Destacando la pista DEV: Construcción de aplicaciones de IA .NET con núcleo semántico y Amazon Bedrock (DEV302)

En AWS reInvent 2025 la comunidad .NET vivió una sesión reveladora con DEV302, donde AM Grobelny y Nicki Stone ofrecieron una inmersión centrada en código sobre cómo construir aplicaciones de inteligencia artificial con .NET integrando tanto el ya conocido Semantic Kernel como el emergente Microsoft Agent Framework, y explicaron cómo Amazon Bedrock y la plataforma AgentCore de AWS facilitan llevar agentes LLM a producción.

Antes de tocar frameworks y líneas de código, los ponentes definieron qué es un agente: un LLM en un bucle que procesa entradas de forma continua y la capacidad de invocar herramientas externas para ampliar su funcionalidad. Ese planteamiento filosófico se traduce en casos de uso concretos que cualquier empresa puede valorar, desde resumir reuniones y extraer acciones hasta personalizar experiencias de usuario y crear chatbots de soporte capaces de consultar documentación en tiempo real.

En el nivel de abstracción Microsoft.Extensions.AI aparece como la capa que unifica distintos proveedores de modelos, permitiendo a los desarrolladores tratar la interacción con una IA como un cliente de chat abstracto que luego se materializa con un proveedor concreto. Semantic Kernel, que implementa estas interfaces, aporta un ecosistema de plugins para llamadas a funciones, modelos conectables y hooks para interceptar y transformar prompts y respuestas, lo que acelera el desarrollo de agentes con herramientas como plugins de fecha o conectores API y hace sencilla la integración con Amazon Bedrock.

Microsoft Agent Framework representa el siguiente paso: una propuesta más simplificada y pensada para la experiencia de desarrollo que combina lo mejor de AutoGen y Semantic Kernel. Agent Framework incorpora de serie el bucle del agente, llamadas a herramientas, soporte para conversaciones multi turno, gestión de memoria a corto y largo plazo y un historial de chat, todo con menos código y una ergonomía más clara. Como matiz importante, Agent Framework todavía está en preview y carece de integración nativa con AWS, lo que plantea la necesidad de adaptadores para conectar con Amazon Bedrock.

Para cerrar esa brecha AWS ha desarrollado AWSSDK.Extensions.Bedrock.MEAI, un paquete que implementa las interfaces de Microsoft.Extensions.AI para Amazon Bedrock, ofreciendo generación de embeddings, creación de imágenes y compatibilidad tanto con Semantic Kernel como con Agent Framework. Esto permite a los equipos .NET usar modelos de Bedrock de forma práctica mientras se espera soporte nativo del nuevo framework de Microsoft.

Amazon Bedrock y AgentCore son el andamiaje sobre el que AWS propone desplegar agentes de producción. Bedrock facilita acceso a modelos foundation listos para usar, mientras que AgentCore ofrece componentes componibles y serverless como Runtime para ejecutar contenedores con aislamiento por sesión, Gateway que convierte especificaciones OpenAPI en servidores MCP y automatiza la exposición de herramientas, Memory para contexto conversacional, Code Interpreter para ejecución segura de código generado por LLMs, Observability, Policy y más. La arquitectura permite usar solo lo que se necesita y escalar sin gestionar la infraestructura subyacente.

En la demo práctica presentaron un agente de horóscopos desplegado en AgentCore Runtime con dos implementaciones: una basada en Semantic Kernel con plugins para fecha y llamadas directas a una API de horóscopos, y otra con Agent Framework que consume un MCP creado automáticamente por AgentCore Gateway. Esa integración automática elimina la necesidad de escribir un plugin por cada endpoint y simplifica la experiencia del desarrollador, un argumento convincente para adoptar MCP cuando se expone funcionalidad mediante REST y OpenAPI.

También mostraron Code Interpreter como una herramienta segura y aislada para que el LLM ejecute código en contenedores sin acceso a internet, ideal para análisis de datos en Python o JavaScript con acceso controlado a recursos AWS mediante IAM. Runtime exige contenedores que expongan endpoints /ping y /invocations y que escuchen en el puerto 8080, y la invocación desde cliente se realiza mediante una request que incluye RuntimeArn, SessionId y Payload, delegando en AWS SDK el ruteo, aislamiento y escalado de sesiones.

Los ponentes subrayaron que el código mostrado es experimental y que el soporte .NET para AgentCore todavía necesita mejoras, como facilidades equivalentes a los decoradores de Python, inspección automática de headers de sesión y una solución estable para la obtención de credenciales en entornos Firecracker. Hicieron un llamado a la comunidad para dar feedback y ayudar a priorizar integraciones y mejoras en los proyectos open source que conforman este ecosistema.

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