基于Strands Agents SDK构建AI Agent运行时平台实战指南

AI Agent技术趋势与企业落地挑战

AI Agent正在成为当前技术领域发展最迅猛的方向之一。与专注特定领域任务的传统AI应用不同，AI Agent能够在更少人工干预的情况下管理和执行端到端的业务流程，从单纯的工具进化为真正的团队成员，推动企业在生产力、效率和增长方面进入全新时代。

相关研究报告显示，AI Agent的竞争势头已经明显增强，93%的企业管理者认为在接下来一年内规模化扩展AI Agent的使用将帮助企业在同类竞争者中保持领先地位。然而现实情况是，大部分企业仍不清楚以何种方式快速构建、运行和管理AI Agents，难以将AI Agents快速在企业内部落地应用。

针对这一痛点，本篇内容从AI Agent的结构和组成入手，结合AWS Strands Agents SDK，构建一个集Agent构建和运行于一体的参考实现平台。该平台还集成了AgentCore Browser Use Tool和AgentCore Code Interpreter Tool，方便用户使用相应工具来构建功能完备的Agents。

AI Agent组成架构深度解析

根据Google的Agents白皮书，针对AI Agent的核心功能，可以将其组成构件和架构拆解为三个必不可少的组件：

The Model（模型层）

在AI Agent范畴，Model特指大语言模型（LLM），作为Agent的中心化决策者，负责进行任务分解、执行和检测任务是否完成。Agent中使用的模型通常基于推理和逻辑框架（如ReAct、Chain-of-Thought或Tree-of-Thoughts），需要具备很强的指令遵循能力。模型的推理质量直接决定了Agent的决策准确性和任务完成效率。

Tools（工具集）

尽管模型在文本、图片等方面具有很强的生成能力，但由于模型本身不能与外部世界交互，其能力受到极大约束。Tools可以抹平这种裂痕，使得Agents可以与外部数据和服务进行交互，更大范围拓展Agent除模型本身之外的能力。工具集的丰富程度和调用效率是衡量Agent实用性的关键指标。

The Orchestration Layer（编排层）

Orchestration Layer描述Agent如何接收外部信息、执行内部推理（Reasoning）、使用推理结果来确定下一步动作和决策的循环过程。这个过程会持续循环，直到Agent完成任务目标或者达到停止点。编排层的设计质量决定了Agent处理复杂任务的能力上限。

Agent工作流程详解

AI Agent的完整工作流程包含以下关键环节：

• AI Agents与外部环境交互，从用户接收输入、触发或者目标
• 通过模型的推理，将目标分解成特定的动作和步骤，并确定任务的执行顺序
• 任务执行过程中，AI Agents可以访问内部的数据和工具（如知识库、企业系统）以及通过MCP协议访问外部工具（如第三方数据库、Web搜索等）
• AI Agent Orchestration组件循环执行Reasoning → Action Plan → Execution这个Loop，循环过程中可能会有安全护栏（Guardrails）来确保道德、运营和安全标准
• 由于Agent执行过程可能会执行多轮循环，受限于模型的上下文窗口长度以及对模型精度的要求，AI Agent使用Memory来维护执行过程的上下文，从前面的迭代或者过去的执行中学习，提升Agent的性能表现
• 在Multi-Agent场景，Agent-to-Agent（A2A）协议被用来实现Agent之间的协作

Strands Agents SDK核心特性全览

Strands Agents SDK是一个开源的AI Agent开发框架，使用该SDK可以利用几行代码快速开发生产可用的multi-agents AI系统。其特性覆盖了Agent开发的各个层面：

Agent Loop机制

Strands Agents实现了处理用户输入、决策、执行工具、响应生成的循环过程。这个过程支持复杂的、多步骤的推理和动作执行，并且可以无缝集成Model和Tools。

多元化Model Provider支持

在Model方面，SDK提供多种Model Provider实现，包括：

• Amazon Bedrock
• Anthropic
• OpenAI
• Ollama
• LiteLLM

开发者可以灵活选择各种商业或开源模型来驱动AI Agent，这种灵活性对于需要多云账单代付解决方案的企业尤为重要，可以根据成本和性能需求选择最优的模型组合。

丰富的Tools生态

在Tools方面，Strands Agents支持多种工具定义和集成方式：

• Python Tools：支持以@tool函数装饰器方式和基于Python模块方式来定义Agent可用的Tools
• Model Context Protocol（MCP）Tools：集成MCP Server的Tools作为Agent可用的Tools，支持STDIO和Streamable HTTP两种Transport类型的MCP Server
• Agent Tools：在multi-agent场景，支持将其他Agent作为当前Agent的一个Tool来完成特定领域的任务

Strands Agents自带了丰富的、开箱即用的基础工具：

• 文件读写工具
• Memory工具（mem0_memory和agent_core_memory）
• Browser Use工具（local_chromium_browser和agent_core_browser远程版本）
• Code Interpretation工具（python_repl和agent_core_interpreter）
• 多模态工具（image_reader、generate_image、nova_reels、diagram等）

Multi-Agent协作模式

Strands Agents在Multi-Agent方面支持以下模式：

• Agent-to-Agent（A2A）Protocol：支持不同平台和实现的AI Agents间无缝沟通
• Agents as Tools：通过编排（orchestration）Agent来接收用户输入并决定使用哪个特定的Agent来完成相应任务
• Swarm：多个Agent以团队方式共同完成复杂任务，允许Agent间自主协作、共享上下文以及记忆
• Graph：以有向无环图（DAG）方式编排各个Agent，Agent作为节点，以DAG结构图作为执行顺序，一个节点的输出将传播到与其连接的节点并作为其输入
• Workflow：适合复杂的多步骤流程，任务间有依赖关系，必须等上一步执行完成后才能执行下一步，每一步都由一个专家Agent来完成对应任务

除上述核心特性外，Strands Agents SDK在Agent的安全性、应用的可观测性以及Agent部署方面提供了原生支持。

AgentX：一站式Agent构建和运行时平台

Strands Agents SDK显著提升了AI Agent的开发效率，但仍存在两个关键挑战：开发完成后的Agent部署与运行管理问题；以及尽管SDK已经极大简化了开发流程，但依然需要编写代码，对非技术背景的业务人员形成了使用障碍。

进一步思考以下问题：

• 是否可以不用写代码就可以构建自己的Agent，让业务人员都可以快速构建想要的Agent？
• Agent构建好后，是否可以不用考虑Agent的部署，立即可运行，对外提供可访问的端点？
• 很多业务场景需要Agent周期性运行，是否能让配置或构建好的Agent按时调度运行？

Agent工程化解构

从工程实现的视角对AI Agent进行解构，可以识别出其由以下四个核心组件构成：

• Model（LLM）：Agent的大脑
• Tools：Agent的触手
• System Prompt：Agent的行为规范
• Environments：Agent需要感知的环境信息，如系统环境变量、当前对话的文档等

AgentX平台架构设计

基于上述思考，AgentX作为基于Strands Agents SDK开发的AI Agent构建和运行平台（参考实现），可以实现：

• 配置化构建：通过配置的方式来构建AI Agent，支持Strands Agents自带的Tools、MCP Server Tools以及Agent as Tool，并且支持各种模型接入
• 即时运行：配置好的Agent可以通过API Endpoint来进行调用，无需构建专门的Agent运行时，真正做到Agent配置即可运行
• 定时调度：支持Agent定时调度执行配置
• 历史管理：支持Agent运行历史记录管理

技术架构组件

AgentX的技术架构包含以下关键组件：

• 使用Amazon ECS部署整个应用，使用ECS Fargate作为Capacity Provider
• 整体应用分为前端、后端以及各种MCP Server
• 使用Amazon DynamoDB存储Agent的配置以及Agent的运行历史记录
• 使用Amazon Lambda和EventBridge实现Agent的定时调度执行
• 整个项目可以通过CDK一键部署，部署前需要将前、后端应用以及需要部署的MCP Server构建成Docker镜像并推送到AWS ECR中

AgentX平台操作指南

配置Agent

部署完成后，在Agent管理页面可以配置Agent。配置Agent的过程实际就是对Agent使用的模型、System Prompt、需要使用的Tools以及环境变量参数进行设置。这种配置化的方式大大降低了Agent构建的技术门槛。

运行和调用Agent

Agent配置完成后，可以通过在UI界面上选择配置好的Agent来完成相应的任务。也可以在应用层面，通过API Endpoint来调用Agent。配置好Agent之后，Agent立即可运行，不需要额外的部署步骤。

MCP Server管理

可以对企业内部或一些公开的MCP Server进行维护和管理，通过配置的方式将这些MCP Server的Tools作为Agent的Tools。目前该项目只支持Streamable HTTP Transport类型的MCP Server。

Agent调度配置

通过配置Cron表达式的方式，来定时调度Agent执行任务。对于需要周期性让Agent来完成某项任务的场景提供了开箱即用的支持。

实际应用场景深度剖析

智能数据分析

结合数仓Redshift MCP Server（或其他数据库MCP Server），可以配置Agent来实现基于Agent的数据分析，如对数据进行预测性分析或诊断性分析。

对于简单的查数以及指标计算场景，Agent结合数据库MCP Server就能很好地支持。如果数据表比较多、表间关系比较复杂，在结合MCP Server的同时，可以将Schema信息放到RAG中，将RAG也作为Agent的工具，来实现Chat BI或Text2SQL的场景。

通过配置Redshift MCP Server作为Agent的工具，可以实现游戏埋点事件数据的预测性分析。Agent会充分利用MCP工具以及模型本身的知识，构建数据预测模型，对基础数据进行预测性分析，并将分析结果以HTML页面的方式进行可视化展示。

基于Agent的云端资源巡检

在一些关键业务场景中，企业IT运维人员需要定时对资源的各项运行指标进行检查，来确保基础架构以及上层应用的稳定运行。由于需要检查的方面比较多（如数据库运行指标检查、EC2运行指标检查、EKS集群运行检查），可以每个方面的检查配置一个专门的Agent来执行，最后通过一个编排（Orchestrator）Agent来统筹执行整个巡检任务，将不同方面的巡检指派给不同的Agent，这也是典型的Multi-Agent场景。

编排Agent结合MySQL巡检Agent和EC2巡检Agent的Multi-Agent配置保存后，此编排Agent就可以对AWS EC2和RDS资源进行运行指标巡检。编排Agent对巡检任务进行分解，将EC2的巡检任务指派给EC2巡检Agent，将RDS资源巡检的任务交给RDS巡检Agent。

实际巡检结果示例：

• EC2巡检结果：EC2巡检Agent识别到有EC2 CPU峰值利用率超过93.89%，超过设定的阈值（75%）18.89%
• RDS巡检结果：RDS巡检Agent查找到有RDS实例可用内存（55.28MB）小于阈值（500MB）

最后编排Agent对上述检查结果进行统一整理和分析，并给出行动建议。对于查找的问题，可以添加其他Tools（如Slack Tool），将巡检报告以及查找的问题发送到对应的Channel，实现告警通知。

远程Browser Use和Code Interpreter沙箱

在内容营销场景，可能需要通过浏览器自动化网络内容操作，需要Agent具备Browser Use的能力；在一些数据分析场景，需要执行代码对数据进行分析，需要有安全的代码执行环境。

对于上述两种场景，Strands Agents已经集成了Amazon AgentCore中的Browser Use和Code Interpreter工具，在AgentX平台上也可以通过配置的方式将这两个工具集成到对应的Agent中。

AWS知识专家

将AWS Knowledge MCP作为Agent的工具，可以使用户立刻化身AWS知识专家。对于AWS服务的使用、最佳实践都可以通过Agent来回答。

由于AgentX平台很好地提供了Agent的构建和运行时环境，用户可以根据实际的业务场景需求来快速构建出Agent，并将Agent应用到实际的业务场景中去。如果业务场景需要用到更多的工具，可以开发相应的MCP Server或开发对应的Strands Agents Tool来满足Agent的需求。

实施要点与落地建议

技术选型考量

• 模型选择：根据任务复杂度和成本预算选择合适的Model Provider，复杂推理任务建议使用Claude或GPT-4级别模型
• 工具集规划：优先使用SDK内置工具，复杂场景再考虑开发自定义MCP Server
• Multi-Agent模式：简单场景使用Agents as Tools，复杂流程考虑Workflow或Graph模式

部署运维注意事项

• 确保ECS Fargate有足够的资源配额
• DynamoDB的读写容量需要根据Agent调用频率进行规划
• MCP Server的网络连通性需要提前验证
• 建议配置CloudWatch监控Agent执行状态和性能指标

安全合规建议

• 为Agent配置适当的Guardrails，防止敏感操作
• API Endpoint建议配置认证机制
• Agent执行日志需要妥善保存以满足审计要求