Amazon Web Services (AWS) 29 сентября 2026 года объявила о предоставлении инструмента Strands Harness с открытым исходным кодом — слоя для настройки ИИ-агентов, способных выполнять множество задач с использованием больших языковых моделей разных поставщиков, вместо привязки к одной модели или исключительно к среде AWS.
Инструмент основан на Strands Harness SDK, опубликованном AWS в августе 2026 года. Он поддерживает модели, работающие через Amazon Bedrock, а также Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini, Ollama и LiteLLM. Согласно исходному материалу, агента можно создать всего несколькими строками кода, а позднее изменить модель, отредактировав соответствующее значение конфигурации.
Что предоставляет инструмент?
Агент, созданный с помощью Strands Harness, изначально получает возможности выполнения shell-команд, чтения и записи файлов, а также веб-поиска. Инструмент также включает механизмы кэширования запросов и управления контекстом диалога — функции, непосредственно влияющие на расход токенов и непрерывность выполнения задач.
Согласно указанным настройкам по умолчанию, результаты инструментов, превышающие примерно 1500 токенов, сокращаются, а сжатие контекста посредством суммаризации начинается, когда использование окна контекста превышает 85%. Если происходит превышение ёмкости, инструмент пытается восстановить контекст внутри цикла выполнения. Также можно сохранять память сессии и возобновлять предыдущий диалог с помощью идентификатора сессии, при этом поддерживаются так называемые AWS «навыки».
Гибкость модели и развертывания
Главное практическое преимущество заключается в отделении уровня агента от языковой модели и места развертывания. После создания агента используемую модель можно заменить, а самого агента — развернуть в любой среде, где доступны контейнеры Linux, а не только в сервисах AWS. Открытый исходный код позволяет добавлять функции и пользовательские изменения, однако в материале не приводятся подробности о требованиях к запуску или необходимых для каждой среды механизмах управления и безопасности.
AWS также предоставляет интерфейс командной строки под названием Strands CLI, который позволяет интерактивно выбирать модель, инструменты, плагины и настройки агента. После сборки агента можно экспортировать в виде программного файла на TypeScript или Python.
Что меняется на практике?
Strands Harness делает создание агентов похожим на повторно используемый процесс сборки: разработчик определяет модель, инструменты и задачи, после чего может изменить модель или среду развертывания без полной пересборки агента. Это может быть полезно командам, которые хотят тестировать несколько моделей или избежать привязки своих приложений к одному поставщику, тогда как качество результатов и стоимость по-прежнему зависят от выбранной модели, а также от характера инструментов и задач.
AWS также опубликовала сравнительный тест, в котором заявила, что агент, созданный с помощью Strands Harness и использующий Claude, в тесте на основе Fable 5 получил результат 69,7 при стоимости 56,29 доллара и был представлен как более дешёвый и более эффективный, чем Claude Code, в рамках показанного сравнения. Однако эти цифры приведены самой AWS и сами по себе недостаточны для оценки производительности за пределами тестового сценария.
Это означает, что объявление касается не только упрощённого интерфейса для создания агента, но и предлагает фреймворк с открытым исходным кодом для управления инструментами, контекстом, памятью и развертыванием. В то же время предоставление агенту разрешений на выполнение команд и доступ к файлам и вебу делает контроль прав, управление и аудит ключевыми эксплуатационными вопросами, на которые исходный материал не содержит достаточных подробностей.