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AWS veröffentlicht zwei Open-Source-Bausteine für KI-Agenten

AWS stellt mit Strands Decider 2B ein Modell für Entscheidungen in Agentenabläufen und mit Strands Box eine Umgebung zur kontrollierten Ausführung vor. Die Projekte decken Auswahl und Begrenzung von Agentenaktionen ab.

Symbolbild: AWS veröffentlicht zwei Open-Source-Bausteine für KI-Agenten
Symbolbild · KI-generiert

Strands Decider 2B soll innerhalb eines Agentenablaufs aus vorgegebenen Optionen auswählen, statt lange Antworten zu formulieren. Mögliche Aufgaben sind die Weiterleitung an ein Modell, die Auswahl eines Werkzeugs, Klassifizierung, Schutzregeln und Kontextverwaltung. Das Modell liefert zu einer Entscheidung auch Konfidenzwerte. Es basiert auf Qwen3.5-2B; anstelle des Sprachmodellkopfs kommt ein Pointer Head zum Bewerten möglicher Antworten zum Einsatz. Für die Feinabstimmung nutzt AWS einen LoRA-Adapter mit Rang 16.

AWS stellt Modellgewichte, Trainingsdaten und Skripte bereit, sodass Entwickler das Modell lokal ausführen und verändern können. Auf einer NVIDIA RTX 3090 lag die mediane Entscheidungszeit nach Angaben von AWS bei rund 115 Millisekunden; für kleine Aufgaben auf einem Apple M3 MacBook waren es 153 Millisekunden. Im Benchmark JevBench erreichte der Checkpoint v19 laut AWS 72,3 Prozent Genauigkeit bei 231 öffentlichen Aufgaben. Das Paket strands-decider lässt sich über eine Kommandozeile oder in Strands-Agenten verwenden.

Strands Box befindet sich in einer Developer Preview und isoliert die Ausführung von Agenten. Die Umgebung unterstützt Shell-Befehle, Python, MCP-Werkzeuge, Dateisystemzugriffe und Netzwerkzugriff. Eine Betriebssystem-Isolierung leitet Interaktionen durch eine Richtlinienschicht auf Basis der Open-Source-Policy-Sprache Dogwood. Regeln können Aktionen anhand ihrer Inhalte und der bisherigen Ausführung erlauben oder blockieren. So lässt sich etwa festlegen, dass ein Agent Tests bestehen muss, bevor er Code in ein Repository überträgt.

Die beiden Projekte erfüllen unterschiedliche Aufgaben: Decider 2B trifft Auswahlentscheidungen, Strands Box setzt Grenzen für die Ausführung. Box soll mit verschiedenen Modellen und Agenten-Frameworks funktionieren, lokal ebenso wie in Cloud-Umgebungen. AWS nennt für Decider 2B Ergebnisse aus JevBench; sie belegen jedoch keinen direkten Leistungsvorsprung gegenüber Jev von TypeSafe AI. Rückmeldungen aus der frühen Nutzung verweisen zudem auf mögliche Schwierigkeiten mit parallelen Anfragen, Apple-Silicon-Kompatibilität und Verzögerungen beim Kaltstart. Entwickler müssen diese Punkte bei der Erprobung berücksichtigen.

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💡 Tipp: Wenn du Agenten mit Werkzeug- oder Netzwerkzugriff entwickelst, kannst du Strands Box in der Developer Preview für Ausführungsregeln testen. Für lokale Auswahlentscheidungen steht Strands Decider 2B samt Gewichten und Trainingsmaterial bereit.

Einzelne Quelle. Wir haben diese Meldung bisher nur bei einem Medium gefunden.

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Quellen

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