En la actualidad, donde la inteligencia artificial generativa avanza rápidamente, las empresas se enfrentan al desafío de desarrollar agentes inteligentes robustos que sean escalables y seguros. Amazon, a la vanguardia de este desarrollo, ha presentado Amazon Bedrock Agents, una plataforma destinada a acelerar la creación de aplicaciones de inteligencia artificial generativa. En un reciente informe, se aborda la segunda parte de una serie que profundiza en las mejores prácticas para optimizar el uso de esta herramienta, incluyendo consideraciones arquitectónicas y ciclos de desarrollo cruciales para crear agentes más eficientes y seguros.
Uno de los aspectos fundamentales en el desarrollo de estos agentes es la implementación de un sistema de registros y observabilidad completo. Desde el inicio, habilitar el registro de invocación de modelos es esencial para capturar de manera segura las solicitudes y respuestas. La capacidad de trazar eventos en tiempo real ofrece una visión detallada de los pasos que orquestan los agentes, algo esencial para la depuración y auditoría.
Adicionalmente, se destaca la importancia del uso de infraestructura como código (IaC) para asegurar una implementación repetible y confiable de los agentes en producción. Los frameworks de IaC no solo permiten reutilizar y actualizar agentes de forma eficiente, sino que los planos de agentes proporcionan plantillas de capacidades comunes, promoviendo la reutilización de componentes en diferentes aplicaciones.
El enriquecimiento de las interacciones con el usuario a través del uso de SessionState es otro elemento clave. Este recurso permite a los agentes recibir información contextual específica, facilitando la interpretación correcta de las solicitudes por parte de los modelos de lenguaje.
La selección del modelo subyacente también es crítica, y la experimentación con diferentes modelos optimiza la relación entre costo, latencia y precisión, adecuando así los agentes a diversas aplicaciones, desde las más básicas hasta las más complejas.
La seguridad en la operación de estos agentes se refuerza mediante mecanismos de confirmación robustos y flexibles. Instruir a los agentes sobre cuándo requerir confirmación del usuario antes de ejecutar acciones críticas garantiza operaciones fiables.
Otro pilar del desarrollo es la integración de prácticas de inteligencia artificial responsable. Las herramientas de guardrails de Amazon Bedrock ayudan a evitar temas delicados, filtrar contenido dañino y proteger la privacidad de los usuarios, promoviendo así aplicaciones de IA generativa éticas y transparentes.
Finalmente, una metodología de crecimiento gradual, que consiste en avanzar paso a paso, es clave para la implementación segura y escalable de estos agentes. Comenzando con aplicaciones internas antes de su liberación a usuarios externos, las empresas pueden controlar el riesgo y fortalecer la confianza en las soluciones implementadas.
Con este enfoque integral, basado en buenas prácticas arquitectónicas y ciclos de vida de desarrollo, Amazon Bedrock Agents se posiciona como una herramienta poderosa para integrar agentes inteligentes de manera eficiente en sistemas existentes, satisfaciendo así las diversas necesidades empresariales.
