Los Agentes de Strands ahora hablan TypeScript: Una guía lado a lado

En mayo de 2025 el Strands Agents SDK se publicó como código abierto y recientemente añadió soporte para TypeScript en modo vista previa pública. Los desarrolladores que prefieren Python han tenido acceso a Strands desde su lanzamiento, y ahora los equipos que trabajan con TypeScript pueden crear agentes IA con el mismo enfoque dirigido por el modelo, disfrutando de seguridad de tipos y patrones async modernos. Hay que tener en cuenta que al estar el SDK de TypeScript en vista previa las API pueden cambiar mientras se pule la librería, y algunas funcionalidades de la versión estable en Python aún no están implementadas. El núcleo funciona: agentes, herramientas, integración MCP y streaming operan como se espera, y se agradece la retroalimentación y las contribuciones en el repositorio de la comunidad.

El enfoque dirigido por el modelo

Muchos marcos de agentes son workflow driven, es decir se definen cadenas de acciones concretas donde el agente hace A, luego B y luego C. Esto funciona para tareas predecibles pero resulta frágil ante situaciones nuevas. Strands adopta un enfoque distinto: en lugar de prescribir pasos, se le da al agente un objetivo y un conjunto de herramientas y se deja que el modelo de lenguaje planifique, reflexione y se adapte para lograr la meta. Ese razonamiento automático es el núcleo del paradigma que Strands llama model driven.

El bucle del agente

En el corazón de cada agente Strands está el bucle de agente: el modelo recibe contexto como el historial de conversación, el prompt del sistema y la descripción de herramientas; decide el siguiente paso; opcionalmente invoca herramientas; observa resultados y repite hasta producir una respuesta final. Este bucle permite que el agente se organice de forma dinámica y flexible, haciendo llamadas a herramientas cuando el modelo juzga apropiado.

Construyendo un agente de planificación de tareas

Para ilustrar, imaginemos un agente que ayuda a descomponer un proyecto en tareas. Le damos dos herramientas simples, una para añadir tareas y otra para listarlas, y dejamos que el modelo decida la secuencia de acciones. En la práctica el agente puede identificar elementos como lugar, lista de invitados, comida, decoración y calendario, llamar repetidamente a la herramienta de añadir tarea con prioridades adecuadas y finalmente invocar la herramienta de listado para mostrar el plan organizado. No se programa esa secuencia manualmente; el modelo la razona.

Diferencias entre Python y TypeScript

La diferencia más visible está en la definición de herramientas. En Python Strands extrae la especificación de la firma de función, los type hints y las docstrings, lo que resulta natural para desarrolladores Python. En TypeScript la librería usa esquemas Zod, que proporcionan validación en tiempo de ejecución y tipos inferidos en tiempo de compilación, resolviendo el problema de validar datos que vienen de un LLM y mantener la seguridad de tipos al mismo tiempo. Además los patrones de invocación difieren levemente: en Python puedes llamar al agente de forma síncrona u opcionalmente asíncrona, mientras que en TypeScript el patrón async es nativo y se utiliza await para invocar el agente.

Streaming y experiencia interactiva

Ambos SDKs soportan streaming para interfaces interactivas donde el usuario ve la salida a medida que se genera. Esto es clave en aplicaciones en tiempo real o asistentes conversacionales avanzados, y permite construir experiencias fluidas en web y en terminales.

Model Context Protocol MCP

El Model Context Protocol permite conectar agentes con herramientas y servicios externos. Ambos SDKs incluyen soporte MCP con distintas opciones de transporte. Esto facilita integrar documentación, bases de conocimiento o servicios especializados y exponerlos como herramientas que el agente puede invocar durante su razonamiento.

Más allá de lo básico

Las dos implementaciones ofrecen gestión de conversación para evitar agotar la ventana de contexto del modelo, mediante ventanas deslizantes de mensajes recientes. La versión Python añade además un gestor que resume conversaciones largas en lugar de descartarlas, y patrones avanzados de multiagente como enjambres y grafos de agentes que todavía no están disponibles en la vista previa de TypeScript. También Python soporta salidas estructuradas con modelos Pydantic útiles para parseo programático de respuestas.

Cuándo elegir cada SDK

Si tu stack está en JavaScript o TypeScript y aceptas trabajar con software en vista previa, el SDK de TypeScript te trae la experiencia central con seguridad de tipos y asincronía moderna, válido para Node.js y navegadores. Si necesitas el conjunto de funciones completo como multiagente, salidas estructuradas o la paquetería comunitaria, actualmente la opción más madura es el SDK de Python.

Empezando y requisitos

Ambas SDKs usan por defecto Amazon Bedrock como proveedor de modelos, lo que requiere credenciales AWS válidas. La guía rápida de Strands Agents es el mejor punto de partida para la configuración inicial y la comunidad publica ejemplos y paquetes de herramientas reutilizables para acelerar la adopción.

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Conclusión

El SDK de Strands para TypeScript trae el enfoque model driven al ecosistema JavaScript y representa una oportunidad para equipos que desean integrar agentes IA con seguridad de tipos y patrones modernos. La versión de Python continúa siendo la opción más completa por ahora, pero la vista previa de TypeScript ya permite experimentar con agentes, herramientas, streaming y MCP. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a evaluar, prototipar e integrar estas tecnologías en soluciones reales de software a medida, inteligencia artificial para empresas, servicios cloud y business intelligence con power bi para maximizar el valor de tus datos.