En los últimos meses he estado probando distintas formas de conectar agentes inteligentes con bases de conocimiento en AWS y una de las combinaciones que mejor funcionó fue Strands junto con una Knowledge Base de Amazon Bedrock.
Objetivo práctico: crear una API de chat capaz de responder tanto con conocimientos generales como con información contextual almacenada en una KB, en el ejemplo usada para esta prueba con contenidos de libros de Harry Potter, pero aplicable a documentación empresarial, FAQs o manuales técnicos.
Qué vas a obtener con este enfoque: una API con dos endpoints principales health y chat, una función Lambda empaquetada como contenedor que ejecuta Strands para gestionar el flujo conversacional, una Knowledge Base en Amazon Bedrock sincronizada con tu fuente de datos y todo desplegado de forma serverless con AWS CDK.
Requisitos previos: cuenta de AWS con acceso a Bedrock y Knowledge Bases, Python 3.12, Docker y AWS CLI configurados, AWS CDK instalado y permisos IAM adecuados para Bedrock, Lambda y API Gateway.
Arquitectura general: API Gateway con endpoints para salud y chat, Lambda containerizada en Python 3.12 que utiliza strands-agents, Knowledge Base en Bedrock que sirve como fuente de contexto, y CDK para orquestar despliegue e infraestructura.
Paso 1 Crear la Knowledge Base en Bedrock Ve a la consola de Amazon Bedrock y crea una nueva KB eligiendo tu modelo de embeddings preferido. Configura el origen de datos, por ejemplo documentos en un bucket S3, sincroniza el contenido y anota los IDs relevantes KnowledgeBaseId y DataSourceId.
Paso 2 Clonar y configurar el repositorio git clone del proyecto strands-poc y edita la plantilla de entorno copiando env.template a .env poniendo tus valores reales para IDs, región y modelo. Monta un entorno virtual con Python 3.12, instala dependencias y prepara la imagen de contenedor.
Paso 3 Construir y desplegar la Lambda Empaqueta la función como imagen Docker preparada para linux amd64. Despliega la infraestructura con CDK ejecutando cdk bootstrap y cdk deploy. El proceso crea API Gateway, la Lambda containerizada y la configuración necesaria para comunicar con Bedrock.
Probar los endpoints Comprueba el endpoint de salud accediendo a la ruta prod health en API Gateway. Para el chat envía una petición POST al endpoint prod chat con un payload JSON que incluya los campos message y user_id. La respuesta combinará la salida del modelo con fragmentos relevantes extraídos de la Knowledge Base.
Lecciones aprendidas y recomendaciones clave Permisos IAM: muchos errores iniciales se deben a permisos insuficientes para que la Lambda acceda a Bedrock. Región: asegúrate de que el modelo, la KB y la Lambda estén en la misma región para evitar problemas. Chunking de documentos: la forma en que fragmentas la información antes de subirla a la KB impacta directamente en la calidad de las respuestas. Latencia: combinar KB y modelos puede aumentar la latencia; considera caching para producción. Lambda en contenedor: strands y sus dependencias son pesadas y es preferible desplegar la función como imagen Docker para evitar límites de tamaño.
Aplicaciones prácticas para empresas Este patrón es ideal para crear asistentes inteligentes que usen conocimiento interno para tareas de soporte técnico, búsquedas semánticas en documentación, automatización de atención al cliente o agentes IA especializados en dominios concretos. También encaja con soluciones de inteligencia de negocio y paneles de Power BI donde se necesita contexto enriquecido y respuestas explicativas.
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Conclusión Combinar Strands con una Knowledge Base de Amazon Bedrock permite construir asistentes inteligentes que fusionan la capacidad de razonamiento de los LLM con datos específicos de la organización. El repositorio strands-poc sirve como punto de partida: reemplaza los contenidos de ejemplo por documentación de tu empresa, FAQs o manuales internos y adapta el flujo conversacional a tus necesidades. Si quieres ayuda profesional para diseñar, implementar o asegurar este tipo de soluciones, en Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar y llevar tus ideas a producción.
