Strands Agents 入門 | Kiro と学ぶ Strands Agents 01

Strands Agents は、モデルが道具を選んで呼び、結果を見て次を決めるループを、自分のアプリの中で回すオープンソースの SDK です。この資料では、Kiro に MCP で Strands の最新の文書を引かせて「会議室の空きを探すエージェント」を書かせ、Amazon Bedrock の Claude Sonnet 5 を東京リージョンから global の推論プロファイルで呼んで動かし、metrics で道具の呼び出しとトークンを読み、FastAPI から呼ぶところまでを、本物の画面と実行結果で見せます。シリーズ「Kiro と学ぶ Strands Agents」の 01 (はじめる) です。

Transcript

1. Kiro と学ぶ Strands Agents 01 はじめる Strands Agents ⼊⾨ Kiro に書かせて、 最初のエージェントを動かす 01 2026-11 時点 (Strands Agents 1.64、Kiro IDE 1.4) 2026 年 11 ⽉ 稲⽥ ⼤陸 アマゾン ウェブ サービス ジャパン © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Kiro + Strands Agents 1
2. はじめに ⾃⼰紹介 稲⽥ ⼤陸 いなだ りく (いなりく) アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 製造業のお客様を中⼼に⽀援 最近の取り組み AI 駆動開発ライフサイクルの推進 Kiro と AWS Amplify の情報発信 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. X @inada_riku Speaker Deck speakerdeck.com/inariku Zenn zenn.dev/inariku GitHub github.com/inariku 2
3. はじめに シリーズの中の位置 いまは 01 Strands Agents ⼊⾨、次は 02 道具を渡す、03 Strands harness はじめる 01–03 作り込む 01 Strands Agents ⼊⾨ 04–06 確かめて守る 07–08 本番へ 04 ループを操る 07 評価する 05 覚えさせる 08 安全に動かす 09 09 AgentCore に載せる 次に読む 02 道具を渡す 次に読む 03 Strands harness © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 06 複数のエージェント 3
4. はじめに この資料で分かること Kiro に Strands Agents で書かせ、動かし、アプリから呼ぶまで 1 Strands Agents は、モデルが道具を選んで呼ぶループを、アプリの中で回す SDK 2 Kiro には Strands の今の⽂書を引かせてから、エージェントを書かせる 3 書けたエージェントを動かし、結果を読み、アプリの API から呼ぶ 前に読むとよい資料: ⽬指せ Kiro マスター 01 Kiro ⼊⾨ Kiro が書く agent.py © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. エージェント モデルと道具で回る 会議室 B と答える 4
5. 1 Strands Agents とは エージェントのループ モデルが道具を選んで呼び、結果を⾒て、また考える。これを繰り返す ② モデルが考える 答えるか、道具を呼ぶか 道具を呼ばなく なったら答える ① 頼みと履歴 ③ 道具を呼ぶ これまでの会話と道具の結果 Strands が関数を動かす 1 周が 1 回の ④ 結果を履歴に⾜す ループ (cycle) 次の回のモデルが読む © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5
6. 1 Strands Agents とは モデルに任せる作り ⼿順を書かず、指⽰と道具を渡して、次の⼿はモデルが決める ⼿順をコードに書く作り モデルに任せる作り ① 部屋の⼀覧を読む 指⽰ ② ⼈数で絞る ③ 予約と重なりを調べる ④ ⽂に整えて返す © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 次の⼿は 頼みの形が 変わると 書き⾜す 道具 モデルが決める 頼みが変わっても、道具と 指⽰の範囲なら書き⾜さない 6
7. 1 Strands Agents とは エージェントの 3 つの部品 モデル、道具、指⽰の 3 つを渡すと、1 つのエージェントになる モデル 考えて、道具を選ぶ 道具 + モデルが呼べる関数 指⽰ + 役割と決まり Amazon Bedrock の @tool の関数、 system_prompt に Claude Sonnet 5 など 組み込み、MCP 書く エージェント = Agent(...) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3 つを渡して 作る 7
8. 1 Strands Agents とは Strands の名前の整理 1 から組む Harness SDK のほかに、組み⽴て済み、評価、囲いの部品がある Strands Agents (AWS が公開したオープンソースの SDK) Strands Harness SDK Strands harness Strands Evals Shell と Box strands-agents 組み⽴て済み 評価 囲い 1 から組む 既定の指⽰と道具 出す前に確かめる 安全に動かす 01、02、04〜06 03 07 08 載せる先の 1 つ: Amazon Bedrock AgentCore (AWS のサービス) → 09 ハーネス = モデルの周りの仕組み (ループ、道具、記憶、許可)。詳しくは 03 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 8
9. 1 Strands Agents とは どのモデルでも 既定は Amazon Bedrock。替えるのはモデルの指定だけ Amazon Bedrock Anthropic OpenAI Agent Google Ollama 例題は東京リージョンから呼んだ global. で始まる ID は、処理するリージョンが東京に限らない (付録 A4) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. LiteLLM ほか 紫が既定 9
10. 2 準備 ⼿元の準備 Python と uv、AWS の資格情報、モデルを使える状態を⽤意する py Python 3.10 以上 uv AWS の資格情報 モデルの利⽤ 例題は 3.13 で ⼊れて動かす Bedrock を呼べる 多くは最初の呼び出し 動かした uv run agent.py 権限とリージョン で使えるようになる (例題は東京) Anthropic は初回に 利⽤⽬的を出す 費⽤はトークン (⽂字のかたまり) の量で決まる (18 枚⽬)。細部と詰まったときは付録 A1、A2 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 10
11. 2 準備 Kiro に Strands を教える Strands の⽂書を引く MCP サーバーを⾜し、今の API を確かめさせる Quickstart の Kiro ⽤の 設定 (ユーザー単位) を、例題の ワークスペースに置いた 7 ⾏⽬の autoApprove で、2 つの 道具を聞かずに使わせた .kiro/settings/mcp.json の 7 ⾏⽬ "autoApprove": ["search_docs", "fetch_doc"] © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 11
12. 2 準備 例題 会議室の予約を⼿伝うエージェント。まず空いている部屋を探すだけを作る 会議室は 3 つ 明⽇の 10 時から 6 ⼈で使える 部屋は? エージェント Claude Sonnet 5 list_rooms 部屋と定員 find_free_slots 空いている部屋 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. A4⼈ B8⼈ C 12 ⼈ data/ (⼿元の JSON) rooms bookings users 12
13. 3 Kiro に書かせる Kiro への頼み⽅ 何を作るか、SDK とモデル、確かめ⽅、終わりの条件を書く 何を作るか SDK とモデル 確かめ⽅ 終わりの条件 会議室の空きを探すエージェントを作って。 道具は list_rooms と find_free_slots の 2 つで、data/ の JSON を読む Strands Agents 1.64 の Python SDK で。モデルは Amazon Bedrock の Claude Sonnet 5 (global.anthropic.claude-sonnet-5) を東京リージョンで呼ぶ 書く前に strands-agents の MCP で今の API を確かめて。 最後に、道具の呼び出し、ループの回数、トークンの量を表⽰する uv run で動かして、明⽇ 10 時から 6 ⼈で使える部屋を答えたら終わり © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13
14. 3 Kiro に書かせる Kiro の 1 回の仕事 Kiro は、今の API を調べてから書き、動かして答えを確かめて終えた Kiro の 1 回の仕事 MCP で今の API を調べる 東京でモデルを呼べるか確かめる agent.py を書く uv run で動かし、答えを確かめる 約 11 分、3.55 クレジット Kiro の単位。Bedrock の費⽤は別 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 14
15. 3 Kiro に書かせる できたコード: 道具 docstring と型を付けた関数に @tool を付けると、道具になる 1 @tool を付けると、 モデルが呼べる道具になる 2 名前、docstring、型を モデルが読んで、 3 返した値 (部屋の⼀覧) が、 次に考える材料になる 呼ぶかを決める © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 15
16. 3 Kiro に書かせる できたコード: Agent を作って呼ぶ モデルと道具を Agent に渡し、頼みの⽂を渡して呼ぶ model 考えるモデル © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. tools 呼べる道具 agent(...) 頼むと、ループが回って答えが返る 16
17. 4 動かして、アプリから呼ぶ 動かす uv run agent.py で動かすと、道具を 1 回呼んで会議室 B を答えた 1 周⽬ find_free_slots を 1 回呼ぶ 2026-11-10、10:00〜11:00、 6 ⼈以上 2 周⽬ 結果を読んで答える 会議室 B (定員 8 ⼈) 指定が無いので 1 時間と仮定した © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 17
18. 4 動かして、アプリから呼ぶ 何が起きたかを⾒る 結果の metrics で、道具の呼び出し、ループの回数、トークンを読む 道具の呼び出し どの道具を何回呼び、失敗したか ループの回数 モデルを呼んだ周の数 (今回 2) list_rooms は呼ばれなかった トークン ⼊⼒と出⼒の量。費⽤の元 定員は find_free_slots の引数で絞った (Kiro の報告)。 渡した道具を全部使うとは限らない © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. result.metrics から読める 18
19. 4 動かして、アプリから呼ぶ アプリから呼ぶ エージェントは関数のように呼べる。API の処理の中で agent(...) を呼ぶ api.py は Kiro CLI 3.1.0 に 書かせた。POST /ask の中で agent(...) を呼ぶ。 ⽴て⽅は付録 A1。本番の置き場所は 09 POST /ask agent(...) api.py FastAPI の関数 エージェント 道具とモデル 答えを JSON で返す ⾃分のアプリ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 19
20. 4 動かして、アプリから呼ぶ API を呼んでみる ⼿元に⽴てた API に curl で聞くと、答えが返った © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 20
21. まとめ まとめ 3 つの部品とループ。Kiro には今の⽂書を引かせて書かせる 1 Strands Agents は、モデルが道具を選んで呼ぶループを、アプリの中で回す SDK 2 Kiro には Strands の今の⽂書を引かせてから、エージェントを書かせる 3 書けたエージェントを動かし、結果を読み、アプリの API から呼ぶ Kiro が書く agent.py © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. エージェント モデルと道具で回る 会議室 B と答える 21
22. まとめ 次に読む資料 予約の道具を⾜すなら 02、組み⽴て済みで始めるなら 03 02 03 ハーネス 01 道具を渡す Strands harness ハーネスエンジニアリング⼊⾨ 予約の道具と MCP を⾜す 組み⽴て済みで始める Kiro の周りの仕組みを作る このシリーズの次の回 既定の指⽰と道具が⼊っている 別のシリーズ (作成中) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 22
23. 付録 A1 準備の細部と、Kiro に任せた範囲 準備の細部 Kiro に任せた範囲 依存: pyproject.toml に strands-agents==1.64.* (Kiro が書いた)。 uv run が⼊れて動かす Kiro IDE は Supervised (Autopilot をオフ)。 コマンドは読んで Allow、書いたファイルは Accept で受け⼊れた 資格情報: aws configure などのプロフィールか 環境変数 (例題は SSO のプロフィール) 聞かずに使わせたのは search_docs と fetch_doc だけ 権限: bedrock:InvokeModel と InvokeModelWithResponseStream。初めてのモデルは Marketplace の権限と⽀払い⽅法も要る uv run は⾃分の資格情報で Bedrock を呼ぶ。 トークンの分の費⽤がかかる Anthropic: コンソールのモデルカタログで選ぶと、 利⽤⽬的のフォームが出る (1 回) ⼈が読むところ: docstring、system_prompt、 書く道具が無いこと uvx は uv に付いてくる。API は uv run uvicorn api:app -host 127.0.0.1 --port 8000 で⽴てた © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 23
24. 付録 A2 詰まったとき 出たこと 直し⽅ AccessDeniedException Anthropic の利⽤⽬的のフォーム、IAM の 権限 (bedrock:InvokeModel、Marketplace) を確かめる on-demand throughput isn't supported 推論プロファイルの ID (例題は global. で始まる ID) で呼ぶ The provided model identifier is invalid そのリージョンが、その推論プロファイルに対応しているかを 確かめる Unable to locate credentials aws configure などで資格情報を⽤意する (付録 A1) Kiro の MCP サーバーがつながらない uv (uvx) を⼊れる。Kiro の MCP の画⾯で接続を確かめる Kiro が古い書き⽅で書く 頼みに SDK の版を書き、MCP で今の API を確かめさせる 道具を呼ばない、違う道具を呼ぶ 道具の docstring と system_prompt を直す。モデルはそれを 読んで選ぶ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 24
25. 付録 A3 例題の指⽰とデータ rooms.json: 会議室 A (4 ⼈)、B (8 ⼈)、C (12 ⼈)。users.json: ID だけの 5 ⼈ (この回では使わない) bookings.json: 2026-11-10 は A 9:30〜10:30、C 10:00〜11:30、B 13:00〜14:00 など 5 件 (撮った⽇の明⽇に合わせた) 例題のコードは公開していない。Kiro が書くコードは、頼むたびに少し変わる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 25
26. 付録 A4 ⽤語 ⽤語 意味 ⽤語 意味 エージェント 道具を選んで呼ぶ AI トークン モデルが数える⽂字の単位 ループ 考えて道具を呼ぶ繰り返し metrics 1 回の頼みの記録 周 (cycle) モデルを 1 回呼ぶ単位 system_prompt エージェントへの指⽰の⽂ 道具 (tool) モデルが呼べる関数 MCP 外の道具とつなぐ決まり プロバイダー モデルを貸すサービス docstring 関数の説明の⽂ 推論プロファイル モデルを呼ぶ ID (global. など) リージョン AWS の場所 (例題は東京) Strands Harness SDK 1 から組む SDK uv、uvx Python の⼊れ物と実⾏の道具 Strands harness 組み⽴て済みのエージェント FastAPI Web の API を作る道具 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 26
27. 付録 A5 出典と参考 strandsagents.com (2026-11-09 に読んだ) https://strandsagents.com/ Python Quickstart、Agent loop、Model providers、Amazon Bedrock、Create custom tools、Metrics、 Strands harness、Strands Evals quickstart、Box quickstart、Production Agent API with FastAPI Strands Agents のブログ「Introducing Strands Agents, an Open Source AI Agents SDK」(2025-05-16) https://strandsagents.com/blog/introducing-strands-agents/ GitHub strands-agents/harness-sdk https://github.com/strands-agents/harness-sdk Amazon Bedrock User Guide「Request access to models」 https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/model-access.html kiro.dev のドキュメント (MCP configuration) https://kiro.dev/docs/ ⽬指せ Kiro マスター 01 Kiro ⼊⾨、07 MCP と Powers https://speakerdeck.com/inariku © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 27