AWS 開源 AI 代理框架 Strands Harness，內建上下文截斷與快取機制降低詞元成本達 28%

據報導，AWS 開源 AI 代理專案 Strands Agents 發布預先配置的通用執行框架 Strands Harness。官方測試顯示，在六項基準測試中使用相同的 Claude 或 GPT 模型，Strands Harness 相較 Claude Code、Codex 等框架可降低 28% 詞元（Token）成本，且測試分數相近；不過官方表示後續才會發布相關論文，目前 28% 的數據仍為專案方自行公布的測試結果。 成本降低主要來自預設的上下文控制機制：當工具執行結果超過約 1,500 個詞元時會截短內容，上下文視窗使用量逾 85% 時會摘要較早內容，較大的工具結果可移至檔案保存，並搭配提示快取重用先前內容。開發者可直接使用預設配置，或逐項更換設定，無須從 SDK 自行組合元件。 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，可部署至 Modal、Cloudflare Containers、Azure Container Apps、Google Cloud Run、Amazon ECS 及 Amazon Bedrock AgentCore 等支援 Linux 容器的平臺。此外，開發者可透過命令列介面加入模型與工具以測試代理，完成原型後再以 `/export` 指令輸出 Python 或 TypeScript 程式碼。