Strands Agents: crear agentes de IA con el SDK de AWS

Un SDK nacido dentro de Amazon

AWS presentó Strands Agents en mayo de 2025 como una herramienta surgida de sus propios equipos, que la usaban internamente para construir agentes de IA. Su enfoque es «guiado por el modelo»: en lugar de describir cada paso en un grafo, usted le da al agente unas instrucciones, un modelo y una lista de herramientas, y es el modelo el que decide cuándo llamar a cada herramienta (llamada a herramientas). El SDK se ocupa del resto: el bucle de ejecución, los límites de turnos y de tokens, el streaming, la salida estructurada, la memoria, las sesiones y las trazas.

En 2026 el proyecto se reorganizó en un único repositorio que reúne el SDK de Python, el SDK de TypeScript, una herramienta de línea de comandos y el «Strands harness», un agente premontado listo para usar.

¿Para quién y para qué?

Strands se dirige a desarrolladores que, de lo contrario, escribirían su propio bucle de agente. Usos típicos: un asistente interno que consulta las API de la empresa, un agente de análisis que encadena búsquedas y cálculos, o un sistema multiagente en el que varios especialistas se reparten una tarea. La relación con AWS es una ventaja para los equipos que ya usan Bedrock, pero el SDK sigue siendo independiente del proveedor y se conecta a servidores MCP.

Cómo empezar

Necesita Python 3.10 o superior, o Node.js 22 o superior. Lo más rápido es instalar el paquete del harness y llamar a una única función de creación de agente. Si prefiere el control total, instale el SDK strands-agents, cree un objeto agente con sus herramientas y configure el proveedor del modelo y sus credenciales (una clave API o acceso a AWS). La guía oficial de inicio explica cada proveedor.

Ventajas y límites

Ventajas: una API breve, dos lenguajes, independencia del modelo, funciones de producción integradas (trazas, salvaguardas, evaluaciones) y una licencia permisiva.

Límites: el proyecto avanza deprisa y su estructura ha cambiado (repositorios renombrados, nuevo harness), por lo que algunos tutoriales pueden haber quedado desactualizados. Muchos ejemplos dan por hecho que tiene una cuenta de AWS. Como cualquier agente, cada ejecución consume tokens: calcule la factura con la calculadora de coste de agentes.

Alternativas

LangGraph encaja mejor si quiere definir cada paso con precisión, el OpenAI Agents SDK y Google ADK cumplen la misma función con otros fabricantes, y Pydantic AI apuesta por el tipado estricto en Python.