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AWS開源AI代理專案Strands Agents發布Strands Harness，提供一套已預先配置的通用AI代理執行框架，開發者不必自行組合工具、記憶及上下文管理機制即可開始使用。官方使用相同Claude或GPT模型進行六項基準測試，Strands Harness相較Claude Code、Codex等代理框架詞元（Token）成本低28%，測試分數大致相近。

AI代理除了模型，還需要軟體來負責工具呼叫、工作狀態與上下文管理，相關軟體層通常稱為Harness。Strands Harness的做法是先提供一套經基準測試的預設配置，涵蓋工具、提示快取、上下文、記憶與工作階段管理。開發者可以直接使用，也能逐項更換設定，不必從Strands Harness SDK自行組合所有元件。

Strands Harness把控制上下文用量做成預設機制，也是官方用來解釋成本差異的主要設計。工具執行結果超過約1,500個詞元時會截短內容，上下文視窗使用量超過85%時會摘要較早內容，較大的工具結果可移至檔案保存，提示快取可重用先前內容，節省處理時間與成本。

Strands Harness可用於建立程式開發以外的AI代理，框架支援Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI、Google、Ollama及LiteLLM，預設代理具備命令列、檔案與網頁操作、長期記憶、內建輔助代理、工作清單與Skills載入功能。部署環境不限AWS，Strands Harness可部署至支援Linux容器的平臺，包括Modal、Cloudflare Containers、Azure Container Apps、Google Cloud Run、Amazon ECS及Amazon Bedrock AgentCore。

Strands也提供命令列介面，開發者可先加入模型、提示內容與工具測試代理，完成原型後再以/export指令輸出Python或TypeScript程式碼。Strands團隊表示，後續將發布與基準測試相關的論文，因此28%的成本差異目前仍屬專案方公布的測試結果。