据 SiliconANGLE 报道，亚马逊云科技（AWS）9月21日发布开源 AI 智能体 Strands Harness，称其可在本地或任意云环境中构建与部署 AI 应用，用以解决开发者把智能体从本机原型扩展到云端时遇到的迁移问题。
AWS 在当天发布的博客文章中说，不少开发者已经用 Anthropic 的 Claude Code、OpenAI 的 Codex 等工具在本地搭出 AI 智能体原型，因为这些环境在本机上“开箱即用”；但把这些原型搬到可扩展的云环境时，问题随之出现。Strands Harness 提供的是一套完整、可直接使用的智能体，既能本地运行，也能运行在 AWS 之外的 Google Cloud、微软 Azure、Modal、Cloudflare 等环境中。
该产品构建在 AWS 开发的开源 SDK 框架之上，用于管理和运行多智能体模式，支持 Anthropic、OpenAI、Amazon Bedrock 和 Google 的最新前沿模型；如果开发者希望把智能体留在本地，也可以让它指向本机上的 Ollama 模型。
AWS 表示，Strands Harness 已内置读取、写入、编辑、shell 与网页搜索等必要组件。它不要求开发者针对每项任务单独设计工具，而是调用底层模型已经知道如何使用的能力。在上下文管理方面，它把工具返回结果卸载到独立文件，并缓存请求中重复使用的部分，从而缩短处理时间、降低 token 消耗。
它还在多次运行之间保留长期记忆，可通过会话 ID 恢复此前的对话；内置的助手智能体能够依据自动生成的清单，接手开放式子任务。开发者可以上传多种“Agent Skills”，并接入模型上下文协议（MCP）服务器等外部工具。
按 AWS 的说法，Strands Harness 在多项行业基准测试中表现良好。在使用同一底层模型时，它比基于其他框架构建的智能体效率高 26%；相比 Claude Code 和 Codex，它的 token 效率更高，在若干其他基准上的成绩也更好。例如在一项使用 Anthropic Fable 5 模型的测试中，Strands Harness 完成相同任务的成本比 Claude Code 低 77%，同时在 Terminal Bench 2.1 基准上的总分更高。
AWS 称，Strands Harness 的主要用途是新 AI 应用的快速原型开发。AWS 的一个团队用它开发了 Strands CLI 命令行界面，让开发者和没有编程经验的人都能用自然语言命令制作智能体原型：用户只需选定底层模型，添加自己认为需要的提示词和工具，再用“/export”命令把底层 harness 代码导出为 Python 或 TypeScript 文件。
Strands Harness 可从 GitHub 下载，也可通过标准包管理器直接安装，命令为 pip install strands-agents-harness 或 npm install strands-agents-harness。