亚马逊云科技（AWS）正式发布开源智能体框架Strands Harness，旨在帮助开发者解决将人工智能代理从本地原型扩展至云环境时的技术瓶颈。该工具支持在任何环境中构建和部署AI应用，实现“一次构建，随处运行”。
AWS指出，尽管开发者常利用Anthropic的Claude Code或OpenAI的Codex在本地机器上“开箱即用”地构建AI代理原型，但在向可扩展的云环境迁移时往往面临诸多挑战。Strands Harness正是为解决这一痛点而生，它不仅支持AWS自身平台，还兼容Google Cloud、Microsoft Azure、Modal及Cloudflare等主流云服务。
灵活架构与高效上下文管理
Strands Harness基于AWS开发的开源软件开发套件构建，具备极高的灵活性。它可运行于Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock和Google的最新前沿模型之上；若需本地托管，也可指向本地的Ollama模型。
在功能组件方面，Strands Harness内置了读写编辑、Shell执行和网络搜索等核心能力，倾向于直接利用底层模型已有的操作能力，而非让开发者为每个任务定制工具。其先进的上下文管理机制，通过将工具结果卸载至单独文件并缓存重复请求，有效优化了上下文窗口，从而缩短处理时间并提升令牌（Token）使用效率。
此外，该框架支持跨运行周期的长期记忆，可通过会话ID恢复历史对话。内置的辅助智能体能通过自动化清单委派开放式子任务，开发者还可上传自定义“智能体技能”或集成Model Context Protocol服务器等外部工具。
基准测试表现强劲
AWS公布的基准测试数据显示，在使用相同底层模型的情况下，Strands Harness的运行效率比基于其他框架构建的智能体高出26%。在令牌效率方面，其优势同样明显：一项基于Anthropic Fable 5模型的测试表明，完成相同任务时，Strands Harness的成本比Claude Code低77%，且在Terminal Bench 2.1基准测试中取得了更高总分。
快速原型开发与获取方式
Strands Harness的主要应用场景是新AI应用的快速原型开发。AWS团队已利用该框架开发出Strands CLI命令行界面，允许用户通过自然语言命令对AI代理进行原型设计。用户只需选择底层模型、添加提示词和工具，即可通过“/export”命令将底层代码导出为Python或TypeScript文件。
目前，Strands Harness已在GitHub开放下载，并支持通过标准包管理器直接安装，命令分别为pip install strands-agents-harness或npm install strands-agents-harness。