Amazon Web Services（AWS）は2026年9月29日、Strands Harnessというオープンソースツールを利用可能にしたと発表した。これは、単一のモデルやAWS環境だけに依存するのではなく、さまざまなプロバイダーの大規模言語モデルを使用して複数のタスクを実行できるAIエージェントを構成するためのレイヤーである。
このツールは、AWSが2026年8月に公開したStrands Harness SDKを基盤としている。Amazon Bedrock経由で動作するモデルに加え、Anthropic Claude、OpenAI GPT、Google Gemini、Ollama、LiteLLMをサポートする。原文によれば、数行のコードでエージェントを作成でき、後から設定値を変更することでモデルを切り替えることもできる。
このツールが提供するもの
Strands Harnessで作成されたエージェントには、最初からshellコマンドの実行、ファイルの読み書き、ウェブ検索などの機能が備わっている。また、プロンプトのキャッシュや会話コンテキストの管理機構も含まれており、これらはトークン消費とタスク実行の継続性に直接影響する機能である。
記載されているデフォルト設定では、約1500トークンを超えるツールの結果が短縮され、コンテキストウィンドウの使用量が85%を超えると要約によるコンテキストの圧縮が始まる。容量超過が発生した場合、ツールは実行ループ内でコンテキストの復元を試みる。また、セッションメモリを保持し、セッションIDを使用して以前の会話を再開できるほか、AWSが「スキル」と呼ぶ機能にも対応する。
モデルとデプロイの柔軟性
実務上の最大のポイントは、エージェントのレイヤーを言語モデルおよびデプロイ先から分離できることである。エージェントを構築した後でも使用するモデルを切り替えられ、AWSのサービスだけでなく、Linuxコンテナが利用できる任意の環境にデプロイできる。オープンソースであるため、独自の機能や変更を追加できるが、原文では各環境に必要な実行要件やガバナンスおよびセキュリティの仕組みについて詳細を示していない。
AWSは、Strands CLIというコマンドラインインターフェースも提供している。これにより、モデル、ツール、プラグイン、エージェント設定を対話的に選択できる。構築後は、エージェントをTypeScriptまたはPython形式のプログラムファイルとしてエクスポートできる。
実際には何が変わるのか
Strands Harnessにより、エージェントの構築は再利用可能な組み立て作業に近づく。開発者はモデル、ツール、タスクを指定し、その後、エージェント全体を再構築することなくモデルやデプロイ環境を変更できる。これは、複数のモデルを試したいチームや、アプリケーションを単一のプロバイダーに結び付けることを避けたいチームに役立つ可能性がある。一方で、結果の品質とコストは、選択したモデル、ツールの性質、タスクの内容に左右される。
AWSは、Strands Harnessを使用してClaudeで構築したエージェントが、Fable 5に基づくテストで69.7のスコアを達成し、コストが56.29ドルだったとするベンチマーク比較も公開した。AWSは、提示された比較においてClaude Codeよりも低コストで高い能力を持つものとして紹介した。ただし、これらの数値はAWS自身が提供したものであり、テストシナリオ以外での性能を判断するには、それだけでは不十分である。
つまり、この発表はエージェントを作成するための簡易インターフェースにとどまらず、ツール、コンテキスト、メモリ、デプロイを管理するオープンソースフレームワークを提供するものである。その一方で、エージェントにコマンド実行やファイルおよびウェブへのアクセス権限を与えることから、権限管理、ガバナンス、監査証跡の経路が重要な運用上の課題となるが、原資料にはそれらに答えるのに十分な詳細は含まれていない。