sdk-python v1.30.0

概要

このリリースでは、Agent Skills プラグインによる動的なスキル管理、CancellationToken を使ったエージェントのグレースフルキャンセル、Steering モジュールの正式版への昇格など、多数の新機能が追加されました。また、MCPClient 使用時のプロセスハング問題や、複数のモデルプロバイダーにおけるバグ修正も含まれています。

リリース: v1.30.0

新機能

Agent Skills プラグイン (#1755)

この機能でできること:

• エージェントにスキル（タスク固有の指示セット）を動的に追加・切り替え
• スキルのメタデータ（名前・説明）をシステムプロンプトに自動注入し、詳細な指示はオンデマンドで読み込み

使用例:

from strands import Agent
from strands.plugins.skills import SkillsPlugin, Skill

# ファイルシステムからスキルを読み込み
plugin = SkillsPlugin(skills=["./skills/pdf-processing", "./skills/"])

# または Skill インスタンスを直接指定
skill = Skill(
    name="my-skill",
    description="カスタムスキル",
    instructions="詳細な実行手順..."
)
plugin = SkillsPlugin(skills=[skill])

agent = Agent(plugins=[plugin])

# ランタイムでスキルを追加
plugin.load_skills(["./new-skills/", another_skill])

ポイント:

• 軽量なメタデータのみを起動時に注入し、フル指示はエージェントがスキルを選択したときに読み込むため、コンテキスト使用量を最小化
• アクティブなスキル選択は agent.state に永続化されセッション復旧をサポート

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CancellationToken によるグレースフルキャンセル (#1772)

この機能でできること:

• Web リクエストハンドラ、バックグラウンドスレッド、タイムアウトロジックなど外部コンテキストからエージェントを停止可能に

使用例:

from strands import Agent
import threading

agent = Agent()

# 別スレッドまたは非同期コンテキストからキャンセル
def timeout_handler():
    agent.cancel()

timer = threading.Timer(30.0, timeout_handler)
timer.start()

result = agent("長時間実行されるタスク")

if result.stop_reason == "cancelled":
    print("エージェントがキャンセルされました")

ポイント:

• キャンセルはモデルレスポンスのストリーミング中とツール実行前の2つのチェックポイントで確認
• キャンセル後もエージェントは再利用可能（キャンセルシグナルは呼び出し完了時に自動クリア）

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Steering の正式版昇格 (#1853)

この機能でできること:

• strands.experimental.steering から strands.steering へ移行し、Steering 機能が正式版に

使用例:

# 新しいインポートパス（推奨）
from strands.steering import SteeringHandler

# 旧パスも互換性のため動作（DeprecationWarning を発行）
from strands.experimental.steering import SteeringHandler

ポイント:

• 旧インポートパスは DeprecationWarning を発行しつつ動作するため、段階的に移行可能

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AfterInvocationEvent の resume フラグ (#1767)

この機能でできること:

• フックから自動的にフォローアップ呼び出しをトリガー可能に
• テスト実行後にエラーがあれば自動で修正を試みるといったループ処理を実現

使用例:

from strands import Agent
from strands.hooks.events import AfterInvocationEvent
import subprocess

def validate_code(event: AfterInvocationEvent):
    result = subprocess.run(["pytest"], capture_output=True, text=True)
    if result.returncode != 0:
        # テスト失敗時、エラー出力で再呼び出し
        event.resume = f"テストが失敗しました。修正してください:\n{result.stderr}"

agent = Agent()
agent.add_hook(validate_code)
agent("utils.py にフィボナッチ関数を実装して")

ポイント:

• 各 resume は完全な呼び出しサイクル（BeforeInvocationEvent → イベントループ → AfterInvocationEvent）をトリガー

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MCP サーバーの instructions 公開 (#1814)

この機能でできること:

• MCPClient から MCP サーバーの instructions にアクセス可能に

使用例:

from strands.tools.mcp import MCPClient

client = MCPClient(...)
await client.start()

# サーバーの instructions を取得
instructions = client.server_instructions
print(instructions)

ポイント:

• MCP 仕様で定義された instructions フィールドを活用し、ツールの相互依存関係や運用制約を LLM に伝達可能

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”anthropic” キャッシュ戦略 (#1808)

この機能でできること:

• Bedrock のアプリケーション推論プロファイル ARN でもキャッシュ機能を利用可能に

使用例:

from strands import Agent
from strands.models.bedrock import BedrockModel

# ARN を使用する場合は "anthropic" 戦略を明示指定
model = BedrockModel(
    model_id="arn:aws:bedrock:...",
    cache_config={"strategy": "anthropic"}
)

agent = Agent(model=model)

ポイント:

• auto 戦略はモデル ID の文字列マッチングに依存するため、ARN では動作しない場合がある
• anthropic 戦略はモデル ID チェックをバイパスしてキャッシュポイントを注入

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ツール結果の JSON シリアライズ (#1752)

この機能でできること:

• ツールの戻り値を可能な限り JSON としてシリアライズし、パース可能な形式で保持

使用例:

from strands import tool

@tool
def get_user_info(user_id: str) -> dict:
    return {"name": "Alice", "age": 30, "active": True}

# 結果は JSON 文字列としてシリアライズされる
# '{"name": "Alice", "age": 30, "active": true}'

ポイント:

• Steering ハンドラやエバリュエーターで結果値をパースしやすくなる
• JSON シリアライズできない場合は従来通り str(result) にフォールバック

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tool_spec セッター (#1822)

この機能でできること:

• ランタイムでツールのスキーマを変更可能に

使用例:

from strands import tool

@tool
def my_tool(param: str) -> str:
    return param

# スキーマを取得して変更
spec = my_tool.tool_spec
spec["toolSpec"]["inputSchema"]["json"]["properties"]["new_param"] = {
    "type": "string",
    "description": "新しいパラメータ"
}

# 変更を適用
my_tool.tool_spec = spec

ポイント:

• フィーチャーフラグやユーザー権限に基づいてツールの設定を動的に調整可能

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セッションマネージャーの最適化 (#1803, #1829)

この機能でできること:

• 状態変更がない場合の不要な永続化をスキップ
• 新規セッション作成時の不要な read 呼び出しをスキップ

使用例:

from strands.session import RepositorySessionManager

# セッションマネージャーは内部でバージョン追跡を行い、
# 状態が変更されていない場合は sync_agent() で永続化をスキップ
agent.state.set("key", "value")
session_manager.sync_agent(agent)  # 永続化される
session_manager.sync_agent(agent)  # スキップ（変更なし）

ポイント:

• S3 バックエンドセッションでの不要な GetObject/PutObject リクエストを削減
• 高スループットシナリオでのパフォーマンス向上

バグ修正

MCPClient 使用時の Agent クリーンアップハング修正 (#1830)

• 関数スコープ内で MCPClient を持つ Agent を作成した場合、スクリプト終了時にプロセスがハングする問題を修正
• _ToolCaller と _PluginRegistry の循環参照を weakref で解消し、即時クリーンアップを可能に

構造化出力使用時の要約マネージャー修正 (#1805)

• SummarizingConversationManager が structured_output_model を持つエージェントで使用された場合にモデルプロバイダーからエラーが返される問題を修正
• 要約呼び出し中は一時的に構造化出力を無効化

キャッシュポイントの配置修正 (#1821)

• キャッシュポイントの注入位置を最後のアシスタントメッセージから最後のユーザーメッセージに変更
• キャッシュヒット率の改善と、ストリーミング中断による問題を回避

Mistral ストリーミングモードでの使用量メトリクス修正 (#1697)

• Mistral モデルでストリーミング使用時にトークン使用量が報告されない問題を修正
• Mistral SDK v1+ の chunk.data.usage パスに対応

OpenAI Responses API の複数ターン会話修正 (#1851)

• OpenAIResponsesModel での複数ターン会話が失敗する問題を修正
• アシスタントメッセージで input_text ではなく output_text を使用するよう修正

Langfuse でのトークン重複カウント修正 (#1826)

• LANGFUSE_BASE_URL 環境変数のチェックを追加し、トークンの二重カウントを防止

セッション状態管理の修正 (#1859)

• 各 initialize_* メソッドの終了時に _is_new_session フラグを適切にリセットするよう修正

まとめ

v1.30.0 は多数の新機能と重要なバグ修正を含む大型リリースです。特に Agent Skills プラグインと CancellationToken は、より柔軟で制御しやすいエージェント開発を可能にします。