Strands 集成

Strands Agents 是 AWS 的 agent 框架，用于构建工具型 agents。如果您需要 Strands tools、Strands message handling，或想从已有 strands.Agent 直接迁移，请使用 Osmosis Strands integration。 Rollout 使用此 integration 时，请安装 strands extra：osmosis-ai[strands]>=0.3.0rc1,<0.4。

集成对象

对象	用途
`OsmosisStrandsAgent`	Strands `Agent` 的直接替代品，会把 sample 注册到活跃的 rollout context
`OsmosisRolloutModel`	占位模型，会在运行时解析为当前 Osmosis policy

OsmosisStrandsAgent 保留常规 Strands constructor arguments，例如 tools、system_prompt、messages 和 callback handlers。

快速示例

from osmosis_ai.rollout import AgentWorkflow, AgentWorkflowContext
from osmosis_ai.rollout.integrations.agents.strands import (
    OsmosisRolloutModel,
    OsmosisStrandsAgent,
)


class StrandsWorkflow(AgentWorkflow):
    async def run(self, ctx: AgentWorkflowContext) -> None:
        agent = OsmosisStrandsAgent(
            name="assistant",
            model=OsmosisRolloutModel(params={"temperature": 1.0}),
            messages=ctx.prompt,
            callback_handler=None,
        )
        await agent.invoke_async()

ctx.prompt 已经是当前 sample 可直接使用的输入。如果您的数据集行包含 system_prompt 和 user_prompt，SDK 会在 workflow 运行前组装这些字段。

工具

按常规方式用 @tool 定义 Strands tools，然后传给 OsmosisStrandsAgent：

from strands import tool
from osmosis_ai.rollout import AgentWorkflow, AgentWorkflowContext
from osmosis_ai.rollout.integrations.agents.strands import (
    OsmosisRolloutModel,
    OsmosisStrandsAgent,
)


@tool
def search(query: str) -> str:
    """Search for information."""
    return f"Results for: {query}"


class SearchWorkflow(AgentWorkflow):
    async def run(self, ctx: AgentWorkflowContext) -> None:
        agent = OsmosisStrandsAgent(
            name="search-agent",
            model=OsmosisRolloutModel(params={"temperature": 1.0}),
            tools=[search],
            system_prompt="You are a helpful assistant.",
            messages=ctx.prompt,
            callback_handler=None,
        )
        await agent.invoke_async()

对于大多数使用工具的 agents，一次 invoke_async() 调用就足够，因为 Strands 会在内部处理 model-tool loop。只有在需要额外停止条件，或需要跨多次调用设置硬上限时，才添加外层循环。

OsmosisRolloutModel

OsmosisRolloutModel 不接受 model_id。SDK 会在运行时使用占位符 model id openai/osmosis-rollout，并由 Osmosis 将其路由到当前策略。请通过 params 传入 LiteLLM sampling options，与 Strands 的 LiteLLMModel 配置保持一致：

model = OsmosisRolloutModel(
    params={"temperature": 1.0, "max_tokens": 1024},
)

请在 AgentWorkflow.run() 内，或其他执行后端已经安装活跃 RolloutContext 的路径里构造 OsmosisStrandsAgent。在 module import time 构造会失败，因为此时还没有 rollout context。

Sample 收集方式

当使用 OsmosisRolloutModel 构造时，OsmosisStrandsAgent 会执行以下步骤：

读取 rollout context

它会从当前执行作用域读取活跃的 RolloutContext；如果没有可用 context，则抛出 RuntimeError。

解析模型

它会创建一个直接连接到 rollout-scoped Osmosis chat-completions URL 的 LiteLLM model。

它会把自身注册到 rollout context，让 backend 可以将 Strands message history 收集为 RolloutSample。

初始化 Strands Agent

它会用解析后的 model 委托给常规 Strands Agent constructor。Tools、prompts、messages 和 callbacks 都会原样传递。

收集到的 RolloutSample.messages 会为 graders 保留 Strands 的 native message history。Integration 会另外为 ATIF persistence 执行 best-effort normalization；normalization 失败不会替换或丢弃 native sample。只有 source 提供 usage、model 和 timestamp fields 时，ATIF 才会包含它们。

完整示例

from operator import add, mul, sub, truediv

from strands import tool
from osmosis_ai.rollout import (
    AgentWorkflow,
    AgentWorkflowContext,
    Grader,
    GraderContext,
)
from osmosis_ai.rollout.integrations.agents.strands import (
    OsmosisRolloutModel,
    OsmosisStrandsAgent,
)


@tool
def calculator(left: float, operator: str, right: float) -> str:
    """Apply +, -, *, or / to two numbers."""
    operations = {"+": add, "-": sub, "*": mul, "/": truediv}
    if operator not in operations:
        raise ValueError("operator must be one of: +, -, *, /")
    return str(operations[operator](left, right))


class MathWorkflow(AgentWorkflow):
    async def run(self, ctx: AgentWorkflowContext) -> None:
        agent = OsmosisStrandsAgent(
            name="math-agent",
            model=OsmosisRolloutModel(params={"temperature": 1.0}),
            tools=[calculator],
            system_prompt="You are a math assistant. Use the calculator tool.",
            messages=ctx.prompt,
            callback_handler=None,
        )
        await agent.invoke_async()


def _last_text(sample) -> str:
    if not sample.messages:
        return ""
    content = sample.messages[-1].get("content", "")
    if isinstance(content, str):
        return content
    if isinstance(content, list):
        return next((b["text"] for b in content if isinstance(b, dict) and "text" in b), "")
    return ""


class MathGrader(Grader):
    async def grade(self, ctx: GraderContext) -> None:
        if ctx.sample is None:
            raise ValueError("workflow produced no sample")
        answer = _last_text(ctx.sample)
        reward = 1.0 if ctx.label and ctx.label.strip() in answer else 0.0
        ctx.set_reward(reward)

从 Strands Agent 迁移

如果您已有 Strands agent，可通过四步迁移：

替换 agent import

将 from strands import Agent 替换为：

from osmosis_ai.rollout.integrations.agents.strands import OsmosisStrandsAgent

替换 model

将固定 LiteLLM model 替换为 Osmosis 占位符：

from osmosis_ai.rollout.integrations.agents.strands import OsmosisRolloutModel

model = OsmosisRolloutModel(params={"temperature": 1.0})

删除 model_id；训练集群会决定服务哪个 policy。

替换 agent class

将 Agent(...) 替换为 OsmosisStrandsAgent(...)。保持 tools、system prompt、messages 和 callbacks 不变。

包装到 AgentWorkflow

将 agent construction 和 await agent.invoke_async() 调用移入 AgentWorkflow.run()。

Strands vs OpenAI Agents

适合选择 Strands 的情况	适合选择 OpenAI Agents 的情况
您的 tools 已经是 Strands `@tool` functions	您的 workflow 已经使用 `Runner.run` 和 OpenAI Agents SDK sessions
您希望 `sample.messages` 中是 Strands message traces	您希望 `sample.messages` 中是 persisted Responses API-style session items
您正在从 `strands.Agent` 迁移	您正在从 OpenAI Agents SDK `Agent` 迁移

OpenAI Agents SDK 路径请参见 OpenAI Agents 集成。

下一步

AgentWorkflow

查看共享 workflow contract。

Grader

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OpenAI Agents 集成

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执行

Agent 工具

集成对象

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工具

OsmosisRolloutModel

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Strands vs OpenAI Agents

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AgentWorkflow

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​工具

​OsmosisRolloutModel

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