デモ実装で考えるStrands Agentsのいいところ

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1. 2025/07/23 デモ実装で考える デモ実装で考える Strands
   Agentsのいいところ Strands
   Agentsのいいところ
2. Profile 名前： 横町
   直樹 好きなAWSサービス： AWS
   Lambda X： yoko
   /
   @_cityside
3. ・Strands
   Agents、MCPの概要 ・デモの開発経緯 ・所感 話すこと 話すこと 話さないこと 話さないこと ・Strands
   Agents、MCPの詳しい仕様 ・ソースコードの解説 ・Amazon
   Bedrock
   AgentCore
4. Agenda やりたかったこと 構成図 実装 まとめ デモ Strands
   Agentsのいいところ
5. やりたかったこと やりたかったこと →全部いっぺんにやろう！  ついでにあれとかこれもやりたいし…
6. デモの要件 ・CloudTrailのAPIをたたいて  ユーザーの⾏動履歴を調査するエージェント やりたかったこと やりたかったこと
7. 例えばこんなとき・・・
8. やばい、なんかやらかして環境壊した とりあえず自分が何やってたか整理しよう
9. こんなときはCloudTrail でもこの手の調査大変だよな
10. なるほど、 君は今日〇時〇分にログインして、 このサービスのこの画面でこの作業してたんちゃう？（AI）
11. 作ったもの 作ったもの
12. 構成図 構成図 Strands Agents MCP Ser ver 全部CDKでデプロイ
13. MCP？ MCP？ 2025年上期バズワード 「MCP（Model
    Context
    Protocol）」 アプリがLLMに対してコンテキストを与えるためのプロトコル 外部システムと連携する⽅法を標準化する Web検索したりGitHub操作をしたり、ローカルファイルを操作したり… →LLMが必要なタイミングでツールを実⾏ 標準化でアプリケーションを横断したエコシステムが作りやすくなった
14. MCP：実装 MCP：実装 機能 ・HTTPリクエストを受け付ける ・ツール実⾏のリクエストに応じてCloudTrailのAPIを実⾏して結果を返す ・必要なリソース以外にはアクセスしない
15. MCP：実装 MCP：実装 機能の実現 ・HTTPリクエストを受け付ける →Lambda
    Web
    Adapter
    +
    Function
    URLs ・ツール実⾏のリクエストに応じてCloudTrailのAPIを実⾏して結果を返す →FastMCP
    2.0 ・必要なリソース以外にはアクセスしない →IAM
    Role
16. MCP：実装 MCP：実装 Lambda関数 #
    FastMCP
    サーバーの初期化（ステートレスモード） mcp
    =
    FastMCP(stateless_http=True,
    json_response=True) #
    MCPツールの定義。実質CloudTrailのLookupEvents
    APIをラップしただけ @mcp.tool def
    lookup_cloudtrail_events() #
    FastAPIアプリケーションを取得 app
    =
    mcp.http_app() Dockerfile #
    Copy
    AWS
    Lambda
    Web
    Adapter COPY
    --from=public.ecr.aws/awsguru/aws-lambda-adapter:0.9.1
    /lambda-adapter
    /opt/extensions/lambda-adapter
17. from strands import Agent agent = Agent( model=model, tools=tools, system_prompt=system_prompt ) Strands Agents？ Strands Agents？ オープンソースのエージェント開発フレームワーク 👆これだけでAIエージェントが定義できる
18. モデル駆動 推論・ツール使用 ・応答生成のサイクルを 最先端LLMの性能に委ねるアプローチ 他フレームワークの例： 　・LangGraph→Graph 　・Mastra→Workflow Strands Agents？ Strands Agents？ プ ロ ンプ ト と ツ ー ル 渡 す か ら 自 分 で 判 断 して タ ス ク して ね ！
19. Agentic
    Loop プロンプト、コンテキスト、使⽤できるツールを渡しながらLLMを呼び出し、 LLMが動的に計画したステップの遂⾏を繰り返すStrands
    Agentsのコア機能 Strands
    Agents？ Strands
    Agents？ 引⽤元：https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-strands-agents-an-open-source-ai-agents-sdk/
20. Strands
    Agents：実装 Strands
    Agents：実装 機能 ・チャットベース ・東京リージョンのClaude
    3.5
    Sonnet
    V2 ・ユーザーの要求に応じてMCPツールを実⾏
21. Strands
    Agents：実装 Strands
    Agents：実装 機能の実現 ・チャットベース →Streamlit ・東京リージョンのClaude
    3.5
    Sonnet
    V2 ・ユーザーの要求に応じてMCPツールを実⾏ →Strands
    Agents
22. Strands
    Agents：実装 Strands
    Agents：実装 ソースコード（抜粋） #
    使⽤するモデルの定義 bedrock_model
    =
    BedrockModel(  model_id= apac.anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 ,  region_name= ap-northeast-1 ,  temperature=0.7,  max_tokens=4000 ) #
    MCPクライアント、ツールの定義 MCP_URL
    =
    os.environ[ MCP_URL ] mcp_client
    =
    MCPClient(lambda:
    streamablehttp_client(MCP_URL)) mcp_tools
    =
    mcp_client.list_tools_sync() #
    エージェントの定義 agent
    =
    Agent(  model=bedrock_model,  tools=all_tools,  system_prompt=system_prompt ) #
    エージェントの応答をストリーミング loop
    =
    asyncio.new_event_loop() response
    =
    loop.run_until_complete(stream_agent_response(agent,
    prompt,
    st.container())) loop.close()
23. Strands
    Agents：実装 Strands
    Agents：実装 ファイル全部でこれだけ aws-detective-agent/ ├──
    app/
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    #
    エージェントアプリ │
    
    
    ├──
    main.py │
    
    
    ├──
    requirements.txt │
    
    
    ├──
    Dockerfile ├──
    lambda/
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    #
    MCPサーバー │
    
    
    ├──
    mcpserver/ │
    
    
    │
    
    
    └──
    main.py │
    
    
    ├──
    Dockerfile │
    
    
    └──
    pyproject.toml ├──
    lib/       
    
    
    
    #
    CDK │
    
    
    ├──
    config.ts │
    
    
    └──
    stack.ts ├──
    bin/        #
    CDK │
    
    
    └──
    app.ts └──
    cdk.json └──
    package.json
25. MCP：まとめ MCP：まとめ ・CDKによる実装例を作れたのはよかった。モノレポも使いやすい。 ・ProdではMCPサーバーの認証にAPI
    GatewayやCloudFrontが必要 ・MCPツールのアクセス範囲をIAMロールで定義できるのは体験がいい ・ノンエンジニアでもMCPツールが利⽤しやすい ※ローカルMCPだがLambda⽤MCPサーバーも公開されている  AWS
    Lambda
    MCP
    Server  
    https://awslabs.github.io/mcp/servers/lambda-tool-mcp-server/
26. ・UI実装がStreamlit⼀強  →AG-UIのサポートを期待。⼀応ロードマップにはあり  →TypeScriptのサポートもロードマップにはあるが時期未定  ほかの選択肢  ・Gradio,
    Dash,
    Reflex,
    Chainlit,
    etc.  →どれも触ったことないのでおススメあれば教えてください！  そして今なら…         
    
    でロジック実装、任意の⾔語でUI実装も楽に？ Strands
    Agents：まとめ Strands
    Agents：まとめ
27. ・⼿軽  →MastraやLangGraphに⽐べて⼀番お⼿軽。  モデル駆動の影響が⼤きい？  今回の範囲は表層of表層  マルチモーダル、マルチエージェント、AWS統合など、公式ツールも沢⼭ Strands
    Agents：まとめ Strands
    Agents：まとめ
28. Agent Strands Agentsのいいところ Strands Agentsのいいところ
29. Agent Strands Agents Strands Agents Strands Agentsのいいところ Strands Agentsのいいところ
30. 「エージェント実装を簡単にし、  ツールやプロンプト、あるいはRAGやメモリ管理…  即ちコンテキストエンジニアリングに時間をかけられる」  というのはStrands
    Agentsの価値かもしれない。 Strands
    Agentsのいいところ Strands
    Agentsのいいところ 引⽤： https://x.com/JnBrymn/status/1946213071476646172
31. おしまい おしまい 参考 https://strandsagents.com/latest/ https://github.com/jlowin/fastmcp https://github.com/ag-ui-protocol/ag-ui https://github.com/strands-agents/sdk-python https://github.com/awslabs/mcp/blob/main/src/lambda-tool-mcp-server https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-strands-agents-an-open-source-ai-agents-sdk/ https://qiita.com/minorun365/items/dd05a3e4938482ac6055 https://qiita.com/kyuko/items/cb75e8f0a50985ca2030 https://qiita.com/5enxia/items/0dfca327e8f14f0b9d86 https://www.ranthebuilder.cloud/post/mcp-server-on-aws-lambda https://memoribuka-lab.com/?p=4460#google_vignette https://dev.classmethod.jp/articles/aws-lambda-mpc-server/