Agentic-AI se ha consolidado como una herramienta esencial para el despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial listas para producción. Sin embargo, muchos desarrolladores enfrentan la complejidad de configurar manualmente la infraestructura de agente en múltiples entornos. La Infraestructura como Código (IaC) se presenta como una solución eficaz, proporcionando una infraestructura consistente, segura y escalable necesaria para los sistemas de IA autónomos. Este enfoque minimiza los errores de configuración manual a través de la gestión automática de recursos y plantillas declarativas, acortando el tiempo de despliegue de horas a minutos, al tiempo que garantiza la consistencia de la infraestructura entre diferentes entornos, lo que ayuda a evitar comportamientos impredecibles en los agentes. Además, ofrece capacidades de control de versiones y de reversión para una recuperación rápida ante problemas, lo que resulta fundamental para mantener la disponibilidad de los sistemas de agentes, además de permitir la escalabilidad automática y la optimización de recursos mediante plantillas parametrizadas que se adaptan desde un desarrollo ligero hasta despliegues de grado de producción. Para aplicaciones de agentes que operan con mínima intervención humana, la fiabilidad de IaC, la validación automática de estándares de seguridad y la integración fluida en los flujos de trabajo de DevOps son esenciales para operaciones autónomas robustas.
Con el fin de simplificar el despliegue y la gestión de recursos, los servicios de Amazon Bedrock AgentCore ahora son compatibles con varios marcos de IaC, como el AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform y las plantillas de AWS CloudFormation. Esta integración acerca el poder de IaC directamente a AgentCore, lo que permite a los desarrolladores aprovisionar, configurar y gestionar su infraestructura de agentes de IA. Como ejemplo, se presenta una aplicación para planificar actividades basadas en el clima, creada utilizando plantillas de CloudFormation. Ejemplos adicionales de uso de CDK y Terraform están disponibles en una biblioteca de muestras en GitHub.
La aplicación de planificación de actividades climáticas utiliza datos meteorológicos en tiempo real para ofrecer recomendaciones personalizadas sobre actividades según la ubicación de interés. El sistema incluye varios componentes: la recolección de datos meteorológicos en tiempo real, un motor de análisis climático que evalúa la idoneidad de un día para actividades al aire libre basándose en factores como la temperatura, la probabilidad de precipitación y la velocidad del viento, y un sistema de recomendaciones personalizadas que combina el análisis de condiciones climáticas con preferencias del usuario.
Para implementar este sistema empleando los servicios de AgentCore, se utilizan herramientas como el AgentCore Browser para la búsqueda automática de datos climáticos, el AgentCore Code Interpreter para ejecutar código Python que procesa esos datos y el AgentCore Runtime para orquestar el flujo de la aplicación y gestionar las canalizaciones de datos. Se hace uso también del AgentCore Memory para almacenar las preferencias del usuario a largo plazo.
El proceso de despliegue del template de CloudFormation es sencillo e incluye varios pasos, desde la descarga del template hasta la monitorización del progreso de despliegue en la consola de AWS.
Además, el servicio de observabilidad de AgentCore permite visualizar flujos de trabajo y monitorear el rendimiento en tiempo real. Integraciones con Amazon CloudWatch proporcionan dashboards que facilitan la toma de decisiones basadas en información actionable. Esta capacidad de observación es esencial para lograr ciclos de desarrollo más rápidos y mejorar la visibilidad operativa al construir agentes de IA confiables a gran escala.
El template de planificación de actividades climáticas está diseñado con componentes modulares que pueden adaptarse a diversas aplicaciones, lo que permite personalizar herramientas y algoritmos según las necesidades específicas de los usuarios. Las mejores prácticas sugieren un diseño arquitectónico modular, el uso de parámetros en los templates de CloudFormation y la implementación de políticas de seguridad detalladas.
Por último, se recomienda limpiar los recursos utilizados para evitar costos adicionales y se destaca la importancia del uso de estos nuevos enfoques y tecnologías para construir flujos de trabajo de IA que propicien el crecimiento empresarial. Este tipo de soluciones automatizadas promete no solo ahorrar tiempo, sino también permitir despliegues consistentes y reproducibles en el interesante campo de la inteligencia artificial autónoma.
vía: AWS machine learning blog
