En la actualidad, la inteligencia artificial generativa ha emergido como una herramienta clave para las empresas, que enfrentan el desafío de desarrollar agentes inteligentes que sean robustos, escalables y seguros. Amazon ha respondido a esta necesidad mediante la creación de plataformas que facilitan el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, entre ellas, Amazon Bedrock Agents. En una serie dedicada a examinar las mejores prácticas para utilizar esta herramienta, se han destacado varias consideraciones arquitectónicas y ciclos de desarrollo que son fundamentales para crear agentes más eficientes y seguros.
Uno de los elementos más importantes en el desarrollo de estos agentes es la implementación de un sistema completo de registros y observabilidad. Desde el comienzo del proceso de desarrollo, es crucial habilitar el registro de invocación de modelos para capturar de manera segura las solicitudes y respuestas. La capacidad de trazar eventos en tiempo real proporciona una visión detallada de los pasos orquestados por los agentes, lo cual es esencial para la depuración y auditoría.
Otra estrategia importante es la utilización de infraestructura como código (IaC), que permite una implementación repetible y confiable de agentes en producción. Los frameworks de IaC facilitan la reutilización y actualización eficiente de agentes, mientras que los planos de agentes ofrecen plantillas de capacidades comunes. Esto no solo contribuye a crear agentes más robustos, sino que también fomenta la reutilización de componentes a través de diferentes aplicaciones.
Para enriquecer las interacciones con el usuario, es fundamental proporcionar contexto adicional a los agentes mediante la utilización de SessionState. Este recurso permite transmitir información específica para contextos de acción, colaborando a la interpretación correcta de las solicitudes por parte de los modelos de lenguaje.
La elección del modelo subyacente es otro paso crítico, ya que la experimentación con diferentes modelos disponibles optimiza la relación entre costo, latencia y precisión. Esto es vital para adaptar los agentes a diversas aplicaciones, desde las más simples hasta las más complejas.
La seguridad en el funcionamiento de los agentes también se considera mediante mecanismos de confirmación robustos y flexibles. Enseñar al agente cuándo requerir la confirmación del usuario antes de ejecutar acciones críticas garantiza operaciones seguras y confiables.
Además, integrar prácticas de IA responsable es esencial para el desarrollo de aplicaciones de IA generativa que sean éticas y transparentes. Los guardrails de Amazon Bedrock ofrecen herramientas para evitar temas delicados, filtrar contenido inapropiado y proteger la privacidad de los usuarios.
Por último, seguir una metodología de crecimiento gradual, avanzando de manera escalonada, es clave para una implementación segura y escalable de estos agentes. Comenzar con aplicaciones internas antes de expandirse a usuarios externos ayuda a controlar riesgos y fortalecer la confianza en las soluciones implementadas.
Con este enfoque integral, basado en buenas prácticas arquitectónicas y ciclos de desarrollo, Amazon Bedrock Agents se posiciona como una poderosa herramienta para integrar agentes inteligentes de forma eficiente en sistemas existentes, ofreciendo capacidades avanzadas que satisfacen las diversas necesidades empresariales.
