AWS presenta herramientas mejoradas para el desarrollo de agentes de IA

Amazon Web Services (AWS) está mejorando su plataforma Amazon Bedrock AgentCore, introduciendo nuevas capacidades para agilizar la creación y supervisión de agentes de IA para empresas.

AWS desveló varias novedades para AgentCore este martes en su conferencia anual re:Invent. El anuncio destacó las herramientas para definir los límites de interacción de los agentes, implementar funciones de memoria y evaluar el rendimiento de los agentes.

Un avance clave es la función Policy de AgentCore. Esta función permite a los usuarios definir límites de interacción para los agentes mediante lenguaje natural. Estas reglas se integran con AgentCore Gateway, que enlaza los agentes de IA con herramientas externas, para examinar automáticamente las acciones de cada agente y bloquear las que infrinjan los controles establecidos.

Según David Richardson, vicepresidente de AgentCore, las políticas permiten a los desarrolladores restringir el acceso a datos internos específicos o a aplicaciones de terceros como Salesforce o Slack. También se pueden establecer límites para las tareas automatizadas; por ejemplo, permitir que un agente de IA emita reembolsos de hasta 100 dólares de forma autónoma, mientras que se requiere la aprobación humana para importes superiores.

La empresa también ha presentado AgentCore Evaluations, un conjunto de 13 sistemas preconfigurados para evaluar a los agentes de IA según parámetros como la corrección, la seguridad y el uso adecuado de las herramientas. Esto proporciona a los desarrolladores un conjunto de herramientas básicas en las que basarse para sus propias evaluaciones personalizadas.

"Esto responde directamente a una de las principales preocupaciones de los usuarios a la hora de implantar agentes", afirma Richardson en relación con las nuevas herramientas de evaluación. "Es una característica muy solicitada que a menudo es tediosa de construir desde cero".

Además, AWS anunció AgentCore Memory, una nueva capacidad que permite a los agentes mantener un registro persistente de la información del usuario -como los tiempos de viaje o las preferencias de hotel- y aprovechar estos datos para informar futuras interacciones.

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"Colectivamente, estas tres áreas representan nuestra iteración continua a través de las diferentes capas de AgentCore", declaró Richardson. "La política permite la interacción con los sistemas existentes, la memoria hace que los agentes sean más capaces, y las herramientas de evaluación ayudan a los equipos de desarrollo a mejorar sus agentes de manera eficiente."

Aunque los agentes de IA son actualmente una tendencia dominante en el sector, con algunos escépticos que cuestionan su longevidad, Richardson cree que los cimientos que se están construyendo con AgentCore son duraderos. Prevé que las tendencias del mercado evolucionarán, pero la plataforma está diseñada para adaptarse.

"Aprovechar el poder de razonamiento de estos modelos, combinado con su capacidad para realizar acciones en el mundo real a través de herramientas, representa un enfoque sostenible", explicó Richardson. "La aplicación concreta cambiará sin duda con el tiempo, y creemos que estamos bien preparados para esa evolución".

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