AWS 推出开源智能体框架 Strands，宣称 Token 消耗降低约四分之一
亚马逊云科技（AWS）近日正式进军开源智能体 AI 领域，发布了名为 Strands 的新框架。该框架基于 AWS 的 Strands Harness SDK 构建，旨在提供开箱即用的开发体验，支持本地运行或配合客户选择的任意 AI 提供商进行部署。
AWS 在公告中指出，开发者在构建自定义智能体时往往面临底层组件连接复杂的挑战，而 Strands 的设计初衷正是为了解决这一痛点。通过该框架，用户仅需一行 Python 或 TypeScript 代码即可将智能体与所选模型对接，实现了相对即插即用的集成方式。
基准测试表现：效率提升显著
在性能方面，AWS 声称 Strands 框架在使用 Harbor 框架进行测试（测试节点分布于 AWS EC2 虚拟服务器）时，取得了与 Claude Code、Codex 及其他流行框架几乎持平的基准分数。数据显示，相较于直接使用 Claude 或 GPT 模型，Strands 在六项基准测试中消耗的 token 减少了 28%，且在部分场景下准确率甚至高于其他框架。
尽管 AWS 承认 DeepSeek 的框架在 token 效率上更高，但其指出 DeepSeek 在相同测试中的准确率相对较低。Strands 的性能优势主要归功于其默认的 prompt 缓存和上下文管理机制：
- 默认截断超过 1,500 个 token 的工具结果；
- 当上下文窗口使用率超过 85% 时自动压缩；
- 在上下文溢出情况下自动尝试恢复。
定位通用智能体而非编码助手
值得注意的是，AWS 明确将 Strands 定位为“通用智能体”而非专门的“编码智能体”。然而，此次基准测试中的对比对象（包括 Claude Code、Codex、oh-my-pi、OpenCode 和 DeepSeek Harness）均被归类为编码智能体。因此，Strands 与其他通用型 AI 智能体的实际性能对比仍有待观察。亚马逊计划后续发表由研究人员撰写的论文，以披露更多基准测试细节及评估方法。
目前，Strands 框架已正式上线，提供 Python 和 TypeScript 库形式，并配有命令行界面（CLI）。该框架附带技能文件，便于接入用户偏好的工具，发布时已内置 shell、文件和 web 工具支持。AWS 表示，希望借助功能齐全的框架加速原型开发，从而创造出更具实用价值的智能体。作为另一个开源选项，Strands 现已可供试用，但尚缺乏独立的第三方性能评估。
