> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.niadra.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Strands Agents

> A memória do cliente num agente do Strands, como um HookProvider e as ferramentas do histórico.

`NiadraHooks` é um `HookProvider` do Strands Agents: antes de cada chamada ao modelo ele põe o contexto no prompt de sistema e depois a restaura; `tools` traz o kit do histórico. Em TypeScript, `NiadraPlugin` é um plugin do Strands Agents para TypeScript. Serve a quem já está na AWS.

## Instalar

<CodeGroup>
  ```sh Python theme={null}
  pip install 'niadra[strands]'   # strands-agents 1.57 ou mais novo, abaixo da 2
  ```

  ```sh TypeScript theme={null}
  npm install @niadra/sdk @strands-agents/sdk   # @strands-agents/sdk 1.19 ou mais novo, abaixo da 2; Node 22 ou mais novo
  ```
</CodeGroup>

A integração em TypeScript chega com o `@niadra/sdk` 0.3.0, pronto no ramo `main` e no npm quando for publicado; até lá, o pacote do npm é o 0.1.1.

## As cinco primitivas

| Primitiva   | Como o adaptador liga                                                                                                                                                                                                                                                              |
| ----------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Contexto    | Antes de cada chamada ao modelo, o prompt de sistema do agente recebe o contexto e o `turn_block` como blocos de texto depois dos seus (pontos de cache incluídos); depois da chamada o seu prompt é restaurado, então nada se acumula e o seu prompt continua o prefixo cacheável |
| Turnos      | A mensagem do usuário é registrada quando a invocação começa, e cada resposta do modelo quando a chamada termina, com o uso daquela chamada (o uso acumulado do agente antes e depois dela) e o id do modelo                                                                       |
| Ferramentas | `tools`: as ferramentas do histórico como ferramentas do Strands, com os nomes, descrições e esquemas do kit, amarradas ao cliente                                                                                                                                                 |
| Verificação | `conversation.verify()` antes de invocar                                                                                                                                                                                                                                           |
| Transbordo  | `transferred_to_agent()` e `transferred_to_human()` registram a transferência; chame do seu swarm ou grafo onde a conversa muda de mãos                                                                                                                                            |

## Exemplo mínimo

```python theme={null}
"""A Strands agent with the customer's memory as hooks."""

import asyncio

from strands import Agent

from niadra import AsyncNiadra, phone
from niadra.integrations.strands import NiadraHooks

niadra = AsyncNiadra(channel="chat")


async def main() -> None:
    memory = NiadraHooks(niadra.conversation("thread-81", subject=phone("+5511912345678")))
    agent = Agent(system_prompt="You are Acme's agent.", tools=memory.tools, hooks=[memory])
    print(await agent.invoke_async("Where is my replacement lid?"))
    await niadra.close()


asyncio.run(main())
```

O mesmo código está em `examples/strands_agent.py`.

## Em TypeScript

`new NiadraPlugin(convo)` entra em `plugins` do `Agent`: um middleware de entrada do `InvokeModelStage` registra a mensagem mais nova do cliente uma vez, acrescenta o contexto depois do seu prompt de sistema e dobra o `turn_block` na última mensagem do usuário (mantendo o ponto de cache antes dele, como o injetor de contexto do próprio Strands faz), sem tocar em `agent.messages`; um middleware de saída registra a resposta final com o uso do modelo (Bedrock e Anthropic contam os tokens em cache à parte; os outros, dentro); `getTools()` dá o kit quando a sessão é fixa. O plugin recebe a conversa ou uma função do agente que a encontra a cada chamada.

```typescript theme={null}
import { Agent, BedrockModel } from "@strands-agents/sdk";
import { Niadra, handles } from "@niadra/sdk";
import { NiadraPlugin } from "@niadra/sdk/strands";

const niadra = new Niadra();
const convo = niadra.conversation({ subject: handles.appUserId(user.id), channel: "web_chat", conversation_id: chatId });
const support = new Agent({
  model: new BedrockModel({ modelId: "us.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0" }),
  systemPrompt: "You are Acme's support agent.",
  plugins: [new NiadraPlugin(convo)],
});
const result = await support.invoke("Where is my replacement?");
```

## Memória do agente

`NiadraHooks(conversation, agent_memory=True)` põe as notas do próprio agente antes do contexto do cliente e acrescenta as duas ferramentas. Veja [Memória do agente](/concepts/agent-memory).

## Limites

* O `MemoryStore` do Strands guarda a sessão do próprio agente; a Niadra não é esse armazenamento, então entra por hooks, ao lado de qualquer gerenciador de sessão que você use.
* Nada aqui derruba a invocação: sem contexto, o prompt de sistema segue como você o escreveu.
* O Strands para TypeScript exige Node 22 ou mais novo.
* Testado contra `strands-agents` 1.57 com o modelo substituído por um fake e a Niadra no emulador; em TypeScript, contra `@strands-agents/sdk` 1.19.0, com um `Agent` real pelo adaptador de modelo do AI SDK.

## Próximos passos

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Amazon Bedrock" href="/integrations/bedrock">
    o `wrap()` da API Converse, para quem chama o Bedrock direto.
  </Card>

  <Card title="Agentes internos" href="/guides/internal-agents">
    tarefas, objetos e ações que fecham pendências.
  </Card>
</CardGroup>