AWSがAI動かす道具を公開

多くの開発者は、AIエージェントのアイデアがClaude CodeやCodexの中ではうまく機能するものの、独自のループで再構築すると苦戦することに気づいています。AWSのStrands Agentsチームは、完全に組み立てられた汎用エージェントハーネスであるStrands harnessでそのギャップを解消しようとしています。これはローカルで実行することも、クラウドプロバイダーにデプロイすることもでき、Apache 2.0ライセンスの下でPythonとTypeScript向けに提供され、1行のコードで開始できます。チームは、6つのベンチマークで同じClaudeまたはGPTモデルを実行する他のハーネスと比較して、同等の精度で28%のコスト削減を報告しています。デプロイ可能でしょうか？はい。ローカルで実行でき、バンドルされたスキルファイルは、コーディングエージェントがAWS、GCP、Azure、Cloudflare、Modal用のデプロイ設定を生成するのに役立ちます。 どのようなStrands Harnessか？ハーネスとは、モデルを取り巻くシステム、つまりループ、ツール、コンテキスト処理、メモリ、リカバリのことです。StrandsはすでにStrands Harness SDKを通じてこれらの構成要素を公開していました。Strands harnessは、それらを機能するデフォルトとしてパッケージ化しています。これはコーディングエージェントではなく、汎用エージェントとして構築されています。すぐに使えるcreate_harness()は、以下の機能を持つエージェントを返します。Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI、Google、Ollama、またはLiteLLMを通じて現在の推論モデルで実行されます。タスクごとの専用ツールではなく、シェル、ファイル（読み取り、書き込み、編集）、およびWebツールを提供します。かさばるツール結果をファイルにオフロードし、リクエストの再利用される部分をキャッシュします。実行間で長期メモリを保持し、セッションIDから会話を再開します。組み込みのヘルパーエージェントに自由形式のサブタスクを委任し、チェックリストで多段階の作業を追跡します。Agent Skillsを見つけるとそれらをロードします。 ベンチマークの設定と28%の数値 Strands Agentsチームは、Terminal-Benchの作成者による評価フレームワークであるHarborを使用して、Amazon EC2で分散ベンチマークを実行しました。スコアは、ALFWorld、ContextBench、GAIA、WebShop、τ²-bench、Terminal-Bench 2.1の6つのベンチマークの平均です。コストはタスクあたりの平均ドルです。チャート上の競合は、Claude Code、Codex、oh-my-pi、OpenCode、およびDeepSeek Harnessです。重要なことの1つは...