"토큰 비용 28% 절감" 오픈소스 범용 에이전트 프레임워크 등장

요약 기존에 개발자들이 Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트 환경을 로컬에서 쓰다가 클라우드나 자체 서비스에 올리려 할 때, 프롬프트 캐싱이나 컨텍스트 관리 등 밑바닥 파이프라인을 직접 조립해야 하는 난관에 부딪히곤 했습니다. Strands 팀이 발표한 'Strands harness'는 이러한 불편함을 해소하기 위해 만들어진 범용 AI 에이전트 프레임워크입니다. Apache 2.0 라이선스로 오픈소스로 공개되었으며, 코딩 전용이 아닌 범용 작업 처리를 목표로 설계되었습니다. 가장 눈에 띄는 부분은 비용 절감 효과입니다. 6개 벤치마크 테스트에서 Claude나 GPT 동일 모델을 사용했을 때 기존 하네스 대비 토큰 비용을 28% 절감하면서도 유사하거나 더 나은 정확도를 기록했다고 밝혔습니다. 특히 Fable 5 환경의 Terminal Bench 2.1 벤치마크에서는 Claude Code 대비 비용을 77% 절감하면서도 더 높은 점수를 냈다고 전했습니다. Deepseek Harness의 경우 토큰 효율성은 가장 높았으나 정확도 점수가 가장 낮았던 반면, Strands는 정확도 손실 없이 효율을 챙긴 점을 강조하고 있습니다. 이러한 효율성은 기본 탑재된 컨텍스트 관리 로직 덕분입니다. 약 1,500토큰이 넘어가는 도구 실행 결과는 자동으로 잘라내고, 컨텍스트 윈도우 사용량이 85%를 초과하면 자동 압축(요약)을 실행하며, 오버플로우 발생 시 루프 내에서 복구 절차를 밟도록 설계되었습니다. 또한 Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI, Google뿐만 아니라 Ollama나 LiteLLM 등 다양한 모델을 파이썬이나 타입스크립트 코드 단 한 줄로 연결해 즉시 셸, 파일 편집, 웹 도구 등을 갖춘 에이전트를 가동할 수 있습니다.