Una nueva herramienta está revolucionando el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial listas para producción. Agentic-AI ha ganado popularidad por facilitar el despliegue de estas aplicaciones, pero muchos desarrolladores se enfrentan al reto de configurar manualmente la infraestructura en distintos entornos.

La Infraestructura como Código (IaC) se propone como una solución efectiva, garantizando una infraestructura coherente, segura y escalable para los sistemas de IA autónomos. Este enfoque reduce los errores de configuración manual mediante la gestión automática de recursos y plantillas declarativas, lo que acorta el tiempo de despliegue de horas a minutos. Además, asegura la consistencia de la infraestructura entre diferentes entornos, evitando comportamientos impredecibles en los agentes.

La IaC ofrece capacidades de control de versiones y de reversión para una rápida recuperación ante problemas, crucial para mantener la disponibilidad de los sistemas de agentes. Permite también la escalabilidad automática y la optimización de recursos mediante plantillas parametrizadas, adaptándose desde desarrollos ligeros hasta despliegues de grado de producción. En aplicaciones de agentes con mínima intervención humana, la fiabilidad de IaC, su validación automática de estándares de seguridad y la integración fluida en flujos de trabajo de DevOps son esenciales para operaciones autónomas robustas.

Para facilitar el despliegue y gestión de recursos, Amazon Bedrock AgentCore ahora es compatible con marcos de IaC como AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), Terraform y plantillas de AWS CloudFormation. Esta integración acerca el poder de IaC directamente a AgentCore, permitiendo a los desarrolladores aprovisionar, configurar y gestionar su infraestructura. Un ejemplo de aplicación es un sistema para planificar actividades basadas en el clima, construido con plantillas de CloudFormation. Se encuentran también ejemplos adicionales de uso de CDK y Terraform en una biblioteca de GitHub.

La aplicación de planificación utiliza datos meteorológicos en tiempo real para ofrecer recomendaciones personalizadas según la ubicación de interés. El sistema comprende la recolección de datos meteorológicos, un motor de análisis que evalúa la idoneidad de un día para actividades al aire libre y un sistema de recomendaciones basadas en condiciones climáticas y preferencias del usuario.

La implementación del sistema con AgentCore emplea herramientas como AgentCore Browser, AgentCore Code Interpreter y AgentCore Runtime, además de AgentCore Memory para almacenar preferencias del usuario.

El despliegue de la aplicación mediante un template de CloudFormation es sencillo y monitorizable desde la consola de AWS. El servicio de observabilidad de AgentCore permite visualizar flujos de trabajo y monitorear el rendimiento en tiempo real, integrándose con Amazon CloudWatch para ofrecer dashboards que faciliten la toma de decisiones informadas.

El template modular permite su adaptación a diversas aplicaciones, personalizando herramientas y algoritmos según las necesidades específicas. Se recomienda un diseño arquitectónico modular, el uso de parámetros y la implementación de políticas de seguridad detalladas.

Por último, se aconseja limpiar los recursos utilizados para evitar costes adicionales. Estas soluciones automatizadas no solo ahorran tiempo, sino que permiten despliegues consistentes y reproducibles, contribuyendo al crecimiento empresarial en el dinámico campo de la inteligencia artificial autónoma.