Agent(name="visualizer", task="生成可视化图表"),
    Agent(name="reporter", task="撰写巡检报告")
])

可观测性平台建设

LLM应用的可观测性至关重要。可选择Langfuse作为监控平台，通过OpenTelemetry协议将Agent观测数据存储到ClickHouse。对于已有AWS监控体系的团队，Amazon CloudWatch提供了便捷的替代方案，可实现快速部署与现有体系的无缝集成。

实践建议与注意事项

• Token限制处理：大规模数据场景需设计分批处理策略，避免超出模型上下文窗口
• 幻觉防护：务必启用Bedrock Guardrail进行内容检测
• 会话管理：合理设计session过期策略，平衡用户体验与资源消耗
• 渐进式部署：建议先在小规模资源上验证，再逐步扩展覆盖范围