Strands Agentsに「Strands harness」が追加されました！

from strands import Agent
from strands.session import SnapshotSessionManager
from strands.storage import LocalFileStorage
from strands.vended_tools import file_editor, shell

agent = Agent(
    tools=[shell, file_editor],
    system_prompt="あなたはデータ分析のアシスタントです。ファイルを調べてから作業してください。",
    session_manager=SnapshotSessionManager(
        session_id="sales", storage=LocalFileStorage("./sessions/")
    ),
)

from strands_harness import create_harness

agent = create_harness()

uv init --python 3.13 harness-try
cd harness-try
uv add strands-harness
mkdir workspace

from strands import Agent
from strands_harness import create_harness

for name, agent in [("Agent()", Agent()), ("create_harness()", create_harness())]:
    print(f"== {name}")
    print("tools:", agent.tool_names)
    print("system prompt:", len(agent.system_prompt or ""), "chars")
    print("session_manager:", type(getattr(agent, "_session_manager", None)).__name__)

== Agent()
tools: []
system prompt: 0 chars
session_manager: NoneType
== create_harness()
tools: ['shell', 'read', 'write', 'edit', 'web_fetch', 'programmatic_tool_caller', 'subagent', 'retrieve_offloaded_content', 'todo_write', 'retrieve_context', 'strands_manage_background_task', 'search_memory']
system prompt: 1665 chars
session_manager: SnapshotSessionManager

Model bedrock/global.anthropic.claude-opus-5 has no native web search. Pass builtin_tools={'web_search': 'exa'} to search through Exa (a third party), or drop 'web_search'.

date,product,amount
2026-07-03,coffee,1200
2026-07-15,tea,800
2026-07-28,coffee,1500
2026-08-02,cake,2400
2026-08-19,coffee,1300
2026-08-30,tea,700
2026-09-05,cake,2600
2026-09-12,coffee,1100
2026-09-20,tea,900

import os
import sys

from strands import Agent
from strands_harness import create_harness

MODEL = "global.anthropic.claude-opus-5"
os.chdir("workspace")

if sys.argv[1] == "plain":
    agent = Agent(model=MODEL, callback_handler=None)
else:
    agent = create_harness(model=MODEL, callback_handler=None)

result = agent("sales.csv を読んで月ごとの売上合計と、いちばん売れた商品を report.md にまとめてください。")
print(str(result).strip())
print("tools:", {name: m.call_count for name, m in result.metrics.tool_metrics.items()})

申し訳ありません、このチャットには実際のファイルを読み書きする機能がないため、`sales.csv` を直接開いて `report.md` を作ることができません。
（CSVの中身を貼ってもらうか、集計スクリプトを実行してもらう案が続く）
tools: {}

`report.md` を作成しました。

| 月 | 売上合計 |
|---|---:|
| 2026-07 | 3,500 |
| 2026-08 | 4,400 |
| 2026-09 | 4,600 |
| 合計 | 12,500 |

**いちばん売れた商品**: coffee（売上 5,100 / 全体の 40.8%、購入件数も4件で1位）
（「数量列がないので売上金額で判定した」などの補足が続く）
tools: {'shell': 3, 'write': 1}

import os
import sys

from strands_harness import create_harness

os.chdir("workspace")
session_id, prompt = sys.argv[1], sys.argv[2]

kwargs = {"session": {"id": session_id}} if session_id != "-" else {}
agent = create_harness(model="global.anthropic.claude-opus-5", callback_handler=None, **kwargs)
result = agent(prompt)
print(str(result).strip())
print("tools:", {name: m.call_count for name, m in result.metrics.tool_metrics.items()})

rm -rf workspace/.agent workspace/report.md
uv run resume.py sales "sales.csv を読んで月ごとの売上合計と、いちばん売れた商品を report.md にまとめてください。"
uv run resume.py sales "2位だった商品と、1位との差額だけ一言で教えてください。ファイルは読み直さないでください。"
uv run resume.py - "前に作った売上レポートで、いちばん売れた商品は何でしたっけ？ファイルは読まずに答えてください。"

2位は **cake（5,000）** で、1位 coffee（5,100）との差は **100** です。
tools: {}

記録によると、**いちばん売れた商品は「コーヒー（coffee）」**でした。
tools: {'search_memory': 2}

uv add bedrock-agentcore
mkdir workspace2 && cp workspace/sales.csv workspace2/

session_manager = AgentCoreMemorySessionManager(
    AgentCoreMemoryConfig(
        memory_id=MEMORY_ID,
        session_id=session_id,
        actor_id="jinno",
        retrieval_config={"/facts/{actorId}/": RetrievalConfig(top_k=5, relevance_score=0.3)},
    ),
    region_name="us-east-1",
)
agent = create_harness(model="global.anthropic.claude-opus-5", session_manager=session_manager, memory=False)

export AGENTCORE_MEMORY_ID=<作成したMemoryのID>
uv run agentcore_memory_sm.py sm-1 "sales.csv を読んで月ごとの売上合計と、いちばん売れた商品を report.md にまとめてください。"
uv run agentcore_memory_sm.py sm-1 "2位だった商品と、1位との差額だけ一言で教えてください。ファイルは読み直さないでください。"
uv run agentcore_memory_sm.py sm-2 "前に作った売上レポートで、いちばん売れた商品は何でしたっけ？ファイルは読まずに答えてください。"

2位は cake（5,000）で、1位の coffee（5,100）との差は 100 です。
tools: {}

参考：月別売上は 7月 3,500 / 8月 4,400 / 9月 4,600、合計 12,500 でした。
tools: {}

from strands_harness import create_harness

agent = create_harness(
    model="global.anthropic.claude-opus-5",
    effort="low",
    instructions="あなたは経理担当のアシスタントです。金額は円で書いてください。",
    builtin_tools=["read", "write", "shell"],
    memory=False,
    interventions="ask",
)
print("tools:", agent.tool_names)
print("instructions:", agent.system_prompt.endswith("金額は円で書いてください。"))
print("memory:", agent.memory_manager)

tools: ['shell', 'read', 'write', 'retrieve_offloaded_content', 'todo_write', 'retrieve_context', 'strands_manage_background_task']
instructions: True
memory: None

import os

from strands_harness import create_harness

os.chdir("workspace")
agent = create_harness(
    model="global.anthropic.claude-opus-5",
    effort="low",
    instructions="あなたは経理担当のアシスタントです。金額は円で、1行で答えてください。",
    builtin_tools=["read", "shell"],
    memory=False,
)
agent("sales.csv の売上の合計金額を教えてください。")

Tool #1: shell
売上の合計金額は 12,500円 です。

import os

from strands import tool
from strands_harness import create_harness

@tool
def get_tax_rate(product: str) -> str:
    """商品の消費税率を返す。"""
    return "8%" if product in ("coffee", "tea", "cake") else "10%"

os.chdir("workspace")
agent = create_harness(
    model="global.anthropic.claude-opus-5",
    system_prompt="あなたは経理担当のアシスタントです。金額は円で、1行で答えてください。",
    tools=[get_tax_rate],
    builtin_tools=["read"],
    memory=False,
)
agent("coffee の消費税率を教えてください。")

Tool #1: get_tax_rate
coffee の消費税率は8%です。

result = agent("sales.csv の行数を数えてください。")
while result.stop_reason == "interrupt":
    responses = [
        {"interruptResponse": {"interruptId": i.id, "response": answer}}
        for i in result.interrupts
    ]
    result = agent(responses)

[承認待ち] Approve "shell"?   Input: {"command": "ls -la /Users/.../workspace"} -> yes
[承認待ち] Approve "shell"?   Input: {"command": "find /Users/... -name 'sales*.csv' ..."} -> yes
[承認待ち] Approve "shell"?   Input: {"command": "cd /Users/...; for f in workspace/sales.csv ..."} -> yes
---
| 全行（ヘッダ含む） | **10 行** |
| データ行のみ（ヘッダ除く） | **9 行** |

[承認待ち] Approve "shell"?   Input: {"command": "ls -la; find . -name \"sales.csv\" -maxdepth 4 2>/dev/null"} -> no
---
シェルコマンドの実行が承認されませんでした（`ls` / `find` によるファイル探索がブロックされました）。そのため、`sales.csv` の場所を自分で特定できず、行数も数えられていません。
（ファイルのパスを教えてもらえれば、シェルを使わずに読むという提案が続く）

pnpm dlx @strands-agents/cli

import { createHarness } from '@strands-agents/harness'

export const agent = await createHarness({
  name: 'Strands harness',
  model: 'bedrock/us.openai.gpt-5.6-luna',
  builtinTools: ['shell', 'read', 'write', 'edit', 'web_fetch', 'programmatic_tool_caller', 'subagent'],
  skills: false,
  session: {
    dir: './.agent/sessions',
  },
  memory: {
    dir: './.agent/memory',
  },
})