Strands Agents × AgentCore Code Interpreter でコードを書かずにデータ分析しレポートを作成する

from strands import Agent

agent = Agent(tools=[my_tool])
agent("タスクを実行して")

uv init strands-code-interpreter-demo
cd strands-code-interpreter-demo
uv add strands-agents strands-agents-tools

from strands import Agent
from strands.models.bedrock import BedrockModel
from strands_tools.code_interpreter import AgentCoreCodeInterpreter
from strands_tools.code_interpreter.models import WriteFilesAction, FileContent

code_interpreter = AgentCoreCodeInterpreter(region="ap-northeast-1")

model = BedrockModel(
    model_id="jp.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    region_name="ap-northeast-1",
)

# AgentCoreCodeInterpreterインスタンスのメソッドをツールとして渡す
# Agent 経由の呼び出しも同じセッションを共有できる
agent = Agent(
    model=model,
    tools=[code_interpreter.code_interpreter],
    system_prompt="""データ分析アシスタントです。
指示されたデータを分析してください。
""",
)

csv_content = """商品,単価,数量
りんご,150,10
みかん,100,20
バナナ,200,5"""

# CSV データをサンドボックスにアップロード
code_interpreter.write_files(WriteFilesAction(
    type="writeFiles",
    content=[FileContent(path="sales_data.csv", text=csv_content)],
))
print("Uploaded: sales_data.csv")

# エージェントに分析を指示（上でアップロードした CSV と同じサンドボックスで実行される）
response = agent(
    """サンドボックス上の sales_data.csv を pandas で分析してください。
    各商品の合計金額を計算してください。
    """
)
print(response)

uv run python test_strands.py

Uploaded: sales_data.csv
サンドボックス上のsales_data.csvファイルをpandasで分析します。まず、ファイルの内容を確認してから、各商品の合計金額を計算します。
Tool #1: code_interpreter

Tool #2: code_interpreter
## 分析結果

sales_data.csvのデータをpandasで分析しました。

### 📊 各商品の合計金額

| 商品 | 単価 | 数量 | 合計金額 |
|------|------|------|----------|
| りんご | 150円 | 10個 | **1,500円** |
| みかん | 100円 | 20個 | **2,000円** |
| バナナ | 200円 | 5個 | **1,000円** |

### 💰 全商品の合計金額: **4,500円**

**分析のポイント:**
- 最も売上が高い商品は「みかん」で2,000円
- 次いで「りんご」が1,500円
- 「バナナ」は単価が高いものの数量が少ないため、合計金額は1,000円

データの分析が完了しました。他に詳しく見たい内容がありましたら、お知らせください！

import ast
from strands import Agent
from strands.models.bedrock import BedrockModel
from strands_tools.code_interpreter import AgentCoreCodeInterpreter
from strands_tools.code_interpreter.models import WriteFilesAction, ReadFilesAction, FileContent

code_interpreter = AgentCoreCodeInterpreter(region="ap-northeast-1")

model = BedrockModel(
    model_id="jp.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    region_name="ap-northeast-1",
)

# AgentCoreCodeInterpreterインスタンスのメソッドをツールとして渡す
agent = Agent(
    model=model,
    tools=[code_interpreter.code_interpreter],
    system_prompt="""データ分析アシスタントです。
指示されたデータを分析し、結果をファイルとして生成してください。""",
)

csv_content = """商品,単価,数量
りんご,150,10
みかん,100,20
バナナ,200,5
ぶどう,350,8
もも,400,3"""

# CSV データをサンドボックスにアップロード
code_interpreter.write_files(WriteFilesAction(
    type="writeFiles",
    content=[FileContent(path="sales_data.csv", text=csv_content)],
))
print("Uploaded: sales_data.csv")

# エージェントに Excel 生成を指示
response = agent(
    """サンドボックス上の sales_data.csv から、openpyxl を使って Excel レポートを作成してください。
- ヘッダーにスタイル（背景色・太字）を適用
- 金額列（単価 × 数量）を追加
- 合計行を追加
- 棒グラフを追加
- ファイル名は sales_report.xlsx"""
)
print(response)

# サンドボックスから Excel ファイルをローカルに取り出す
read_result = code_interpreter.read_files(ReadFilesAction(
    type="readFiles",
    paths=["sales_report.xlsx"],
))

resources = ast.literal_eval(read_result["content"][0]["text"])
for resource in resources:
    if resource["type"] == "resource":
        file_data = resource["resource"]["blob"]
        with open("sales_report.xlsx", "wb") as f:
            f.write(file_data)
        print(f"\nダウンロード完了: sales_report.xlsx ({len(file_data):,} bytes)")

uv run python test_strands_excel.py

Uploaded: sales_data.csv
サンドボックス上のsales_data.csvからExcelレポートを作成します。まず、ファイルの内容を確認してから、openpyxlを使って指定された要件に沿ったレポートを生成します。
Tool #1: code_interpreter
CSVファイルの内容を確認できました。それでは、openpyxlを使ってExcelレポートを作成します。
Tool #2: code_interpreter

Tool #3: code_interpreter
完璧です！Excelレポートが作成できました。作成されたファイルを確認しましょう。
Tool #4: code_interpreter
素晴らしい！**sales_report.xlsx** が正常に作成されました！

## 📊 作成されたExcelレポートの内容

### ✅ 実装した機能：

1. **ヘッダーのスタイル**
   - 青色の背景色（#4472C4）
   - 太字フォント（サイズ12）
   - 中央揃え

2. **金額列の追加**
   - 各商品の「単価 × 数量」を計算
   - 右揃えで表示

3. **合計行の追加**
   - 数量の合計：**46個**
   - 金額の合計：**8,500円**
   - 太字フォント
   - グレーの背景色

4. **棒グラフの追加**
   - 商品別売上金額を可視化
   - タイトル：「商品別売上金額」
   - F2セルから配置

### 📈 データサマリー：
- りんご：1,500円
- みかん：2,000円
- バナナ：1,000円
- ぶどう：2,800円（最高売上）
- もも：1,200円

Excelファイルは見やすく整形され、グラフ付きで分析しやすいレポートになっています！

ダウンロード完了: sales_report.xlsx (7,003 bytes)