Mejorando Agentes de IA con Modelos Predictivos Usando Amazon SageMaker AI
La inteligencia artificial (IA) ha avanzado significativamente, convirtiéndose en un componente integral de las operaciones comerciales. Las organizaciones utilizan cada vez más modelos de aprendizaje automático (ML) para tareas específicas como la predicción de ventas, la segmentación de clientes y la predicción de abandono. Aunque el aprendizaje automático tradicional sigue transformando los procesos empresariales, la IA generativa ha emergido como una herramienta revolucionaria, ofreciendo herramientas poderosas y accesibles que reformulan la experiencia del cliente.
A pesar del auge de la IA generativa, las soluciones de ML tradicional siguen siendo esenciales para tareas predictivas específicas. La predicción de ventas, que depende de datos históricos y análisis de tendencias, se maneja más eficazmente mediante algoritmos de ML establecidos, como los bosques aleatorios, las máquinas de gradiente y los modelos autoregresivos. Al combinar ambas metodologías, las organizaciones pueden alcanzar resultados óptimos, ofreciendo soluciones precisas y eficientes en costes.
Integración de Agentes de IA con Modelos Predictivos
Este artículo muestra cómo los clientes pueden expandir las capacidades de los agentes de IA integrando modelos predictivos mediante el uso de Amazon SageMaker AI y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). El MCP es un protocolo abierto que estandariza cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los modelos de lenguaje grande (LLMs). A través de un flujo de trabajo completo, los agentes de IA pueden tomar decisiones empresariales basadas en datos utilizando modelos de ML alojados en SageMaker.
Para desarrollar esta solución, se utiliza el Strands Agents SDK, que permite construir y ejecutar agentes de IA de manera sencilla. Los modelos predictivos se alojan en los puntos finales de SageMaker AI, permitiendo que los agentes de IA accedan a las capacidades de inferencia de los modelos de ML de dos maneras: invocando directamente los puntos finales de SageMaker o utilizando el protocolo MCP. La elección del método dependerá de las necesidades del desarrollador.
Arquitectura de la Solución
La arquitectura de esta solución se define mediante un flujo de trabajo que permite a los agentes de IA realizar decisiones empresariales basadas en datos. El proceso comienza con un usuario que interactúa a través de una interfaz, como un asistente basado en chat. El agente, desarrollado con el Strands Agents SDK, responde a solicitudes que requieren predicciones, como «¿cuáles serán las ventas para el segundo semestre de 2025?».
Los agentes pueden invocar los puntos finales de SageMaker AI directamente o a través del MCP, que permite descubrir dinámicamente las herramientas expuestas por el servidor MCP, obtener los parámetros necesarios y formatear la solicitud para el punto final de inferencia de SageMaker. Esta flexibilidad permite que los agentes respondan de manera inteligente y eficiente a las peticiones del usuario.
Requisitos Previos para la Implementación
Para empezar con esta solución, es necesario tener en cuenta los siguientes requisitos:
- Una cuenta de AWS que contenga todos tus recursos.
- Un rol de AWS Identity and Access Management (IAM) que permita acceder a SageMaker AI.
- Acceso a Amazon SageMaker Studio o a un entorno de desarrollo interactivo como PyCharm o Visual Studio Code.
- Acceso a instancias aceleradas (GPUs) para alojar los LLMs.
Implementación de la Solución
La implementación comienza con el entrenamiento de un modelo utilizando Amazon SageMaker AI. Se genera un conjunto de datos sintético que simula patrones de demanda realistas, seguido de la ingeniería de características para extraer elementos relevantes de los datos. En este caso, se entrena un modelo XGBoost para predecir valores futuros de demanda.
Una vez entrenado, el modelo se empaqueta y se despliega en un punto final de SageMaker AI, haciéndolo accesible para inferencias en tiempo real a través de llamadas a la API. Para invocar el punto final, se puede implementar una función que gestione estas solicitudes y devuelva las predicciones generadas.
Conexión al Punto Final a Través del MCP
La conexión mediante el MCP permite un patrón de seguridad mejorado, ya que el servidor MCP será el responsable de invocar el punto final, lo que permite desacoplar la lógica del agente y de la herramienta. Esta arquitectura es más segura y flexible, permitiendo a los desarrolladores adaptar la solución a sus necesidades específicas.
Para concluir, la integración de modelos predictivos en agentes de IA utilizando Amazon SageMaker AI y el MCP ofrece una potente solución para el desarrollo de aplicaciones basadas en IA. Esta arquitectura modular y escalable ayuda a las organizaciones a construir aplicaciones más inteligentes y basadas en datos, optimizando sus procesos de toma de decisiones.
Para más información sobre cómo conectar servidores MCP a Amazon SageMaker AI, consulta el artículo [Extend large language models powered by Amazon SageMaker AI using Model Context Protocol](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/extend-large-language-models-powered-by-amazon-sagemaker-ai-using-model-context-protocol/).
Fuente: [AWS Blog](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/enhance-ai-agents-using-predictive-ml-models-with-amazon-sagemaker-ai-and-model-context-protocol-mcp/)
Nota: Este contenido original ha sido modificado con IA y revisado por un especialista.
