Los agentes de inteligencia artificial están evolucionando de simples asistentes que realizan tareas únicas a sistemas más sofisticados capaces de planificar, criticar y colaborar con otros agentes para resolver problemas complejos. La introducción del marco Deep Agents, basado en LangGraph, ha hecho posible flujos de trabajo multiagente que reflejan dinámicas de equipo en el mundo real. Sin embargo, el mayor desafío radica no solo en la construcción de estos agentes, sino en su ejecución confiable y segura en entornos de producción. Aquí es donde entra en juego Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Este entorno seguro y sin servidores está diseñado específicamente para agentes de IA y herramientas, permitiendo el despliegue de Deep Agents a escala empresarial sin la carga pesada de gestionar infraestructura.
AgentCore Runtime proporciona un entorno de alojamiento seguro y sin servidores, empaquetando el código en un contenedor ligero con una interfaz sencilla. Una de sus características más destacadas es la capacidad de manejar tareas complejas con tiempos de ejecución de hasta ocho horas, lo que es especialmente útil para razonamientos complejos. Además, cada sesión de usuario opera en máquinas virtuales aisladas, lo que garantiza la seguridad al prevenir la contaminación cruzada entre interacciones de agentes.
Con el objetivo de demostrar la integración de Deep Agents en AgentCore Runtime, se presenta una implementación que incluye varios tipos de agentes: un agente de investigación que realiza búsquedas en Internet, un agente de crítica que evalúa informes generados y un orquestador principal que maneja el flujo de trabajo y las operaciones de archivo. Este sistema multiagente permite un diseño dinámico donde los agentes pueden planificar tareas, mantener un sistema de archivos virtual y gestionar contextos complejos a través de la memoria persistente.
La instalación y el despliegue de estos agentes se simplifican enormemente mediante el uso de kit de herramientas de inicio de AgentCore. Este toolkit automatiza el proceso de generación de un archivo Docker optimizado, crea un repositorio en Amazon Elastic Container Registry y configura la red y la observabilidad mediante integraciones con Amazon CloudWatch y AWS X-Ray. Todo el proceso se completa en un plazo de dos a tres minutos, lo que permite a los agentes estar listos para manejar solicitudes a escala rápidamente.
Una vez desplegados, los agentes pueden ser invocados de diversas maneras, utilizando tanto el kit de herramientas como el SDK de boto3. Esta flexibilidad de invocación permite a las empresas integrar agentes en sus sistemas existentes de forma sencilla. Gracias a la arquitectura de AgentCore, el proceso de transición de un prototipo a un sistema de producción se ha convertido en una tarea menos gravosa para los desarrolladores, permitiendo que se concentren en la lógica inteligente más que en la infraestructura subyacente.
vía: AWS machine learning blog
