En la era de la inteligencia artificial generativa, las empresas enfrentan el reto de desarrollar agentes inteligentes robustos, escalables y seguros. Amazon ha puesto su apuesta en la creación de plataformas que aceleren el desarrollo de aplicaciones de IA generativa, y una de esas plataformas es Amazon Bedrock Agents. La segunda parte de una serie dedicada a profundizar en las mejores prácticas para el uso de esta herramienta analiza las consideraciones arquitectónicas y los ciclos de desarrollo que permitirán crear agentes más eficientes y seguros.
Un aspecto crucial del desarrollo de agentes es la implementación de un completo sistema de registros y observabilidad. Desde el inicio del desarrollo, es vital habilitar el registro de invocación de modelos, lo que permite capturar de manera segura las solicitudes y respuestas. Traza eventos en tiempo real puede proporcionar una visión detallada de los pasos orquestados por los agentes, lo cual es indispensable para la depuración y auditoría.
Otro elemento importante es el uso de infraestructura como código (IaC), que facilita la implementación repetible y confiable de agentes en producción. Los frameworks de IaC permiten reutilizar y actualizar agentes de manera eficiente, mientras que los planos de agentes proporcionan plantillas de las capacidades más comunes. Esto no solo permite la creación de agentes más robustos, sino que también promueve la reutilización de componentes a lo largo de diferentes aplicaciones.
Proporcionar contexto adicional a los agentes a través del uso de SessionState es fundamental para enriquecer las interacciones con el usuario. Este recurso permite pasar información específica para contextos de acción, colaborando a la correcta interpretación de las solicitudes por parte de los modelos de lenguaje.
La selección del modelo subyacente es también un paso crítico, donde la experimentación con diferentes modelos disponibles permite optimizar la relación entre costo, latencia y precisión. Esto es esencial para adaptar los agentes a diversas aplicaciones, desde las más simples hasta las más complejas.
Los mecanismos de confirmación robustos y flexibles son igual de cruciales en la seguridad del funcionamiento de los agentes. Instruccionar correctamente al agente sobre cuándo requerir la confirmación del usuario antes de ejecutar acciones críticas garantiza operaciones seguras y fiables.
Asimismo, integrar prácticas de IA responsable es esencial para el desarrollo de aplicaciones de IA generativa éticas y transparentes. Guardrails de Amazon Bedrock brindan herramientas para evitar temas delicados, filtrar contenido dañino y proteger la privacidad de los usuarios.
Finalmente, una metodología de crecimiento gradual –del tipo avanzar paso a paso– es clave para la implementación segura y escalable de estos agentes. Comenzar con aplicaciones internas para luego abrirse a usuarios externos controla el riesgo y fortalece la confianza en las soluciones implementadas.
Con este enfoque integral basado en prácticas de buenas arquitecturas y ciclos de vida de desarrollo, Amazon Bedrock Agents emerge como una poderosa herramienta para integrar agentes inteligentes de manera eficiente en sistemas existentes, brindando habilidades avanzadas que satisfacen las diversas necesidades empresariales.
vía: AWS machine learning blog
