שבוע נוסף של חדשות AWS מאחורינו, וממש לפני החג קצת עידכונים למפתחים שבנינו (אבל לא רק). השבוע Strands Agents הגיע למליון הורדות, הושקו מודלים חדשים ב – Amazon Bedrock, חידושים נוספים בשרותים למפתחים ו – Gartner Magic Quadrant חדש (ולא ממש מפתיע). בואו נצלול לפרטים!
Strands Agents – כלי פיתוח לסוכני AI מבית AWS עם יותר ממיליון הורדות
מקודם יותר, בחודש מאי השנה, AWS השיקה גרסת Preview של Strands Agents וביולי הושקה גרסה 1.0. Strands Agents הוא SDK פשוט אך רב-עוצמה, המאמץ גישה מבוססת מודלים לבנייה והפעלה של סוכני בינה מלאכותית. החל מצ'אטים פשוטים ועד תהליכי עבודה אוטונומיים מורכבים, מפיתוח מקומי ועד פריסה בסביבת Production, ה – SDK מתרחב בהתאם לצרכים שלך.
ממש לאחרונה עבר Strands Agents את רף מיליון ההורדות וקיבל יותר מ-3,000 כוכבים ב-GitHub, פחות מ-4 חודשים מאז השקתו ב – Preview במאי 2025. עם Strands Agents, מפתחים יכולים לבנות מערכות AI מבוססות Multi Agents ברמת Production בכמה שורות קוד.
הכלי עבר שיפורים מתמשכים הכוללים תמיכה בתבניות Multi Agents, פרוטוקול A2A, ו-Amazon Bedrock AgentCore. מפתחים יכולים להשתמש באוסף של דוגמאות מימוש כדי לעזור להם להתחיל בבניית סוכנים חכמים באמצעות Strands Agents.
על מנת להתחיל לפתח עם Strands Agents עליכם להתקין א ה – SDK
pip install strands-agents strands-agents-tools
וזה כל מה שצריך על מנת להגדיר את הסוכן הראשון שלכם:
from strands import Agent
from strands_tools import calculato
agent = Agent(tools=[calculator])
agent("What is the square root of 1764")
ההצלחה של Strands Agents מדגישה את התנופה הגדולה בתחום פיתוח סוכני AI, וכיצד כלים פתוחים מקלים על מפתחים לאמץ טכנולוגיות אלו במהירות. AWS מעודדת גם תרומות ומשוב לפרויקט כולל דיווחי באגים, תכונות חדשות, תיקונים, או תיעוד נוסף. מידע נוסף ודוגמאות אפשר למצוא ב – Github של הפקויקט.
מודלים חדשים ב-Amazon Bedrock
Qwen3
בשבוע שעבר הזכרתי את אושר המודלים של Amazon Bedrock. השבוע Bedrock מרחיב את היצע המודלים שלו עם הוספת ארבעה מודלים מבוססי Qwen3 של Alibaba, המאפשרים למפתחים לגשת ולהריץ אותם בסביבה מנוהלת במודל Serverless. המודלים הללו מציעים גם ארכיטקטורות לתמיכה במגוון רחב של שימושים, כולל יצירת קוד מתקדמת, אוטומציה עסקית, ויכולות AI מותאמות לעלות.
ארבעת המודלים החדשים הם:
- Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct – מודל Mixture-of-Experts – MoE המיועד לקידוד ומשימות סוכנים (agentic tasks) עם ביצועים חזקים במבחני קידוד, שימוש בדפדפן ושימוש בכלים.
- Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct – מודל MoE קטן יותר המתאים לקידוד ומעקב אחרי הוראות. הוא מצטיין בכתיבת קוד ו – Debugging במגוון שפות.
- Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 – מודל MoE לקידוד, פתרון בעיות מתמטיות וסיבתיות.
- Qwen3-32B (Dense) – מודל "דחוס", עם מספר קטן של פרמטרים המתאים לסביבות Real time או סביבות המוגבלות במשאבים.
המודלים מציגים מספר תכונות מעניינות:
- יכולות סוכניות (Agentic) – המודלים יכולים לטפל בהיסקים רב-שלביים ותכנון מובנה בקריאת מודל אחת, ותומכים ב-tool calling לתקשורת עם סביבות חיצוניות.
- מצבי חשיבה היברידיים – מציג גישה היברידית לפתרון בעיות: מצב חשיבה לניתוח צעד-אחר-צעד ומצב ללא חשיבה לתשובות מהירות יותר.
- טיפול בהקשר (Context) ארוך – מודלי Qwen3-Coder תומכים בחלונות הקשר מורחבים (עד 256K טוקנים במקור ועד מיליון טוקנים עם שיטות אקסטרפולציה).
ואם כבר הזכרנו Strands Agents, הנה דוגמת קוד פשוטה ליצירת סוכן AI עם המודלים החדשים :
from strands import Agent
from strands_tools import calculator
agent = Agent(
model="qwen.qwen3-coder-480b-a35b-v1:0",
tools=[calculator]
)
agent("Tell me the square root of 42 ^ 9")
with open("function.py", 'r') as f:
my_function_code = f.read()
agent(f"Help me optimize this Python function for better performance:\n\n{my_function_code}")
מודלי Qwen3 זמינים כעת באזורי AWS שונים, כאשר Qwen3-32B ו-Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct זמינים באזורים הרבים ביותר. זוהי תוספת מצוינת לארגז הכלים של מפתחי AI שמחפשים ביצועים גבוהים במגוון יכולות עם דגש על יצירת קוד ואוטומציה.
DeepSeek
בנוסף למודלים של Qwen3 הוכרז על זמינות של מודל DeepSeek-V3.1 – מודל היברידי עם משקלות פתוחים המאפשר למפתחים לעבור בין מצב חשיבה עם ניתוח צעד-אחר-צעד מפורט לבין מצב ללא חשיבה, לתגובות מהירות יותר.
לפי המידע מ – DeepSeek, מצב החשיבה של DeepSeek-V3.1 משיג איכות תשובות דומה עם תוצאות טובות יותר, היסק רב-צעדי חזק יותר למשימות חיפוש מורכבות, ושיפור גדול ביעילות החשיבה בהשוואה ל-DeepSeek-R1-0528.
הביצועים של DeepSeek-V3.1 בשימוש בכלים ומשימות סוכניות השתפרו משמעותית באמצעות אופטימיזציה לאחר האימון בהשוואה למודלי DeepSeek קודמים. המודל תומך ביותר מ-100 שפות עם שליטה כמעט מושלמת, כולל שיפור משמעותי ביכולת בשפות עם מיעוט מקורות. כמפתחים, תוכלו לבנות אפליקציות גלובליות המספקות דיוק משופר עם פחות "הזיות" בהשוואה למודלי DeepSeek קודמים, תוך שמירה על שקיפות בתהליך קבלת ההחלטות שלו.
שימושים מרכזיים במודל כוללים:
- יצירת קוד – DeepSeek-V3.1 מצטיין במשימות קידוד עם שיפורים במדדי הנדסת תוכנה וביכולות סוכני קוד.
- כלי AI סוכניים – המודל כולל שיפורים בקריאת כלים באמצעות אופטימיזציה לאחר האימון, מה שהופך אותו לחזק בשימוש בכלים ותהליכי עבודה של סוכנים.
- אפליקציות ארגוניות – המודל משתלב בפלטפורמות צ'אט שונות וכלי פרודוקטיביות, ומשפר אינטראקציות משתמשים כגון שירות לקוחות.
ניתן להפעיל ולכבות את מצב החשיבה על ידי הפעלה/כיבוי של מצב Model reasoning כדי לייצר שרשרת מחשבה של התשובה לפני המסקנה הסופית.
DeepSeek-V3.1 זמין כעת באזורי US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific (Mumbai), Europe (London), ו-Europe (Stockholm). זו תוספת מעניינת למגוון הכלים של מפתחי אפליקציות AI שמחפשים מודל עם יכולות חשיבה היברידיות.
AWS Step Functions מוסיפה מקורות נתונים ומשפרת יכולות ניטור עבור Distributed Map
AWS Step Functions תומכת כעת במקורות נתונים נוספים ומטריקות ניטור חדשות עבור Distributed Map.
עם עדכון זה, Distributed Map תומכת כעת בקלטי נתונים נוספים, כך שמפתחים יכולים להריץ תהליכי אנליטיקה בקנה מידה גדול, כולל תהליכי ETL. יכולות אלו כוללות:
- עיבוד נתונים ישיר של AWS Athena וקבצי Parquet
- איטרציה על אובייקטי S3 תחת קידומת מסוימת באמצעות S3ListObjectsV2
- קריאה מאובייקטי JSON וחילוץ נתוני מערך מאובייקט JSON מ-Amazon S3 או קלט של ה – Step
בנוסף, מעכשיו מפתחים מקבלים נראות של השימוש שלהם ב-Distributed Map עם מטריקות כמו Approximate Open Map Runs Count, Open Map Run Limit, ו-Approximate Map Runs Backlog Size.
עדכונים אלו מאפשרים גמישות רבה יותר באופן שבו אנחנו מקבלים ומעבדים נתונים ומספקים כלים טובים יותרלניטור וביצועים.
AWS מוכרזת כמובילה ב – Gartner Magic Quadrant לפלטפורמות אפליקציה מבוססות ענן וניהול קונטיינרים
AWS הוכרזה כמובילה במרובע הקסם של Gartner בשתי קטגוריות חשובות למפתחים:
- פלטפורמות אפליקציה מבוססות-ענן – זו השנה השנייה ברציפות שבה AWS מובילה בקטגוריה זו, ממוקמת בעמדה הגבוהה ביותר ב-"יכולת ביצוע".
- ניהול קונטיינרים – AWS מובילה בקטגוריה זו זו השנה השלישית, וממוקמת בעמדה המרוחקת ביותר ב-"שלמות החזון".
ההכרה הזו מדגישה את עוצמת פתרונות הפיתוח המבוססים ענן של AWS, המציעים למפתחים מגוון אפשרויות לבניית אפליקציות מודרניות עם יכולות AI חזקות, תוך אינטגרציה עמוקה בכל מגוון שירותי AWS.
פורטפוליו פיתוח האפליקציות של AWS כולל שירותים כמו AWS Lambda, AWS App Runner, AWS Amplify ו-AWS Elastic Beanstalk, המציעים אפשרויות גמישות לבניית אפליקציות מודרניות. בנוסף, שירותי הקונטיינרים של AWS מציעים אורקסטרציה מנוהלת מלאה של קונטיינרים עם פתרונות ייחודיים ל – AWS וטכנולוגיות קוד פתוח.
כמפתחים, אנו נהנים מאפשרויות כמו Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) ו-Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), שניהם יכולים לשמש יחד עם AWS Fargate לפריסת קונטיינרים. בנוסף, EKS Auto Mode מפשט את ניהול Kubernetes על ידי הקצאה אוטומטית של תשתית, בחירת Instances אופטימליים ויכולות Scaling של משאבים עבור יישומים מבוססי קונטיינרים.
ההכרה הזו מחזקת את העובדה ש-AWS מספקת את המגוון הרחב והעמוק ביותר של שירותים ללקוחות, ומאפשרת למפתחים גמישות וחדשנות לבניית פתרונות טכנולוגיים.
סיכום השבוע
אז ממש לפני שתתחיל עוד שנה רציתי להגיד שנה טובה לכולם. שנה שבה ישובו כל החטופים וכל החיילים, יחזור השקט לישראל ונוכל להתרכז יותר בחדשנות ופחות בחדשות.
שנה טובה!
עוד חדשות AWS – בעמוד ה – News.
