En un contexto donde la inteligencia artificial (IA) se encuentra en constante evolución, los agentes de IA están dejando de ser simples interfaces de chat para convertirse en trabajadores autónomos sofisticados, capaces de manejar tareas complejas y que requieren mucho tiempo. Actualmente, las organizaciones están empleando estos agentes para entrenar modelos de aprendizaje automático, procesar grandes volúmenes de datos y realizar simulaciones prolongadas. En este escenario, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés) ha surgido como un estándar crucial para las integraciones entre agentes y servidores. Sin embargo, persiste un desafío crítico: estas operaciones pueden tardar desde minutos hasta horas en completarse, lo que supera ampliamente los plazos típicos de sesión.

Para mejorar esta situación, la herramienta Amazon Bedrock AgentCore, junto con Strands Agents, permite gestionar estados persistentes que facilitan la ejecución de tareas sin interrupciones a través de sesiones. Esta capacidad permite, por ejemplo, que un agente de IA inicie un trabajo de procesamiento de datos de varias horas, mientras el usuario cierra su portátil, y que luego el sistema recupere automáticamente los resultados una vez que el usuario regrese días después, con total visibilidad sobre el progreso, los resultados y los errores de la tarea. Este avance transforma a los agentes de IA en trabajadores autónomos fiables, capaces de manejar operaciones a escala empresarial.

El artículo ofrece un enfoque integral para lograr esta funcionalidad, empezando por una estrategia de mensajería de contexto que mantiene una comunicación continua entre servidores y clientes durante operaciones prolongadas. A continuación, se desarrolla un marco de gestión de tareas asincrónicas, que permite a los agentes de IA iniciar procesos de larga duración sin bloquear otros trabajos. Por último, se demuestra cómo combinar estas estrategias con Amazon Bedrock AgentCore y Strands Agents para construir agentes de IA listos para producción que pueden gestionar operaciones complejas y que requieren mucho tiempo de manera fiable.

Al diseñar servidores MCP para tareas de larga duración, los desarrolladores deben decidir entre mantener una conexión activa y ofrecer actualizaciones en tiempo real o desacoplar la ejecución de tareas de la solicitud inicial. Esto da lugar a dos enfoques distintos: la mensajería de contexto y la gestión de tareas asincrónicas. La mensajería de contexto se basa en el uso de un objeto de contexto integrado para enviar notificaciones periódicas al cliente, siendo ideal para tareas que se completan en menos de 15 minutos. Por su parte, la gestión de tareas asincrónicas permite a los servidores ejecutar trabajos en segundo plano, soltando la conexión del cliente, adecuado para situaciones más demandantes donde los procesos pueden extenderse por horas y donde la flexibilidad es clave.

Los sistemas de almacenamiento de memoria persistente, como los que se ofrecen a través de Amazon Bedrock AgentCore, suponen un cambio radical en el manejo de información de las tareas. Esto asegura que los resultados de las tareas permanecen accesibles y a salvo, incluso si el servidor o el agente se apagan, lo que elimina el riesgo de pérdida de datos y recursos.

En la implementación de estos sistemas, se destaca la sencillez de integrar el almacenamiento de memoria de AgentCore con el marco de Strands Agents, permitiendo a los desarrolladores crear experiencias más coherentes y continuas para los usuarios, en las que las tareas pueden ser supervisadas y los resultados recuperados de forma eficiente.

Con estas innovaciones, el futuro de los agentes de IA se presenta prometedor. Las organizaciones están en una posición privilegiada para adoptar estas tecnologías y construir aplicaciones que no solo satisfagan, sino que superen las expectativas del cliente en la gestión de tareas complejas y prolongadas.
vía: AWS machine learning blog