미국 Amazon Web Services(AWS)는 2026년 9월 29일 주요 대규모 언어 모델(LLM)로 AI 에이전트를 만들 수 있는 오픈소스 도구 Strands 하네스를 공개했습니다. GPT, Claude, Gemini, Ollama 등을 지원하며, 에이전트를 만든 뒤에도 사용할 LLM을 바꿀 수 있습니다. Linux 컨테이너를 갖춘 AWS 외부 환경에도 배포할 수 있습니다.

AI 에이전트는 목표와 환경 설정 등을 기억하고 파일, 네트워크, 실행 환경, 데이터베이스, API, 외부 도구에 접근하는 기능을 LLM과 함께 사용합니다. 정책과 권한을 벗어나지 않도록 하는 가드레일도 결합됩니다. 이런 주변 환경을 하네스라고 부르며, 작업 효율과 토큰 소비, 가드레일 개입에 영향을 줍니다.

Strands 하네스는 AWS가 2026년 8월 공개한 Strands Harness SDK를 기반으로 합니다. Amazon Bedrock의 LLM 외에도 Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini, Ollama, Lite LLM을 지원합니다. 몇 줄의 코드로 에이전트를 만들 수 있으며, 셸 실행, 파일 읽기·쓰기, 웹 검색 기능이 기본으로 포함됩니다. 프롬프트 캐싱과 컨텍스트 관리 기능도 제공합니다. 기본 설정에서는 약 1,500토큰을 넘는 도구 결과를 잘라내고, 컨텍스트 윈도우 사용률이 85%를 넘으면 내용을 요약해 압축합니다. 컨텍스트가 넘치면 루프 안에서 복원하며, 세션별 기억을 저장해 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어갈 수 있습니다. 스킬도 지원합니다.

AWS가 공개한 벤치마크에서 같은 Fable 5를 기반으로 비교했을 때 Strands 하네스 에이전트는 점수 69.7로 1위, 비용 56.29달러로 2위를 기록했습니다. AWS는 기사에 따르면 비교 대상인 Claude Code보다 낮은 비용으로 더 높은 성능을 냈다고 설명했습니다.

명령줄 도구인 Strands CLI에서도 설정할 수 있습니다. 사용자는 LLM, 셸 실행·파일 편집·웹 접속 도구, 플러그인과 기능, 외관을 선택해 에이전트를 구성합니다. 시연에서는 Playwright MCP 서버를 추가하고 블로그 동영상의 지연 시간을 확인하도록 지시하자, 에이전트가 브라우저를 조작해 측정 결과를 출력했습니다. 만든 에이전트는 TypeScript 또는 Python 코드로 내보내 저장할 수 있습니다.

코드에서 모델 이름을 바꾸는 것만으로 Claude Opus 5를 Google Gemini 3.5 Flash나 Ollama의 Llama 3.1 등으로 교체할 수 있습니다. 오픈소스인 만큼 기능을 추가하거나 맞춤 설정할 수 있으며, AWS뿐 아니라 Linux 컨테이너가 작동하는 환경에도 배포할 수 있습니다.

미국 Amazon Web Services(AWS)는 2026년 9월 29일 주요 대규모 언어 모델(LLM)로 AI 에이전트를 만들 수 있는 오픈소스 도구 Strands 하네스를 공개했습니다. GPT, Claude, Gemini, Ollama 등을 지원하며, 에이전트를 만든 뒤에도 사용할 LLM을 바꿀 수 있습니다. Linux 컨테이너를 갖춘 AWS 외부 환경에도 배포할 수 있습니다.

AI 에이전트는 목표와 환경 설정 등을 기억하고 파일, 네트워크, 실행 환경, 데이터베이스, API, 외부 도구에 접근하는 기능을 LLM과 함께 사용합니다. 정책과 권한을 벗어나지 않도록 하는 가드레일도 결합됩니다. 이런 주변 환경을 하네스라고 부르며, 작업 효율과 토큰 소비, 가드레일 개입에 영향을 줍니다.

Strands 하네스는 AWS가 2026년 8월 공개한 Strands Harness SDK를 기반으로 합니다. Amazon Bedrock의 LLM 외에도 Anthropic Claude, OpenAI GPT, Google Gemini, Ollama, Lite LLM을 지원합니다. 몇 줄의 코드로 에이전트를 만들 수 있으며, 셸 실행, 파일 읽기·쓰기, 웹 검색 기능이 기본으로 포함됩니다. 프롬프트 캐싱과 컨텍스트 관리 기능도 제공합니다. 기본 설정에서는 약 1,500토큰을 넘는 도구 결과를 잘라내고, 컨텍스트 윈도우 사용률이 85%를 넘으면 내용을 요약해 압축합니다. 컨텍스트가 넘치면 루프 안에서 복원하며, 세션별 기억을 저장해 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어갈 수 있습니다. 스킬도 지원합니다.

AWS가 공개한 벤치마크에서 같은 Fable 5를 기반으로 비교했을 때 Strands 하네스 에이전트는 점수 69.7로 1위, 비용 56.29달러로 2위를 기록했습니다. AWS는 기사에 따르면 비교 대상인 Claude Code보다 낮은 비용으로 더 높은 성능을 냈다고 설명했습니다.

명령줄 도구인 Strands CLI에서도 설정할 수 있습니다. 사용자는 LLM, 셸 실행·파일 편집·웹 접속 도구, 플러그인과 기능, 외관을 선택해 에이전트를 구성합니다. 시연에서는 Playwright MCP 서버를 추가하고 블로그 동영상의 지연 시간을 확인하도록 지시하자, 에이전트가 브라우저를 조작해 측정 결과를 출력했습니다. 만든 에이전트는 TypeScript 또는 Python 코드로 내보내 저장할 수 있습니다.

코드에서 모델 이름을 바꾸는 것만으로 Claude Opus 5를 Google Gemini 3.5 Flash나 Ollama의 Llama 3.1 등으로 교체할 수 있습니다. 오픈소스인 만큼 기능을 추가하거나 맞춤 설정할 수 있으며, AWS뿐 아니라 Linux 컨테이너가 작동하는 환경에도 배포할 수 있습니다.