亚马逊云科技（AWS）发布开源决策模型 Strands Decider 2B，专门从预设选项中作出选择，并给出置信度分数。该模型已可使用，体积小到能够在本地运行，面向需要快速、低成本判断下一步操作的 AI 智能体工作流。
它的设计受到 TypeSafe 决策模型 Jev 启发。与生成开放式文本的大语言模型不同，Strands Decider 2B 将输出限定在事先设定的答案范围内。开发者可以让它判断工作流接下来执行哪个步骤，再结合置信度安排后续动作，无须每一步都调用功能完整的大模型。
项目由亚马逊杰出工程师 Marc Brooker 发起。他尝试自行构建类似 Jev 的模型，成果曾短暂登上 Jevbench 同规模模型排名首位。随后，亚马逊工程师整理了项目，通过研发智能体部署工具与协议的 Strands Labs 对外发布。Brooker 表示，AWS 客户的工作流并非始终需要完整大模型的能力与成本，这类工具可以提供延迟更低、输出范围更明确的决策步骤。
OpenAI 也在同一周宣布了类似产品。自 TypeSafe 推出 Jev 以来，研究人员已制作数十个同类模型。Brooker 认为，后续优化要在提高决策准确性、让置信度更准确反映结果的同时，保留模型的语言理解和通用知识能力。据TechCrunch报道。