Construye Agentes de IA con Amazon Bedrock AgentCore y AWS CloudFormation

Construyendo Agentes AI con Amazon Bedrock AgentCore utilizando AWS CloudFormation

La creación de aplicaciones AI listas para producción se ha vuelto esencial en el ámbito del desarrollo, y Amazon Bedrock AgentCore facilita esta tarea. La complejidad de configurar manualmente la infraestructura de agentes en múltiples entornos puede ser un desafío considerable para muchos desarrolladores. Aquí es donde entra en juego la infraestructura como código (IaC), que permite una infraestructura consistente, segura y escalable, imprescindible para los sistemas AI autónomos.

La IaC minimiza los errores de configuración manual mediante la gestión automatizada de recursos y plantillas declarativas. Esto reduce el tiempo de implementación de horas a minutos, al tiempo que ayuda a prevenir comportamientos impredecibles en los agentes. También proporciona capacidades de control de versiones y reversión para una rápida recuperación de problemas, lo que es esencial para mantener la disponibilidad de los sistemas AI.

Integración de Amazon Bedrock AgentCore con Frameworks de IaC

Para optimizar la implementación y gestión de recursos, los servicios de Amazon Bedrock AgentCore son ahora compatibles con varios marcos de IaC como AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform y AWS CloudFormation Templates. Esta integración permite a los desarrolladores aprovisionar, configurar y gestionar su infraestructura de agentes AI de manera más eficiente.

En este artículo, utilizaremos plantillas de CloudFormation para construir una aplicación de planificación de actividades en función del clima. Este ejemplo práctico demostrará cómo se pueden procesar datos meteorológicos en tiempo real para proporcionar recomendaciones personalizadas de actividades basadas en la ubicación.

Construcción de un Agente de Planificador de Actividades Basado en el Clima

La muestra crea un planificador de actividades basado en el clima, demostrando una aplicación que procesa datos meteorológicos actuales para ofrecer recomendaciones personalizadas. La aplicación consta de varios componentes integrados:

• Recopilación de datos meteorológicos en tiempo real: La aplicación recupera las condiciones climáticas actuales de fuentes meteorológicas autorizadas, recopilando datos esenciales como temperaturas, probabilidad de precipitaciones y velocidad del viento.
• Motor de análisis meteorológico: Procesa los datos crudos mediante lógica personalizada para evaluar la idoneidad de un día para actividades al aire libre.
• Sistema de recomendaciones personalizadas: Genera sugerencias de actividades basadas en los resultados del análisis meteorológico y las preferencias del usuario.

Implementación de la Plantilla de CloudFormation

Para implementar la aplicación, sigue estos pasos:

1. Descarga la plantilla de CloudFormation desde GitHub.
2. Abre CloudFormation en la consola de AWS.
3. Haz clic en «Crear stack» y selecciona la opción «Con nuevos recursos (estándar)».
4. Selecciona la fuente de la plantilla (subir archivo) y elige tu plantilla.
5. Ingresa el nombre del stack y ajusta los parámetros según sea necesario.
6. Revisa la configuración y acepta las capacidades de IAM.
7. Haz clic en «Enviar» y monitorea el progreso en la pestaña de Eventos.

Ventajas de la Observabilidad y Monitoreo en AgentCore

La observabilidad de AgentCore ofrece ventajas clave, incluyendo visualizaciones detalladas del flujo de trabajo y monitoreo en tiempo real del rendimiento. Utilizando Amazon CloudWatch, los desarrolladores pueden reducir la integración manual de datos desde múltiples fuentes, permitiendo acciones correctivas basadas en información procesable.

Además, la integración con formatos compatibles con OpenTelemetry soporta herramientas existentes como DataDog y ArizePhoenix, lo que mejora la visibilidad operativa y acelera el tiempo de lanzamiento al mercado.

Mejores Prácticas para Despliegues

Se recomiendan las siguientes prácticas para sus despliegues:

• Arquitectura de componentes modulares: Diseñar plantillas de CloudFormation con secciones separadas para cada servicio de AWS.
• Diseño de plantillas parametrizadas: Utilizar parámetros de CloudFormation para facilitar la reutilización de plantillas.
• Seguridad de IAM: Implementar roles de IAM específicos para cada componente de AgentCore.
• Monitoreo y observabilidad integral: Habilitar registros de CloudWatch y métricas personalizadas.
• Integración con CI/CD: Mantener plantillas en GitHub con validación automatizada y pruebas exhaustivas.

Limpieza de Recursos

Para evitar cargos futuros, es esencial eliminar los recursos utilizados en esta solución:

1. En la consola de Amazon S3, elimina el contenido del bucket creado para la implementación y luego elimina el bucket.
2. En la consola de CloudFormation, selecciona el stack principal y elige «Eliminar».

En este artículo, se ha presentado una solución automatizada para desplegar servicios de AgentCore utilizando AWS CloudFormation. Este enfoque automatizado no solo ahorra tiempo, sino que también permite implementaciones consistentes y reproducibles, lo que ayuda a los desarrolladores a centrarse en la construcción de flujos de trabajo AI que impulsen el crecimiento empresarial.

Fuente: AWS Blog