Vicent Perez

Agentes con AWS Bedrock Hay un montón de librerías y plataformas muy buenas para la creación de agentes y sistemas multi-agente: LangChain, CrewAI, AutoGen, Latitude, etc. Incluso #OpenAI lanzó la semana pasada su propio SDK. Pero, ¿y si ya tengo un sistema en producción en AWS y quiero desarrollar una nueva funcionalidad utilizando agentes? ¿O qué pasa si la privacidad y seguridad de mis datos es crucial y no pueden salir a ninguna parte? ❇️ AWS Bedrock ❇️ AWS ha diseñado este servicio de manera que nos abstrae de un montón de cosas: orquestación, obtención de datos para aumentar prompts (RAG), ejecución de código utilizando un code interpreter, llamadas a funciones externas, gestión de sesiones y memoria, logging, etc. Aquí algunas de sus principales características: ▪️Grupo de acciones (Function calling) Los agentes pueden ejecutar tareas específicas (function calling), como llamadas a APIs de terceros, envío de emails o notificaciones, programación de eventos en el calendario, creación de pedidos en un e-commerce, etc. ▪️Bases de conocimiento (RAG) Puedes fácilmente generar una base de conocimiento que el agente puede consultar. Simplemente añadiendo documentos a un bucket de S3 (manuales de usuario, preguntas frecuentes, guías, reportes, etc.), automáticamente se generan los embeddings y se guardan en una base de datos vectorial. ▪️Interprete de código Los agentes pueden ejecutar código para resolver cálculos, procesar datos o analizar información. ▪️Guardrails Muy importante. Se pueden configurar reglas para garantizar que los agentes operan dentro de los marcos regulatorios y empresariales. Esto es clave para banca, salud y sectores regulados. ▪️Gestión de memoria y sesiones Los agentes pueden almacenar y recordar información entre sesiones, permitiendo interacciones más naturales y fluidas sin perder el contexto. ▪️Intercambio de modelos fundacionales Una de las ventajas clave de Bedrock es la posibilidad de cambiar entre diferentes proveedores de modelos (Anthropic, Meta, Mistral, etc.) sin necesidad de modificar la infraestructura. Importante destacar: ✔ AWS no usa los datos de sus clientes para entrenar los modelos. ✔ Puedes utilizar AWS IAM para gestionar roles y permisos. ✔ Es compatible con GDPR, HIPAA, SOC2, ISO 27001, FedRAMP, entre otras. ✔ Integrada con AWS CloudTrail para rastrear y auditar accesos y eventos. ✔ Tienes la opción de elegir la región de almacenamiento de los datos para cumplir con regulaciones locales. Así que si necesitas una solución segura y escalable ya sabes 😃 ¿Estás trabajando con algún sistema de agentes? Cuéntamelo en los comentarios.