AWS открыла исходники Strands Harness — конструктора AI-агентов без привязки к LLM
Продолжение поста
Встроенное управление контекстом автоматически обрезает результаты инструментов длиннее ~1500 токенов, при заполнении 85% контекстного окна сжимает историю, а при переполнении — восстанавливает контекст внутри цикла.
Сессии сохраняются: по идентификатору можно вернуться к предыдущему диалогу. По бенчмарку на базе Fable 5 агент на Strands Harness обошёл Claude Code по качеству (69,7 балла против более низкого результата) при меньшей стоимости сессии — $56,29.
Настройка агента доступна через Strands CLI: после запуска нужно выбрать LLM и разрешить агенту нужные инструменты — браузер, файловая система, сеть. Готовый агент можно экспортировать как Python- или TypeScript-файл и сохранить для повторного использования.
Harness включает поддержку навыков (skills) и промпт-кэширование — это снижает лишний расход токенов при повторяющихся задачах. Развернуть агента можно не только на AWS, но и в любом окружении с поддержкой Linux-контейнеров.
Поскольку проект открыт, его можно дорабатывать под свои нужды: добавлять инструменты, менять LLM, адаптировать ограждения под собственную политику безопасности.
Источник: ITmedia AI+ (🇯🇵)
#AWS #Anthropic #OpenAI #StrandsHarness #AIagent #opensource
Продолжение поста
Встроенное управление контекстом автоматически обрезает результаты инструментов длиннее ~1500 токенов, при заполнении 85% контекстного окна сжимает историю, а при переполнении — восстанавливает контекст внутри цикла.
Сессии сохраняются: по идентификатору можно вернуться к предыдущему диалогу. По бенчмарку на базе Fable 5 агент на Strands Harness обошёл Claude Code по качеству (69,7 балла против более низкого результата) при меньшей стоимости сессии — $56,29.
Настройка агента доступна через Strands CLI: после запуска нужно выбрать LLM и разрешить агенту нужные инструменты — браузер, файловая система, сеть. Готовый агент можно экспортировать как Python- или TypeScript-файл и сохранить для повторного использования.
Harness включает поддержку навыков (skills) и промпт-кэширование — это снижает лишний расход токенов при повторяющихся задачах. Развернуть агента можно не только на AWS, но и в любом окружении с поддержкой Linux-контейнеров.
Поскольку проект открыт, его можно дорабатывать под свои нужды: добавлять инструменты, менять LLM, адаптировать ограждения под собственную политику безопасности.
Источник: ITmedia AI+ (🇯🇵)
#AWS #Anthropic #OpenAI #StrandsHarness #AIagent #opensource