A Amazon Web Services (AWS) anunciou em 29 de setembro de 2026 a disponibilização da ferramenta de código aberto Strands Harness, uma camada para configurar agentes de IA capazes de executar várias tarefas usando grandes modelos de linguagem de diferentes provedores, em vez de ficarem vinculados a um único modelo ou apenas ao ambiente da AWS.
A ferramenta é baseada no Strands Harness SDK, publicado pela AWS em agosto de 2026. Ela oferece suporte a modelos executados pelo Amazon Bedrock, além de Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini, Ollama e LiteLLM. De acordo com o material original, é possível criar um agente com poucas linhas de código, e o modelo pode ser alterado posteriormente modificando o valor da configuração correspondente.
O que a ferramenta oferece?
O agente criado por meio do Strands Harness já vem equipado com recursos que incluem a execução de comandos shell, a leitura e a gravação de arquivos e a pesquisa na web. A ferramenta também inclui mecanismos de armazenamento em cache de prompts e gerenciamento do contexto da conversa, funções que afetam diretamente o consumo de tokens e a continuidade da execução das tarefas.
De acordo com as configurações padrão mencionadas, os resultados das ferramentas que ultrapassam aproximadamente 1500 tokens são resumidos, e a compactação do contexto começa por meio de sumarização quando o uso da janela de contexto excede 85%. Se ocorrer uma ultrapassagem da capacidade, a ferramenta tenta restaurar o contexto dentro do loop de execução. Também é possível manter a memória da sessão e retomar uma conversa anterior usando o identificador da sessão, com suporte ao que a AWS chama de «habilidades».
Flexibilidade do modelo e da implantação
O principal aspecto prático é a separação entre a camada do agente, o modelo de linguagem e o destino da implantação. Depois que o agente é criado, o modelo usado pode ser trocado, e ele também pode ser implantado em qualquer ambiente que disponha de contêineres Linux, não apenas nos serviços da AWS. A natureza de código aberto permite adicionar funções e modificações personalizadas, mas o material não apresenta detalhes sobre os requisitos de operação nem sobre os mecanismos de governança e segurança necessários para cada ambiente.
A AWS também oferece uma interface de linha de comando chamada Strands CLI, que permite selecionar interativamente o modelo, as ferramentas, os complementos e as configurações do agente. Depois da criação, o agente pode ser exportado como um arquivo de código nos formatos TypeScript ou Python.
O que muda na prática?
O Strands Harness torna a criação de agentes mais próxima de um processo de composição reutilizável: o desenvolvedor define o modelo, as ferramentas e as tarefas e, depois, pode trocar o modelo ou o ambiente de implantação sem reconstruir completamente o agente. Isso pode beneficiar equipes que desejam testar vários modelos ou evitar vincular suas aplicações a um único provedor, enquanto a qualidade dos resultados e o custo continuam relacionados ao modelo escolhido e à natureza das ferramentas e tarefas.
A AWS também publicou uma comparação de referência na qual afirmou que um agente criado por meio do Strands Harness usando Claude obteve, em um teste baseado no Fable 5, uma pontuação de 69,7 com um custo de 56,29 dólares, apresentando-o como menos dispendioso e mais capaz que o Claude Code na comparação exibida. No entanto, esses números foram divulgados pela própria AWS e, sozinhos, não são suficientes para avaliar o desempenho fora do cenário de teste.
Isso significa que o anúncio não se limita a uma interface simplificada para criar um agente; ele apresenta um framework de código aberto para gerenciar ferramentas, contexto, memória e implantação. Por outro lado, conceder ao agente permissão para executar comandos e acessar arquivos e a web torna o controle de permissões, a governança e as trilhas de auditoria questões operacionais fundamentais, e o material de origem não incluiu detalhes suficientes para respondê-las.