Amazon Web Services（AWS）は、AIエージェント開発向けの軽量意思決定モデル「Strands Decider 2B」をオープンソースで公開した。事前に定義した選択肢の中から1つを選ぶ用途に特化し、トークン消費と応答遅延の抑制を図る。

Strands Decider 2Bはテキストを生成するモデルではなく、あらかじめ用意された候補から1つを選択する方式で動作する。ローカル実行や迅速な検証を想定した設計で、ノートPCやパブリッククラウド上で利用できる。

AWSは、選択処理を意思決定モデルに、複雑な推論を大規模言語モデル（LLM）に担わせる「ハイブリッドエージェント」の開発を後押しする考えだ。

意思決定モデルは、LLMとは構造が異なる。LLMがテキストやコード、画像、動画を生成するのに対し、意思決定モデルは事前定義された複数の選択肢から1つを選ぶ。各判断には信頼度スコアが付与され、利用者は応答精度の見極めに活用できるという。

ただ、テキスト生成機能は持たないため、判断理由そのものを説明することはできない。

AWSは、タイプセーフAI「Jev」が意思決定モデルの可能性を示した一方、並列出力型の構造では複雑な推論に性能面の限界があるとみている。Strands Decider 2Bは、こうした制約の改善を狙った試みと位置付けられる。

ベースモデルにはQwen3.5-2Bを採用した。AWSは従来のLLMヘッドを置き換える形で、約100万パラメーター規模の専用「ポインターヘッド」を組み込んだ。

今回公開したのは20億パラメーターの「v.20」。AWSは、150ミリ秒未満の遅延でローカル機器上で実行できる規模に抑えつつ、複雑な意思決定を処理できる水準を確保したと説明している。

モデルはHugging Faceからダウンロードできる。コードベース全体に加え、学習スクリプトとサンプルはGitHubで公開している。

SiliconANGLEが1日（現地時間）に報じた。