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Introducción: la visión de un concierge de viaje inteligente y proactivo
AWS lanzó recientemente Bedrock AgentCore, una capacidad potente y muy orientada a producción para ejecutar agentes IA de forma serverless. Antes de ponerte a construir, vale la pena ver el walkthrough oficial de AWS en YouTube sobre Bedrock AgentCore para asimilar conceptos y posibilidades.
Este es el Parte 1 de mi serie. Objetivo de hoy: poner en marcha un agente base usando Amazon Bedrock AgentCore para sentar las bases de un sistema multiagente más avanzado.
Fase 1: sentando las bases
Antes de soñar con reservar vuelos o planificar itinerarios, necesitaba tres pilares claros
- Un runtime seguro y escalable para alojar el agente IA
- Una abstracción limpia para hablar con un LLM
- Una interfaz HTTP simple que permita invocarlo desde otros sistemas
Ahí entra Amazon Bedrock AgentCore, que ofrece un runtime serverless con escalado, seguridad y endpoint gestionados. Así puedo centrarme en la lógica del agente y no en la fontanería de infraestructura. Esto encaja de maravilla con servicios cloud aws y azure y con arquitecturas modernas orientadas a microservicios.
Herramientas que utilicé
- Amazon Bedrock AgentCore como runtime de agentes
- Strands Agent framework para envolver llamadas LLM en una interfaz de agentes
- Anthropic Claude como modelo conversacional accesible vía Bedrock
- Python 3.10 o superior para la implementación del agente
Guía paso a paso
Paso 1. Preparar el entorno
- Habilita Bedrock y AgentCore en una región soportada, por ejemplo us-east-1 o us-west-2
- Configura credenciales con aws configure
- Crea un entorno virtual de Python si lo deseas
- Instala dependencias con pip install bedrock-agentcore strands-agents bedrock-agentcore-starter-toolkit
Paso 2. Escribir el agente
La estructura más simple consiste en inicializar la app de AgentCore, crear un agente de Strands apuntando a un modelo de Bedrock disponible, y declarar una función de entrada que reciba un payload con un prompt y devuelva la respuesta del modelo. Mantén el diseño desacoplado para poder intercambiar el modelo o añadir herramientas sin reescribir el core.
Notas importantes
- Acceso a modelos en Bedrock Debes habilitar explícitamente el modelo deseado en la consola de AWS en Bedrock Model access por ejemplo Claude 3 o Claude 4
- Permisos de IAM para tu usuario o rol Asegúrate de adjuntar AmazonBedrockFullAccess y BedrockAgentCoreFullAccess según el quickstart de AWS
Paso 3. Ejecutar el agente en local
- Arranca el servidor con python nombre_del_fichero.py
- Verás un mensaje indicando que Uvicorn está escuchando en http 127.0.0.1 8080
Paso 4. Probar el endpoint
- Haz una petición POST al endpoint invocations con un cuerpo JSON que incluya el prompt por ejemplo Planifica un viaje de 3 días a Goa
- Deberías recibir un objeto de respuesta con el contenido generado por el asistente, incluyendo texto con el itinerario propuesto
Con esto ya tienes un servicio vivo, robusto y extensible. AgentCore mantiene el servidor, gestiona el ciclo de vida y te permite evolucionar hacia orquestación multiagente, herramientas externas y flujos más complejos sin rehacer la base.
Consejos prácticos
- Mantén variables del entorno para ids de modelos y configuraciones de región
- Registra logs de entrada y salida filtrando datos sensibles para facilitar observabilidad
- Diseña la función de entrada independiente del modelo para cambiar entre familias de LLM sin romper contratos
Qué viene en la Parte 2
Con el agente base ya operativo, el siguiente paso será dotarlo de capacidades reales conectándolo a APIs de viaje a través de Amazon Bedrock AgentCore Gateway para recuperar vuelos, hoteles y experiencias. Además, exploraremos cómo componer agentes IA especializados y patrones de enrutamiento de tareas.
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Cierre
Hemos desplegado un agente base en Amazon Bedrock AgentCore con una interfaz HTTP limpia y lista para producción. En la Parte 2 conectaremos datos y APIs del mundo real, y sentaremos las bases para un ecosistema multiagente resiliente y trazable. Si quieres implementar algo similar en tu organización y acelerar el time to value, en Q2BSTUDIO estaremos encantados de ayudarte.
