第 2 章：切换模型提供商

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关于本课

本课程的视频是某个时间点的快照。Strands 一直在活跃开发，所以本页的代码反映的是最新的写法，但视频里讲的概念依然成立。有疑问时，以代码为准。

本课代码：samples/02-model-providers

选模型是个架构决策

不同 Model 的强项、成本、延迟表现和 Tool Calling 行为都不一样。Strands 把各家 Provider 抽象在同一套接口后面，所以底层换哪个 Model，你的 Agent 代码都不用动。换 Model 时，你的 Tool、system prompt 和编排逻辑都不用改。

配置 Provider

所有 Provider 都是同一个套路：实例化一个 model 类，把它传给 Agent。

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from strands.models.anthropic import AnthropicModel
from strands.models.ollama import OllamaModel
from strands.models.openai import OpenAIModel
import os

# Amazon Bedrock (default if no model specified)
bedrock_model = BedrockModel(
    model_id="us.anthropic.claude-opus-5"
)

# Anthropic direct API
anthropic_model = AnthropicModel(
    client_args={"api_key": os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"]},
    model_id="claude-sonnet-5",
    max_tokens=1024,
    params={"temperature": 0.7},
)

# OpenAI
openai_model = OpenAIModel(
    client_args={"api_key": os.environ["OPENAI_API_KEY"]},
    model_id="gpt-4o",
    params={"max_tokens": 1000, "temperature": 0.7},
)

# Local with Ollama (no cloud APIs needed)
ollama_model = OllamaModel(
    host="http://localhost:11434",
    model_id="gemma4:latest",
)

# Use any provider. Agent code stays identical.
agent = Agent(model=ollama_model)
agent("Explain the agent loop in one paragraph.")

📂 model_providers.py

Provider	Install	Auth
Bedrock (default)	pip install strands-agents	AWS credentials configured
Anthropic	pip install "strands-agents[anthropic]"	ANTHROPIC_API_KEY
OpenAI	pip install "strands-agents[openai]"	OPENAI_API_KEY
Ollama (local)	pip install "strands-agents[ollama]"	None, runs on your machine

多模型架构

在复杂的系统里，不同的 Agent 会用不同的 Model：

• 用快而便宜的 Model 做轻量分类
• 用推理强的 Model 做编排
• 用专门调过的 Model 做代码生成
• 做评测/校验时干脆换一家 Provider（避开同 Model 带来的偏好）

Ollama 安装

Ollama 让你把 Model 完全跑在自己机器上，适合开发、离线使用，或者纯粹想省 API 费用。

brew install ollama
ollama serve
ollama pull gemma4:latest

参考资源

• 📖 Model Providers
• 📖 Getting Started
• 📂 Course Code Repository