Strands Agents SDKを使用して、生産準備のAIエージェントを構築するための包括的な高度なコースです。 このリポジトリには、ツールの統合、メモリの永続性、モデルコンテキストプロトコル(MCP)、および包括的な保守性を含む高度な機能を教える6つのプログレッシブラボが含まれています。

コース概要

この上級コースは、エージェントクラス、エージェントループ、およびインテリジェントな自律システムに電力を供給するコンポーネントの完全なエコシステムに焦点を当て、生産準備のAIエージェントを構築する基礎的で高度な専門知識を提供します。 エージェントのAIのコア原則をマスターし、エージェントが大きな言語モデル、ツール、メモリを組み合わせて理解し、理解し、計画し、アクションを自律的に実行できるシステムを作成する方法を理解します。

コーストピック: -Strands Agents SDK - 高度なエージェントアーキテクチャとライフサイクル管理

• モデルコンテキストプロトコル(MCP) - 標準化されたツールとサービス統合
• マルチプロバイダーの構成 - Amazonの岩盤、Anthropic、OpenAI、およびOllama
• 高度な処理 - ホック、セッション管理、および会話戦略
• メモリーシステム - FAISS、OpenSearch、Mem0の長期持続的なメモリ

Advanced Strands Agents with MCP

A comprehensive advanced course for building production-ready AI agents using the Strands Agents SDK. This repository contains 6 progressive labs that teach advanced capabilities including tool integration, memory persistence, Model Context Protocol (MCP), and comprehensive observability.

🎯 Course Overview

This advanced course provides foundational and advanced expertise in building production-ready AI agents, focusing on the agent class, agentic loop, and the complete ecosystem of components that power intelligent autonomous systems. You’ll master core principles of agentic AI, understanding how agents combine large language models, tools, and memory to create systems that can understand, plan, and execute actions autonomously.

Course Topics:

• Strands Agents SDK - Advanced agent architecture and lifecycle management
• Model Context Protocol (MCP) - Standardized tool and service integration
• Multi-Provider Configuration - Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI, and Ollama
• Advanced Processing - Hooks, session management, and conversation strategies
• Memory Systems - Long-term persistent memory with FAISS, OpenSearch, and Mem0
• Enterprise Features - Observability, metrics analysis, and performance optimization

Prerequisites: Basic understanding of AI/ML concepts. For beginners, we recommend starting with Getting Started with Strands Agents (Course 1).

📚 Lab Structure

Lab 1: Overview of Strands Agents (12:52)

Files: first_agent.py

Learn fundamental agentic AI concepts and build your first Strands agent:

• Basic agent creation with default configuration (no API keys required)
• Core agent components and execution flow
• Agent result examination (message, metrics, state, stop reasons)
• Dynamic model configuration and system prompt modification
• Conversation history management and message clearing

Lab 2: Model Providers and Configuration (11:59)

Files: anthropic_model.py, bedrock_model.py, ollama_model.py, openai_model.py

Configure agents across multiple LLM providers for flexibility and cost optimization:

• Model architecture overview and provider-specific parameters
• Bedrock model setup with structured output capabilities
• Anthropic model configuration with thinking mode
• Ollama local deployment and OpenAI integration
• Metrics analysis and performance monitoring

Lab 3: Advanced Response Processing with Hooks (13:30)

Files: async_example.py, hook_example_1.py, hook_example_2.py

Implement custom logic to intercept and modify agent behavior at lifecycle points:

• Event-driven hook system and lifecycle management
• Before/after event handling and agent modifications
• Async iterators, callback handlers, and retry logic
• Tool hook examples and precision parameter setup

Lab 4: Tools and MCP Integration (18:55)