Optimización de la orquestación de flujos de trabajo de un sistema de APIs empresariales usando encadenamiento con Amazon Bedrock Agents

Elena Digital López

En un mundo donde los flujos de trabajo intrincados requieren la orquestación dinámica y compleja de APIs, la gestión de estos procesos puede ser un desafío significativo. Especialmente en industrias como la de seguros, donde los escenarios impredecibles son la norma, la automatización tradicional a menudo falla, causando ineficiencias y oportunidades perdidas. Sin embargo, con el poder de los agentes inteligentes, estas dificultades pueden ser simplificadas.

Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado que ofrece una variedad de modelos fundacionales de alto rendimiento, proporcionados por líderes en la inteligencia artificial como AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI y Amazon, todo a través de una única API. Este servicio ofrece un conjunto amplio de capacidades para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y responsabilidad.

El diseño de agentes se asemeja al diseño de otros componentes de software: tienden a funcionar mejor cuando tienen un propósito enfocado. Al combinar agentes de propósito único en cadenas, se pueden resolver problemas significativamente complejos de manera conjunta. Utilizando procesamiento de lenguaje natural (NLP) y especificaciones OpenAPI, los agentes de Amazon Bedrock gestionan dinámicamente las secuencias de APIs, minimizando las complejidades de la gestión de dependencias. Además, los agentes permiten la gestión del contexto conversacional en escenarios en tiempo real, utilizando IDs de sesión y, si es necesario, bases de datos backend como Amazon DynamoDB para un almacenamiento extendido del contexto. Mediante instrucciones de solicitud y descripciones de API, los agentes recopilan información esencial de los esquemas de API para resolver problemas específicos de manera eficiente.

En un caso de uso de reclamaciones de seguros, se demuestra cómo un agente orquestador interactúa y colabora con otros agentes para llevar a cabo una serie de tareas y gestionar los flujos de trabajo de manera eficiente. Este enfoque no solo mejora la agilidad y la flexibilidad, sino que también simplifica los flujos de trabajo complejos y resuelve problemas mayores de manera efectiva.

Con un asistente digital para seguros, los flujos de trabajo pueden ser adaptados dinámicamente a escenarios de usuario, guiados por solicitudes en lenguaje natural de agentes específicos del dominio, como un agente orquestador de seguros, un agente de información de pólizas y un agente de notificación de análisis de daños. Por ejemplo, en una situación de reclamación de seguros, el flujo de trabajo simula dependencias de secuenciación de APIs, como la realización de verificaciones de fraude durante la creación de reclamaciones y el análisis de imágenes subidas para la evaluación de daños si el usuario proporciona imágenes.

Tradicionalmente, los procesos de seguros son rígidos, con pasos fijos para tareas como la detección de fraude. Sin embargo, la cadena de agentes permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad, permitiendo que el sistema responda a entradas de usuarios en tiempo real y variaciones en los escenarios. Por ejemplo, en lugar de adherirse estrictamente a umbrales predefinidos para las verificaciones de fraude, los agentes pueden ajustar dinámicamente el flujo de trabajo basado en las interacciones y contexto del usuario.

Este enfoque no solo agiliza el proceso de reclamaciones, sino que también permite un manejo más matizado y eficiente de las tareas, proporcionando un balance adecuado entre la automatización y la intervención humana. Al encadenar los agentes de Amazon Bedrock, se crea un sistema que se adapta a diversas necesidades de usuario mientras mantiene la integridad de los procesos empresariales.

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