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전송 2026-09-23 16:33
[뉴스/보도자료]

AWS, 토큰 비용을 28% 낮춘 오픈소스 AI 에이전트 '스트랜즈 하네스' 공개

아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 'AWS')는 오늘 오픈소스 AI 에이전트인 '스트랜즈 하네스(Strands harness)'를 공개했다. 스트랜즈 하네스는 AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 구성 요소를 하나로 조립해 둔 '실행 환경(harness, 하네스)'으로, 개발자가 로컬 PC에서 곧바로 실행하거나 원하는 클라우드에 배포할 수 있으며, 자유롭게 수정할 수 있는 아파치 2.0(Apache 2.0) 라이선스로 제공된다.

그동안 개발자들은 클로드 코드(Claude Code)나 코덱스(Codex) 같은 기존 도구가 "손대지 않아도 잘 작동하는" 경험을 제공한다는 점을 높이 평가해 왔다. 그러나 직접 에이전트를 만들려고 하면, 여러 기본 요소를 일일이 알맞게 연결해야 해 그 매끄러운 경험을 재현하기가 쉽지 않았다. 스트랜즈 하네스는 이 과정을 미리 조립해 제공함으로써, 개발자가 자신이 선택한 AI 모델과 코드 한 줄로 바로 에이전트를 구동할 수 있도록 했다. 특정 코딩 작업에 한정된 도구가 아니라, 다양한 업무에 두루 쓸 수 있는 범용 에이전트를 목표로 설계됐다.

비용은 낮추고 정확도는 유지
AWS 자체 테스트에 따르면, 동일한 클로드(Claude) 또는 GPT 모델을 사용했을 때 스트랜즈 하네스는 6개 벤치마크 전반에서 토큰(AI 모델이 처리하는 텍스트의 최소 단위이자 비용 산정 기준) 비용을 평균 28% 절감했다. 정확도는 클로드 코드, 코덱스 등 널리 쓰이는 기존 도구와 동등하거나 더 높은 수준을 유지했다. 특히 '페이블 5(Fable 5)' 모델을 사용한 시험에서는 클로드 코드보다 비용이 77% 낮았고, '터미널 벤치 2.1(Terminal Bench 2.1)' 점수는 더 높았다. 해당 테스트는 아마존 EC2(Amazon EC2) 상의 분산 환경에서 하버(Harbor) 도구를 이용해 진행됐으며, 상세 결과는 후속 논문으로 공개될 예정이다.

스스로 정보를 정리하는 기본 설계
이러한 토큰 효율의 상당 부분은 모델이 한 번에 기억하고 참고하는 정보의 범위를 나타내는 컨텍스트(context)를 관리하는 '컨텍스트 관리' 기본 설정에서 비롯됐다. 스트랜즈 하네스는 ▲도구 실행 결과가 약 1,500토큰을 넘으면 자동으로 요약•축약하고 ▲기억할 수 있는 정보 범위가 85%를 넘어서면 대화 내용을 자동 요약(compaction)하며 ▲정보가 넘칠 경우 실행 도중 자동으로 복구하는 기능을 기본 제공한다. 또한 반복되는 요청 내용을 저장해 재사용하는 '프롬프트 캐싱(prompt caching)'을 적용해 처리 시간과 비용을 함께 줄인다.

한 줄로 시작하는 손쉬운 사용
스트랜즈 하네스는 아마존 베드록(Amazon Bedrock), 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI), 구글(Google)의 최신 모델은 물론, 로컬에서 구동되는 올라마(Ollama) 모델과도 연동된다. 개발자는 원하는 모델을 이름으로 지정하기만 하면 된다. 기본 제공 에이전트는 ▲셸(명령어 실행), 파일 읽기•쓰기•편집, 웹 검색 등 모델이 이미 다룰 줄 아는 기본 도구를 탑재하고 ▲방대한 실행 결과는 파일로 옮기고 반복 요청은 캐싱해 스스로 정보 범위를 관리하며 ▲여러 작업 세션에 걸쳐 장기 기억을 유지하고, 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어간다. 또한 복잡한 작업은 내장된 보조 에이전트에 위임하고, 여러 단계에 걸친 작업은 체크리스트로 관리한다.

어디서든 배포, 손쉬운 프로토타이핑
스트랜즈 하네스는 리눅스 컨테이너를 지원하는 모든 환경에 배포할 수 있다. 여기에는 모달(Modal), 클라우드플레어 컨테이너스(Cloudflare Containers), 애저 컨테이너 앱스(Azure Container Apps), 구글 클라우드 런(Google Cloud Run), 아마존 ECS(Amazon ECS), 아마존 베드록 에이전트코어(Amazon Bedrock AgentCore) 등이 포함된다.

함께 제공되는 '스트랜즈 CLI(Strands CLI)'를 이용하면 자연어로 에이전트를 시제품 형태로 빠르게 구성할 수 있다. 모델 공급자를 연결하고 원하는 지시문과 도구를 추가하면 에이전트가 실제로 작동하며, /export 명령을 실행하면 타입스크립트 또는 파이썬 코드로 내려받아 원하는 코딩 도구로 이어서 개발할 수 있다. 예를 들어 에이전트에게 "플레이라이트(Playwright) MCP를 추가하라"고 지시하면 해당 도구가 자동으로 연결되고, /export로 완성된 코드를 바로 확보할 수 있다. 

스트랜즈 CLI 자체도 스트랜즈 하네스를 기반으로 만들어졌다. 스트랜즈 하네스는 기본 설정을 자유롭게 변경하거나 모델을 교체하고, 도구를 추가하거나 하부의 스트랜즈 하네스 SDK 단계까지 구성 요소를 단계적으로 바꿀 수 있어 완전한 맞춤 설정이 가능하다.

지금 사용하기
스트랜즈 하네스는 파이썬의 경우 pip install strands-harness, 타입스크립트의 경우 npm install @strands-agents/harness 명령으로 간단히 설치할 수 있다. 대화형 환경을 원하는 경우 npm install -g @strands-agents/cli로 스트랜즈 CLI를 내려받으면 된다. 

  태그(Tag)  : AI
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