Amazon Web ServicesがAIエージェント向けのオープンソースプロジェクトであるStrands Decider 2BとStrands Boxを公開
2026年11月1日 · 読了 1 分
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Amazon Web Servicesが、AIエージェント開発に向けた2つのオープンソースプロジェクトであるStrands Decider 2BとStrands Boxを導入しました。これらのプロジェクトは、ツール利用やコード実行、外部システムとの相互作用を行うエージェントの構築における課題を解決することを目的としています。
Strands Decider 2Bは、20億個のパラメータを持つ小型モデルであり、冗長なテキストを生成するのではなく、定義済みの選択肢から意思決定を行うように設計されています。このモデルはQwen3.5-2Bをベースにしており、言語モデルヘッドを候補回答のスコアリング用ポインタヘッドに置き換え、rank-16 LoRAアダプタを用いて微調整されています。モデルの重み、訓練データ、スクリプトが公開されており、開発者はローカル環境で実行および修正が可能です。主な用途として、モデルルーティング、ツール選択、分類、ガードレール、コンテキスト管理などが挙げられます。
性能面では、NVIDIA RTX 3090での意思決定遅延の中央値は約115ミリ秒、Apple M3 MacBookでの小型タスク処理は約153ミリ秒となっています。また、JevBenchによる評価では、v19チェックポイントが231の公開タスクにおいて72.3パーセントの正解率を記録しました。競合となるTypeSafe AIのJevも構造化された意思決定をサポートしていますが、Jevがホスト型APIで提供されるのに対し、Strands Decider 2Bはオープンソースでありローカル実行が可能です。ただし、公開された結果では、性能面でJevを直接的に上回っていることは証明されていません。
一方、開発者プレビュー段階にあるStrands Boxは、エージェントの実行に隔離環境を提供するサンドボックスです。これはオペレーティングシステムレベルの隔離と、エージェントの実行可能操作を定義するオープンソースのポリシー言語であるDogwoodを組み合わせています。シェルコマンド、Python実行、MCPツール、ファイルシステム操作、ネットワークアクセスをサポートしており、カーネルによって強制される隔離メカニズムを通じて、エージェントの相互作用をポリシー層にルーティングします。これにより、開発者は操作内容や履歴に基づき、例えばコードをリポジトリにプッシュする前にテストを必須にするなどの制限を、プロンプト指示に依存せず設定できます。
初期の開発者からのフィードバックでは、Strands Decider 2Bがサポートされていない天気ツールを呼び出すのを阻止できることが報告されています。一方で、GitHub上の議論では、同時リクエスト、Apple Siliconとの互換性、コールドスタートの遅延に関する問題が指摘されており、商用環境への導入前に評価が必要な点として浮き彫りになっています。