En la era de la inteligencia artificial generativa, las empresas se enfrentan al desafío de desarrollar agentes inteligentes que sean robustos, escalables y seguros. Amazon ha apostado por la creación de plataformas que faciliten y aceleren el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, destacando entre ellas Amazon Bedrock Agents. La segunda parte de una serie centrada en las mejores prácticas para utilizar esta herramienta aborda las consideraciones arquitectónicas y los ciclos de desarrollo necesarios para crear agentes más eficientes y seguros.
Uno de los aspectos clave del desarrollo de estos agentes es la implementación de un sistema completo de registros y observabilidad. Desde el inicio del desarrollo, se vuelve crucial habilitar el registro de invocación de modelos, lo cual permite capturar de manera segura tanto las solicitudes como las respuestas. La trazabilidad de eventos en tiempo real proporciona una visión detallada de los procesos orquestados por los agentes, siendo indispensable para la depuración y auditoría.
Además, la utilización de infraestructura como código (IaC) es vital para lograr una implementación repetible y confiable de agentes en producción. Los frameworks de IaC facilitan la reutilización y actualización eficiente de los agentes, mientras que los planos de agentes ofrecen plantillas para capacidades comunes. Esto no solo fomenta la creación de agentes más robustos, sino que también promueve la reutilización de componentes en distintas aplicaciones.
Enriquecer las interacciones con el usuario es posible proporcionando contexto adicional a los agentes mediante el uso de SessionState. Este recurso permite transmitir información específica para contextos de acción, ayudando así a que los modelos de lenguaje interpreten correctamente las solicitudes.
La elección del modelo subyacente es otro paso crítico, y la experimentación con diferentes modelos disponibles permite optimizar la relación entre costo, latencia y precisión. Esto es esencial para adaptar los agentes a un amplio rango de aplicaciones, que van desde las más simples hasta las más complejas.
Los mecanismos de confirmación robustos y flexibles también son cruciales para asegurar el correcto funcionamiento de los agentes. Instruir adecuadamente al agente sobre cuándo requerir confirmación del usuario antes de ejecutar acciones críticas garantiza operaciones seguras y fiables.
Asimismo, integrar prácticas de inteligencia artificial responsable es fundamental para el desarrollo de aplicaciones de IA generativa éticas y transparentes. Los guardrails de Amazon Bedrock brindan herramientas para evitar temas delicados, filtrar contenido perjudicial y proteger la privacidad de los usuarios.
Finalmente, una metodología de crecimiento gradual es clave para una implementación segura y escalable de estos agentes. Comenzar con aplicaciones internas y luego expandirse a usuarios externos ayuda a controlar los riesgos y fortalece la confianza en las soluciones implementadas.
Con este enfoque integral basado en buenas prácticas arquitectónicas y ciclos de desarrollo, Amazon Bedrock Agents se presenta como una poderosa herramienta para integrar agentes inteligentes de manera eficiente en sistemas existentes, brindando habilidades avanzadas que cumplen con las diversas necesidades empresariales.
