En la industria tecnológica actual, las empresas enfrentan el desafío de desarrollar agentes inteligentes que sean robustos, escalables y seguros. En respuesta a esta necesidad, Amazon ha desarrollado la plataforma Amazon Bedrock Agents, orientada a facilitar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial (IA) generativa. En la segunda parte de una serie de artículos dedicados a este tema, se exploran las mejores prácticas para potenciar el uso de esta herramienta, enfocándose en las consideraciones arquitectónicas y los ciclos de desarrollo que permiten crear agentes más eficientes y seguros.
Un elemento esencial en el desarrollo de agentes inteligentes es la implementación de un sistema completo de registros y observabilidad. Desde el inicio del desarrollo, es crucial habilitar el registro de invocación de modelos, lo que permite capturar de manera segura las solicitudes y respuestas. Este seguimiento en tiempo real proporciona una visión detallada de los procesos orquestados por los agentes, lo cual es indispensable para la depuración y auditoría.
Además, el uso de infraestructura como código (IaC) se destaca como una estrategia eficaz para lograr implementaciones repetibles y confiables de agentes en producción. Los frameworks de IaC no solo facilitan la reutilización y actualización de agentes de manera eficiente, sino que también promueven la aplicación de plantillas de capacidades comunes. Esto permite no solo la creación de agentes más robustos, sino también la reutilización de componentes en diversas aplicaciones.
Otro aspecto relevante es el enriquecimiento de las interacciones a través del uso de SessionState, lo cual proporciona contexto adicional a los agentes. Esto permite incorporar información específica necesaria para contextos de acción, mejorando la precisión en la interpretación de las solicitudes por parte de los modelos de lenguaje.
La elección del modelo subyacente es también un paso crucial y la experimentación con diferentes modelos disponibles permite optimizar la relación entre costo, latencia y precisión. Esta selección cuidadosa es esencial para adaptar los agentes a una variedad de aplicaciones, que van desde las más sencillas hasta las más complejas.
Por otra parte, los mecanismos de confirmación robustos y flexibles garantizan la seguridad en el funcionamiento de los agentes. Instruir adecuadamente al agente sobre cuándo requerir la confirmación del usuario antes de ejecutar acciones críticas asegura operaciones seguras y fiables.
Asimismo, la integración de prácticas de IA responsable es fundamental para desarrollar aplicaciones éticas y transparentes. Los ‘guardrails’ de Amazon Bedrock ofrecen herramientas para evitar temas delicados, filtrar contenido dañino y proteger la privacidad de los usuarios.
Por último, una metodología de crecimiento gradual, que permite avanzar paso a paso, es clave para la implementación segura y escalable de estos agentes. Iniciar con aplicaciones internas y, posteriormente, abrirse a usuarios externos controla el riesgo y fortalece la confianza en las soluciones implementadas.
Con este enfoque integral basado en sólidas prácticas arquitectónicas y ciclos de vida de desarrollo, Amazon Bedrock Agents se posiciona como una herramienta poderosa para la integración eficiente de agentes inteligentes en sistemas existentes, proporcionando habilidades avanzadas que satisfacen una amplia gama de necesidades empresariales.
