Agentes de Amazon Bedrock

Los agentes de Amazon Bedrock utilizan el razonamiento de los modelos fundacionales (FM), las API y los datos para desglosar las solicitudes de los usuarios, recopilar información relevante y completar las tareas de manera eficiente, lo que permite a los equipos centrarse en tareas de gran valor. Crear un agente es sencillo y rápido, y la configuración se realiza en unos pocos pasos. Los agentes ahora incluyen la retención de memoria para una continuidad perfecta de las tareas y las barreras de protección de Amazon Bedrock para una seguridad y fiabilidad integradas. Para necesidades más avanzadas, Amazon Bedrock admite la colaboración entre varios agentes, lo que permite que varios agentes especializados trabajen juntos en desafíos empresariales complejos.

La colaboración entre múltiples agentes de Amazon Bedrock permite a los desarrolladores crear, implementar y administrar varios agentes especializados que trabajen juntos sin problemas para abordar flujos de trabajo empresariales cada vez más complejos. Cada agente se centra en tareas específicas bajo la coordinación de un agente supervisor que divide los procesos complejos en pasos manejables para garantizar la precisión y la fiabilidad. Al automatizar estos procesos operativos complejos, las empresas pueden liberar a sus equipos de las cargas operativas, lo que les permite centrarse en la innovación y ofrecer un valor empresarial real.

Los agentes de Amazon Bedrock se conectan de manera segura a los orígenes de datos de su empresa y mejoran las solicitudes de los usuarios con la información correcta para generar una respuesta precisa. Por ejemplo, si el usuario pregunta sobre la elegibilidad de los reclamos, el agente de la RAG buscará información en la base de conocimientos, conciliará los reclamos presentados y dará la siguiente respuesta según la política de elegibilidad: “Debe entregar su licencia de conducir, fotografías del automóvil dañado y un informe del accidente”.

En tan solo unos pasos rápidos, los clientes pueden crear un agente en Amazon Bedrock y acelerar el tiempo de creación de aplicaciones de IA generativa. Primero, los clientes seleccionan un modelo y escriben instrucciones en lenguaje natural, como, por ejemplo, “eres un agente de administración de inventario que determina la disponibilidad de los productos en el sistema del inventario”. Los agentes orquestan y analizan la tarea y la desglosan en la secuencia lógica correcta con las habilidades de razonamiento del FM. Los agentes llaman automáticamente a las API necesarias para realizar transacciones con los sistemas y procesos de la empresa a fin de cumplir con la solicitud y, de paso, determinar si pueden continuar o si necesitan recopilar más información. 

Los agentes de Amazon Bedrock tienen la capacidad de retener la memoria entre todas las interacciones, lo que ofrece experiencias de usuario más personalizadas y fluidas. Esta característica permite a los agentes recordar las interacciones históricas y mejora la precisión en tareas de varios pasos. Los usuarios pueden utilizar las recomendaciones mejoradas y recordar el contexto anterior cuando lo necesiten, lo que garantiza una interacción más cohesiva y eficiente con el agente.

Los agentes de Amazon Bedrock son compatibles con la generación y la ejecución dinámicas de código en entornos seguros. Esto automatiza las consultas analíticas complejas que anteriormente eran difíciles de responder con solo el razonamiento de modelos. Los usuarios pueden utilizar esta capacidad para abarcar una gran variedad de casos de uso sofisticados, como el análisis de datos, la visualización de datos y la resolución de problemas matemáticos.

Los agentes de Amazon Bedrock crean, de manera automática, una plantilla de peticiones a partir de las instrucciones del usuario, el grupo de acciones y las bases de conocimientos. Puede utilizar esta plantilla como referencia para refinar aún más la plantilla de peticiones generada automáticamente a fin de mejorar la experiencia del usuario. También puede actualizar la entrada del usuario, el plan de orquestación y la respuesta del FM. Por último, con la posibilidad de modificar la plantilla de peticiones, puede obtener un mejor control sobre la orquestación del agente.