strands-labs/strands-decider
PublicA small, fast decision model, or system one model, for agentic workflows. Pick between options or rate on a scale faster than an LLM, with a calibrated confidence on every decision.
Bee AI phân tích repositoryBETA
AI đọc README và cây file để tóm tắt, gợi ý cách dùng và đánh giá repository. Mọi con số lấy từ kho Bee, không do AI ước lượng.
Cập nhật lần cuối: 11/10/2026
Tóm tắt bởi Bee AI
Mô hình ra quyết định 'hệ thống một' nhỏ gọn, tốc độ cao (khoảng 1.9B tham số) hỗ trợ phân loại lựa chọn và chấm điểm tin cậy đã hiệu chuẩn cho các luồng agentic AI.
- Thay thế head sinh văn bản của Qwen3.5-2B-Base bằng pointer head ~1 triệu tham số và LoRA rank-16, thực hiện suy luận trong một forward pass duy nhất.
- Cung cấp điểm tin cậy đã hiệu chuẩn cho mọi quyết định; các dự đoán có độ tin cậy >= 0.9 đạt độ chính xác khoảng 95% trên các tác vụ chưa từng thấy.
- Đạt độ trễ trung vị 115 ms trên RTX 3090 và 153 ms trên Apple Silicon M3 Pro.
- Hỗ trợ đa phương thức thông qua tính năng vision native của Qwen3.5-2B-Base khi dùng cờ --vision.
Lưu ý
- Phần mở rộng MLX cho Apple Silicon cần cài đặt từ mã nguồn clone qua pip install -e '.[mlx]' cho đến bản phát hành tiếp theo.
- Tính năng xử lý ảnh yêu cầu transformers 5.18 trở lên và gói cài đặt phụ trợ strands-decider[vision].
- Quy trình huấn luyện yêu cầu máy chủ Linux hoặc WSL2 có GPU NVIDIA và flash-linear-attention.
Điểm BeeTính thuần từ số liệu trong kho Bee, không phải AI chấm: bách phân vị sao 30% · độ tươi lần push 25% · fork và watcher 15% · README, giấy phép, mô tả 20% · có bản phát hành 10%.
- Độ phổ biến18
- Độ tươi100
- Cộng đồng46
- Tài liệu100
- Phát hành20
- Mức độ khóTrung bình
- Phù hợp vớiLập trình viên · Nhà nghiên cứu
- Loại dự ánThư viện
- Giấy phépApache-2.0
Kiến trúc & Công nghệ
Công nghệ AI nhận ra từ README và cây file — chỉ những mục nằm trong danh sách Bee kiểm.
Tech stack
Python
Transformers
PyTorch
CUDA
AWS
Kiến trúc tổng quan
Repository → công nghệ chính → các thư mục cấp 1 có thật trong repo; vai trò do AI mô tả.
src/Mã nguồn chính của thư viện và CLI strands-decider.docs/Tài liệu kỹ thuật về kiến trúc, suy luận và xử lý hình ảnh.examples/Các ví dụ minh họa tích hợp mô hình vào workflow của agent.evaluation/Kịch bản và báo cáo đo lường benchmark JevBench, độ chính xác và calibration.training/Kịch bản huấn luyện cục bộ và phân tán trên môi trường GPU/AWS.research/Ghi chép nghiên cứu, giả thuyết và nhật ký kết quả các lần huấn luyện.tests/Bộ kiểm thử tự động của dự án.data/Thông tin nguồn dữ liệu, giấy phép và tài liệu tái tạo tập dữ liệu.
Hướng dẫn nhanh
Các bước để bắt đầu với repository này.
git clone https://github.com/strands-labs/strands-decider.git
cd strands-deciderCác use case chính
Những ứng dụng có thể xây dựng từ repository này.
- Điều hướng mô hình (Model routing) để chọn LLM phù hợp nhất cho từng tác vụ.
- Lựa chọn công cụ (Tool selection) và kiểm tra đối số trước khi agent thực thi lệnh gọi.
- Phân loại yêu cầu hỗ trợ (Triage) để chuyển giao ticket đến nhóm phụ trách thích hợp.
- Xây dựng rào chắn an toàn (Guardrails) như kiểm tra cơ sở ngữ cảnh (grounding) và chính sách an toàn.
- Đánh giá chất lượng và chấm điểm phản hồi của các mô hình với chi phí thấp.
Repository tương tự
Cùng chủ đề trong kho Bee.
- 1
openclaw/openclawThe AI that really does things. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞392.1k+517
- 2
donnemartin/system-design-primerLearn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview. Includes Anki flashcards.374.3k+895
- 3
vinta/awesome-pythonThe definitive list that answers "I want to do X in Python, which tool should I use?"327.7k+1.8k
- 4
obra/superpowersAn agentic skills framework & software development methodology that works.299.8k+3.4k
- 5
practical-tutorials/project-based-learningCurated list of project-based tutorials286.8k+604
Nội dung do AI sinh, có thể sai hoặc thiếu — số liệu lấy từ kho Bee, không do AI ước lượng. Cập nhật lần cuối: 11/10/2026.