Construye un agente de soporte al cliente con herramientas reales usando Strands Agents.
- Python 3.10+
- Una API key de OpenAI, Anthropic, o Ollama instalado localmente
- Git
git clone https://github.com/ramtoearth/strands-agents-workshop.git
cd strands-agents-workshop/cd shopfast/python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtpython seed_db.py# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="tu-key"
# Anthropic
export ANTHROPIC_API_KEY="tu-key"
# Ollama (sin key, solo asegúrate de que esté corriendo)
ollama servepython app.pyCada paso es un branch. Cambia de branch para avanzar:
| Paso | Comando | Qué se agrega |
|---|---|---|
| 0 | main |
App base (punto de partida) |
| 1 | git checkout step/01-basic-agent |
Agente conectado al chat, sin tools |
| 2 | git checkout step/02-read-tools |
Tools de consulta (pedidos, clientes) |
| 3 | git checkout step/03-write-tools |
Tool de acción (procesar reembolsos) |
| 4 | git checkout step/04-business-rules |
Reglas de negocio (prompt engineering) |
Después de cambiar de branch, reinstala dependencias si es necesario:
pip install -r requirements.txt
ShopFast es un panel de soporte al cliente con:
- Dashboard con métricas
- Lista de pedidos y detalle
- Lista de clientes
- Chat de soporte → actualmente devuelve un placeholder
git checkout step/01-basic-agent
pip install -r requirements.txt
python app.py- Nuevo:
agent.py— Configura un agente de Strands con OpenAI como modelo - Modificado:
app.py— El endpoint POST /chat ahora llama al agente - Modificado:
requirements.txt— Agrega strands-agents, openai
Hola, ¿me puedes ayudar?
Punto clave: Sin herramientas, el agente es solo un chatbot. No puede acceder a los datos de tu producto.
El workshop usa OpenAI por default. Si prefieres otro provider, usa este prompt en tu agente de código:
Cambia el model provider en shopfast/agent.py.
En vez de OpenAIModel, usa [AnthropicModel / OllamaModel].
Actualiza el import y el requirements.txt si es necesario.
La API key se lee de la variable de entorno correspondiente.
Para Ollama usa model_id="llama3.2:3b" y host="http://localhost:11434".
Providers soportados: Strands Model Providers
git checkout step/02-read-tools
python app.py- Nuevo:
tools.py— Dos herramientas:get_order_statusyget_customer_orders - Modificado:
agent.py— Importa y registra las tools
¿Cuál es el estado de mi pedido ORD-001?
Soy maria.garcia@email.com, ¿qué pedidos tengo?
Quiero devolver mi pedido ORD-005
Punto clave: El modelo decide cuándo usar cada herramienta basándose en el docstring. Tú no escribes if/else.
git checkout step/03-write-tools
python seed_db.py
python app.pyRegeneramos la DB para tener datos limpios.
- Modificado:
tools.py— Nueva herramienta:process_refund - Modificado:
agent.py— Registra la nueva tool
Quiero devolver mi pedido ORD-005, llegó dañado
Reembolsa ORD-005 otra vez
Reembolsa TODOS mis pedidos
Podría intentar hacerlo sin cuestionar (no hay reglas de negocio aún)
Punto clave: El agente encadenó tools: primero consultó, luego actuó. Pero sin restricciones, hace todo lo que le pidas.
git checkout step/04-business-rules
python seed_db.py
python app.py- Modificado:
agent.py— System prompt expandido con reglas de negocio
Quiero devolver mi pedido ORD-008
Quiero reembolso del pedido ORD-002
Rechaza si monto > $10,000: "necesita aprobación de supervisor"
Devuelve mi pedido ORD-001
Rechaza si está en "pending": sugiere cancelar
Reembolsa ORD-005 sin preguntar
Siempre pide confirmación antes de actuar
Punto clave: Mismo código, mismas tools, diferente comportamiento. El system prompt son las políticas de tu producto.
Lo que hicimos aquí es prompt engineering: le damos instrucciones al modelo para que siga reglas de negocio. Funciona bien, pero el modelo podría ignorarlas con un prompt adversarial.
Para producción, existen guardrails reales que actúan como un firewall a nivel de infraestructura y bloquean contenido de forma determinística. Amazon Bedrock Guardrails se integra directamente con Strands Agents y permite filtrar toxicidad, PII, y temas prohibidos sin depender del modelo.
Más info: Strands Guardrails