Strands Agents : construire un agent IA avec le SDK d'AWS

Un SDK né chez Amazon

AWS a présenté Strands Agents en mai 2025 comme un outil issu de ses propres équipes, qui l’utilisaient en interne pour construire des agents IA. L’idée défendue est « pilotée par le modèle » : plutôt que de décrire chaque étape dans un graphe, vous donnez à l’agent une consigne, un modèle et une liste d’outils, et c’est le modèle qui décide quand appeler quel outil (appel d’outils). Le SDK se charge du reste : boucle d’exécution, limites de tours et de tokens, flux de réponse, sortie structurée, mémoire, sessions et traces.

En 2026, le projet s’est réorganisé dans un seul dépôt qui regroupe le SDK Python, le SDK TypeScript, une ligne de commande et le « Strands harness », un agent préassemblé prêt à l’emploi.

Pour qui et pour quoi faire ?

Strands s’adresse aux développeurs qui écriraient sinon leur propre boucle d’agent. Cas typiques : un assistant interne qui interroge des API de l’entreprise, un agent d’analyse qui enchaîne recherches et calculs, ou un système multi-agents où plusieurs spécialistes se répartissent une tâche. Le lien avec AWS est un atout pour les équipes déjà sur Bedrock, mais le SDK reste indépendant du fournisseur et se connecte aux serveurs MCP.

Démarrer en pratique

Il faut Python 3.10 ou plus récent, ou Node.js 22 ou plus. Le plus rapide est d’installer le paquet du harness et d’appeler une seule fonction de création d’agent. Pour garder la main, installez plutôt le SDK strands-agents, créez un objet agent en lui passant vos outils, puis configurez le fournisseur de modèle et ses identifiants (clé API ou accès AWS). Le guide de démarrage officiel détaille chaque fournisseur.

Forces et limites

Forces : une API courte, deux langages, l’indépendance vis-à-vis du modèle, des fonctions de production intégrées (traces, garde-fous, évaluations) et une licence permissive.

Limites : le projet évolue vite et sa structure a changé (dépôts renommés, nouveau harness), ce qui peut rendre certains tutoriels obsolètes. Beaucoup d’exemples supposent un compte AWS. Comme pour tout agent, chaque exécution consomme des tokens : estimez la facture avec le calculateur de coût d’agent.

Alternatives

LangGraph convient mieux si vous voulez décrire précisément chaque étape, l’OpenAI Agents SDK et Google ADK occupent la même place chez d’autres fabricants, et Pydantic AI mise sur le typage strict en Python.