Los agentes de inteligencia artificial han evolucionado notablemente, pasando de ser simples asistentes a sistemas más avanzados que pueden planificar, criticar y colaborar entre sí para resolver problemas complejos. Este avance se ha materializado con la introducción del marco Deep Agents, basado en LangGraph, que permite flujos de trabajo multiagente semejantes a las dinámicas de equipo del mundo real. Sin embargo, uno de los desafíos más significativos es ejecutar estos agentes de manera confiable y segura en entornos de producción, una necesidad que ha sido atendida por el lanzamiento de Amazon Bedrock AgentCore Runtime.
AgentCore Runtime es un entorno seguro y sin servidores diseñado para agentes de IA y herramientas asociadas, lo que facilita el despliegue de Deep Agents a escala empresarial sin la carga de gestionar infraestructuras complejas. Este entorno permite empaquetar el código en un contenedor ligero con una interfaz fácil de usar. Una de sus características destacadas es la capacidad de manejar tareas altamente complejas con tiempos de ejecución de hasta ocho horas, crucial para razonamientos intrincados. Además, cada sesión de usuario se ejecuta en máquinas virtuales aisladas, asegurando que no haya contaminación cruzada entre las interacciones de los distintos agentes.
Para demostrar la efectividad de la integración de Deep Agents en AgentCore Runtime, se ha desarrollado un sistema que incluye varios agentes: uno de investigación que realiza búsquedas en Internet, otro de crítica que evalúa informes, y un orquestador principal que gestiona el flujo de trabajo y las operaciones de archivo. Este sistema permite a los agentes planificar tareas, mantener un sistema de archivos virtual y gestionar contextos complejos mediante memoria persistente.
La simplificación de la instalación y el despliegue de estos agentes se logra mediante el uso del kit de herramientas de inicio de AgentCore. Este toolkit automatiza el proceso de creación de un archivo Docker optimizado, establece un repositorio en Amazon Elastic Container Registry y configura la red y la observabilidad mediante integraciones con Amazon CloudWatch y AWS X-Ray. Todo este proceso se completa en un tiempo notablemente breve de dos a tres minutos, lo que permite que los agentes estén listos para manejar solicitudes en grandes cantidades rápidamente.
Una vez desplegados, los agentes pueden ser llamados de distintas formas, utilizando tanto el kit de herramientas como el SDK de boto3. Esta flexibilidad en la invocación facilita la integración de los agentes en sistemas empresariales existentes, permitiendo que el proceso de pasar de un prototipo a un sistema de producción sea menos complejo para los desarrolladores, quienes pueden enfocarse más en la lógica inteligente que en la administración de infraestructura subyacente.
