AWS libera Strands Harness, un agente de IA un 45% más barato que Claude Code y Codex
La compañía publica como open source un agente de propósito general construido sobre su SDK Strands Agents. El modelo se sigue llamando a Bedrock, pero se puede cambiar por otra línea.
Amazon Web Services ha publicado el código de Strands Harness, un agente de IA de propósito general que distribuye como open source y que, según sus propias pruebas, sale un 45% más barato que Claude Code y Codex manteniendo una precisión parecida. No es un SDK nuevo desde cero: es una capa ya montada encima de Strands Agents, el kit de agentes en Python que AWS sacó en mayo de 2025 y que después llevó a TypeScript.
Marc Brooker, VP y distinguished engineer de AWS, lo describe como un Strands Agent preconfigurado. Trae de serie herramientas de fichero, shell y web, además de gestión de contexto, memoria, sesiones persistentes, caché de prompts y delegación entre agentes. Cada agente se puede ajustar por separado: cambiarle las instrucciones, elegir el modelo, decidir qué herramientas ve y si puede derivar trabajo a otro agente.
Qué parte depende de AWS y qué no
Casi todo el harness funciona fuera de la infraestructura de AWS. El bucle del agente, las herramientas, el manejo de contexto, las sesiones y la delegación vienen en la publicación open source y se ejecutan por defecto en la máquina donde corre el agente. La excepción es la llamada al modelo, que AWS enruta por Amazon Bedrock, su servicio gestionado de modelos fundacionales. Brooker dice que es el único valor por defecto atado a su nube y que se sustituye con una línea: el repositorio del SDK admite Anthropic, OpenAI o Google como proveedor, o un modelo local vía Ollama. Cambiar de proveedor no obliga a cambiar de modelo, aunque cambiar de modelo sí altera el comportamiento del agente, avisa.
El resto de valores por defecto también es editable: herramientas y skills propias, servidores MCP, forma de gestionar el contexto y dónde se guarda el estado de sesión. Incluye una CLI para prototipar y configurar agentes de forma interactiva, y el comando /export saca el agente resultante como código Python o TypeScript. Hay además un Agent Skill pensado para que otros agentes de programación entiendan el propio Strands Harness, sepan añadirle servidores MCP y generar configuración de despliegue para AWS, GCP, Azure, Cloudflare y Modal.
Los números son de AWS
La compañía promedió su puntuación en seis benchmarks (ALFWorld, ContextBench, GAIA, WebShop, τ³-bench y Terminal-Bench 2.1) y la comparó con el coste medio por tarea en las mismas pruebas. Frente a Claude Code y Codex sale un 45% más barato con precisión comparable. La ventaja baja al 28% cuando entra en la comparación DeepSeek Harness, que según AWS corrió un 14% más barato que Strands Harness en ejecuciones equivalentes.
En Terminal-Bench 2.1 con Fable 5, AWS cifra el coste en 56,29 dólares frente a los 248,05 de Claude Code a lo largo de 89 pruebas, un 77% menos, con puntuaciones de 69,7 y 61,8. DeepSeek Harness habría gastado 40,30 dólares, con 59,5 de puntuación. AWS atribuye buena parte del resultado a sus valores por defecto de gestión de contexto: trunca salidas de herramientas especialmente grandes, compacta el contexto cuando pasa un umbral y trata de recuperarse dentro del bucle del agente si el contexto se desborda.
Con las cifras en la mano, el mensaje de AWS es que el harness —no el modelo— mueve de verdad el coste de operar un agente. Conviene recordar que los números los publica la propia compañía, sin verificación independiente, y que la comparación se hace contra productos que no se pueden desplegar en la nube que uno elija, que es justo el hueco que Strands Harness quiere ocupar.
