Amazon ha lanzado un nuevo marco de trabajo de código abierto denominado Strands Agents SDK, destinado a revolucionar la forma en que los desarrolladores crean agentes de inteligencia artificial. Este SDK está diseñado para facilitar el uso de modernos modelos de lenguaje, simplificando la definición del comportamiento de los agentes a través de un «prompt» y un conjunto de herramientas, en lugar de requerir la programación manual de complejos flujos de trabajo.
Strands destaca por su enfoque en la autonomía del agente, permitiéndole tomar decisiones sobre cómo encadenar razonamientos y utilizar herramientas en función de cada contexto. Entre sus capacidades, ofrece un bucle de agente ligero y flexible que gestiona las interacciones y permite iteraciones automáticas según las solicitudes de los usuarios. Las herramientas disponibles incluyen funciones externas como cálculos, búsquedas web y consultas a bases de datos, que el agente puede invocar conforme a sus necesidades.
Un aspecto clave de Strands es su flexibilidad, ya que permite a los desarrolladores elegir entre una variedad de modelos de lenguaje a través de una interfaz de proveedor intercambiable. Esta característica es particularmente atractiva para las empresas que buscan opciones escalables y seguras. Los códigos de agente pueden probarse localmente y luego desplegarse en entornos de AWS para aplicaciones de producción, incorporando herramientas de observabilidad para monitorear su rendimiento en tiempo real.
El SDK también admite redes de múltiples agentes, lo que posibilita la colaboración en la resolución de problemas, aprovechando diferentes especialidades y perspectivas. Esta funcionalidad es ideal para ámbitos que requieren soluciones integradas de diversas áreas de conocimiento.
Además, Strands fomenta una comunidad abierta que invita a desarrolladores de distintas organizaciones a contribuir, enriqueciendo continuamente el ecosistema con nuevas herramientas y modelos. En definitiva, el Strands Agents SDK representa una solución robusta para implementar agentes de IA de manera más intuitiva y menos dependiente de codificación extensa.
