En la era actual de la inteligencia artificial generativa, las empresas se enfrentan al desafío de desarrollar agentes inteligentes que no solo sean robustos y escalables, sino también seguros. En respuesta a esta necesidad, Amazon ha introducido Amazon Bedrock Agents, una plataforma diseñada para acelerar la creación de aplicaciones de IA generativa. En la segunda parte de una serie enfocada en las mejores prácticas para el uso de esta herramienta, se destacan las consideraciones arquitectónicas y los ciclos de desarrollo necesarios para crear agentes más eficientes y seguros.
Uno de los elementos fundamentales en el desarrollo de agentes es la implementación de un sistema integral de registros y observabilidad. Es crucial habilitar el registro de invocación de modelos desde las fases iniciales del desarrollo. Esto permite capturar de manera segura las solicitudes y respuestas, mientras que la capacidad de trazar eventos en tiempo real ofrece una visión detallada de los pasos orquestados por los agentes, indispensable para la depuración y auditoría.
Además, se subraya la importancia de utilizar infraestructura como código (IaC), lo que asegura la implementación repetible y confiable de agentes en entornos de producción. Los frameworks de IaC no solo permiten reutilizar y actualizar agentes de forma eficiente, sino que los planos de agentes proporcionan plantillas de capacidades comunes, favoreciendo la creación de agentes robustos y promoviendo la reutilización de componentes en diferentes aplicaciones.
La provisión de contexto adicional a través de SessionState es esencial para enriquecer y personalizar las interacciones con los usuarios. Este enfoque permite que los agentes interpreten correctamente las solicitudes, proporcionando respuestas más precisas y relevantes.
La selección del modelo subyacente es un paso crítico en el proceso de desarrollo. Experimentar con distintos modelos permite optimizar la relación entre costo, latencia y precisión, adaptando así los agentes a diversas aplicaciones, desde las más simples hasta las más complejas.
Para asegurar un funcionamiento seguro, es indispensable implementar mecanismos de confirmación robustos. Enseñar a los agentes cuándo requerir confirmación del usuario antes de ejecutar acciones críticas garantiza operaciones seguras y confiables.
Integrar prácticas de IA responsable también es crucial para el desarrollo de aplicaciones éticas y transparentes. A través de los guardrails de Amazon Bedrock, las empresas pueden evitar temas delicados, filtrar contenido dañino y proteger la privacidad de los usuarios.
Finalmente, una metodología de implementación gradual, comenzando con aplicaciones internas antes de expandirse a usuarios externos, es clave para un crecimiento seguro y escalable. Este enfoque controla los riesgos y fortalece la confianza en las soluciones implementadas.
Con este enfoque integral, basado en prácticas arquitectónicas sólidas y ciclos de desarrollo efectivos, Amazon Bedrock Agents se presenta como una herramienta poderosa para integrar agentes inteligentes en sistemas existentes, satisfaciendo así las diversas necesidades empresariales.
