Агентская полка
Агенты ·1 мин

Strands Harness SDK

Библиотека на Python и TypeScript для своих агентов: цикл работает внутри приложения, модели меняются без переписывания, а каждый шаг можно перехватить хуком.

PythonJavaScriptMCP
Открыть оригинал ↗

Strands Harness SDK - библиотека на Python и TypeScript для создания надежных ИИ-агентов и полного контроля над ними.

Вместо использования внешних облачных платформ оркестрации библиотека запускает рабочий цикл агента прямо внутри процесса вашего приложения. Она создана для задач, когда разработчику требуется полный контроль над логикой работы ИИ без привязки к чужой закрытой инфраструктуре.

Главная идея проекта Обычно самописный цикл общения с нейросетью быстро обрастает сложной обвязкой: контролем токенов, хранением контекста, защитой от ошибок и логированием. Strands объединяет все эти инженерные задачи в одном инструменте:

  • Работа внутри вашего процесса: агент выполняется локально в коде проекта, без сторонних серверов управления.

  • Независимость от моделей: библиотека напрямую работает с Anthropic, OpenAI, Amazon Bedrock, Google Gemini, локальными нейросетями через Ollama и пользовательскими API. Смена провайдера не требует переписывания бизнес-логики.

  • Прозрачность и перехват действий: по умолчанию отслеживается каждое решение агента. Механизм хуков позволяет перехватить любой шаг, записать лог, проверить входные данные или скорректировать ход рассуждений модели прямо во время выполнения.

  • Защитные фильтры: правила безопасности блокируют нежелательные действия до их запуска, а обработчики отклонений помогают агенту исправить ошибку самостоятельно, предотвращая тихий сбой.

Ключевые возможности

  • Контроль жизненного цикла: ограничение числа шагов, учет лимитов токенов, корректная отмена операций и фиксация причин остановки.
  • Поддержка протокола MCP: быстрое подключение внешних инструментов и контекста через MCP.
  • Структурированный вывод: строгая типизация аргументов при вызове инструментов (включая валидацию через Zod в TypeScript) и гарантированный формат JSON-ответов.
  • Многоагентные схемы: объединение нескольких специализированных агентов в согласованную систему.
  • Память и контекст: встроенное управление сессиями, сохранение долгосрочной памяти и автоматическое усечение контекстного окна.
  • Потоковая передача: полноценная поддержка двунаправленного стриминга данных.