AWS 发布 Strands Harness，一个自带所有功能但不自带模型的智能体 (6分钟阅读)

# AWS Strands Harness：一个运行任何模型的AI智能体 来源：https://thelettertwo.com/2026/09/21/aws-strands-harness 亚马逊云科技（AWS）为开发者推出了一款新工具。本周一，该公司发布了Strands Harness（https://strandsagents.com/blog/introducing-strands-harness），这是一个开箱即用的智能体，能够搜索网页、执行命令、编辑文件、记住昨日的操作，并将任务移交给辅助智能体。它唯一缺少的是指导其行动的智能——这部分由开发者自行选择并可随时更改。 Strands Harness支持来自Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI和Google的最新模型。或者，对于本地使用场景，开发者可以选择使用本地Ollama模型。 今日的发布扩展了AWS于2025年5月推出的开源SDK——Strands Agents（https://aws.amazon.com/blogs/opensource/introducing-strands-agents-an-open-source-ai-agents-sdk/）。该SDK允许开发者用几行代码快速构建和运行智能体。Strands Harness的发布进一步加速了这一进程，为开发者提供了构建智能体所需的所有组件，唯独缺少"大脑"。 AWS表示其运行成本也更低。该公司声称，在"使用相同模型进行七项基准测试"时，Strands Harness的成本降低了26%。此外，据称其智能体比Claude Code和Codex更具token效率且性能更优。在一项使用Fable 5的评估中，AWS报告称Strands Harness比Claude Code便宜77%，同时在Terminal-Bench 2.1版本上得分更高（该基准测试维护者现已更新至4.0版本）。然而，有一款智能体的token效率超过了Strands Harness，它来自DeepSeek。 AWS副总裁兼杰出工程师Marc Brooker在给《AI Economy》的邮件中表示："让智能体运行起来并以合理成本表现良好是不同的工程问题。SDK提供了构建模块，但你仍需决定如何管理上下文、集成工具、调整系统提示词，然后评估这些选择是提升了性能还是仅仅消耗了更多token。" Strands Harness智能体开箱即用时运行于Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI和Google的当前推理模型，并支持Anthropic引入且竞争对手已采用的Agent Skills格式。其真正价值在于如何利用该模型——这也体现了AWS的成本优势。该智能体在多次运行中保持长期记忆，并能通过会话ID恢复之前的对话。它将开放式子任务委托给内置的辅助智能体，并依据自身维护的清单跟踪多步骤工作。它还管理自己的上下文窗口，将庞大的工具结果卸载至文件，并缓存每次请求中重复使用的部分。 Brooker表示，Strands Harness专为三类工作负载设计：运营与DevOps自动化、后台流程自动化以及产品内部的对话体验。"共同点是那些原本需要编写脚本或排队等待人工处理的长时、多步骤任务，"他说。"智能体可以在任务中编写和运行代码，但它不是编码助手——那是另一个类别，其中已有优秀产品。（https://thelettertwo.com/2026/05/12/aws-kiro-neurosymbolic-ai-reliable-coding/）" 尽管如此，构建此智能体并非一帆风顺。Brooker指出AWS必须克服的一个挑战涉及上下文管理。当智能体执行长任务（包含数十次工具调用和数千行输出）时，模型的上下文窗口会满载，导致成本"复合增长"。团队实施了一种上下文压缩方案，保留相关历史记录、总结早期对话轮次，并将庞大的工具结果迁移至存储，仅通过简短引用调用访问。Brooker说："在不让智能体丢失任务线索的同时保持成本可预测性，这曾是最困难的工程问题之一。" Strands Harness的初始设计也带来了挑战。据Brooker介绍，AWS最初设计时旨在通过经过测试的默认配置实现开箱即用，但开发者们反对称不想要一个无法修改的黑盒。面对这两个目标的冲突，该公司选择将Strands Harness作为Strands SDK的预配置实例，将每个默认设置暴露在常规代码中，以便无需从头开始即可修改。"这经过多次迭代才得以完善，"Brooker分享道。 伴随此新智能体，AWS还发布了基于Strands Harness构建的Strands命令行界面（CLI）。开发者可用它通过自然语言快速构建智能体原型。他们只需将其连接至首选的模型提供商，然后提供提示词和工具的访问权限。AWS在博客文章中写道："我们发现Strands Harness能激发许多雄心勃勃的想法，因为它能轻松构建任何智能体原型。最近，我们的工程师Gautam Sirdeshmukh受到Grokbot和Muse等智能体平台的启发，构建了一个能远程启动Strands Harness的桌面应用。" 但该公司并非首个向开发者提供此类框架的公司。其他类似工具包括Google的Antigravity智能体（https://ai.google.dev/gemini-api/docs/agents）和微软的Agent Framework Harness（https://devblogs.microsoft.com/agent-framework/the-microsoft-agent-framework-harness-is-now-released/）。这也不是AWS首个Harness——他们还有一个用于AgentCore的Harness（https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/harness.html）。尽管如此，这些智能体都旨在消除设置时间和配置问题。通过开箱即用的方案，开发者可以专注于构建智能体功能原型，将时间和资源用于确保其为团队和组织提供实际价值。 Brooker表示，AWS希望开发者能发现这个"高性能、高token效率"的智能体"有用，且无需成为Harness设计专家"。它结合了该公司在智能体构建方面的知识与经过"测试和调整的默认配置"，涵盖上下文管理、工具、记忆和系统提示词。他指出，开发者将受益于AWS的工程成果，无需自行研究、组装或调整每个组件。"这改变了开发者投入精力的方向：定义智能体应完成的任务，将其连接至自身系统，并针对具体用例进行评估，"Brooker说。 Strands Harness智能体可通过PyPI（Python包索引）、TypeScript的npm以及前述CLI获取。开发者可用单条命令安装它。它可在笔记本电脑、CI流水线、私有服务器或云部署中运行。AWS基础设施或Amazon Bedrock也非必需前提。开发者仅需负责运行时以及任何连接的工具或服务。