En la era contemporánea de la inteligencia artificial generativa, las empresas se enfrentan al desafío de crear agentes inteligentes que no solo sean robustos, sino también escalables y seguros. Amazon ha decidido liderar la innovación en este ámbito mediante el desarrollo de plataformas que agilicen la creación de aplicaciones de IA generativa, siendo una de las más destacadas Amazon Bedrock Agents. En la segunda entrega de una serie dedicada a analizar las mejores prácticas para el uso de esta plataforma, se exploran las consideraciones arquitectónicas y los ciclos de desarrollo que facilitan la construcción de agentes más eficientes y seguros.
Uno de los pilares fundamentales en el desarrollo de agentes es la implementación de un sistema exhaustivo de registros y observabilidad. Desde las fases iniciales del desarrollo, es fundamental habilitar el registro de invocación de modelos, permitiendo así capturar de manera segura tanto las solicitudes como las respuestas. La capacidad de trazar eventos en tiempo real ofrece una visión detallada de los pasos orquestados por los agentes, lo cual es imprescindible para la depuración y la auditoría.
Otro componente clave es el uso de infraestructura como código (IaC), que simplifica la implementación repetible y confiable de agentes en entornos de producción. Los frameworks de IaC aseguran la reutilización y actualización eficiente de los agentes, mientras que los planos de agentes proporcionan plantillas para las capacidades más comunes. Esto no solo fortalece la creación de agentes más sólidos, sino que también fomenta la reutilización de componentes en distintas aplicaciones.
Enriquecer las interacciones de los agentes con los usuarios mediante el uso de SessionState, proporciona un contexto adicional indispensable. Esta técnica permite integrar información específica para contextos de acción, mejorando así la interpretación de las solicitudes por parte de los modelos de lenguaje involucrados.
Elegir el modelo subyacente adecuado es un paso crítico. La experimentación con diferentes modelos disponibles es necesaria para optimizar la relación costo-latencia-precisión, adaptando los agentes a diversas aplicaciones, sean éstas simples o complejas.
La implementación de mecanismos robustos y flexibles de confirmación es también vital para garantizar la seguridad de las operaciones de los agentes. Instruir adecuadamente al agente sobre cuándo solicitar confirmación del usuario antes de realizar acciones críticas asegura un funcionamiento seguro y fiable.
Incorporar prácticas de inteligencia artificial responsable es indispensable para el desarrollo de aplicaciones de IA generativa que cumplan con estándares éticos y transparentes. Las herramientas «guardrails» de Amazon Bedrock ayudan a evitar temas sensibles, filtrar contenido dañino y proteger la privacidad de los usuarios.
Por último, adoptar una metodología de crecimiento gradual, es decir, avanzar paso a paso, resulta esencial para la implementación segura y escalable de estos agentes. Comenzar con aplicaciones internas antes de expandirse a usuarios externos permite controlar el riesgo y fortalecer la confianza en las soluciones implementadas.
Amazon Bedrock Agents, a través de un enfoque integral en prácticas de arquitectura sostenible y ciclos de vida de desarrollo, se presenta como una herramienta poderosa para integrar agentes inteligentes en sistemas existentes, ofreciendo capacidades avanzadas que satisfacen las diversas necesidades del mundo empresarial moderno.
