Agentes de Amazon Bedrock

Los agentes de Amazon Bedrock agilizan los flujos de trabajo y automatizan las tareas repetitivas. Libere el poder de la automatización de la IA para aumentar la productividad y reducir los costos.

Agentes para Amazon Bedrock crea un mensaje a partir de las instrucciones proporcionadas por el desarrollador (p. ej., "eres un agente de seguros diseñado para procesar reclamaciones pendientes"), los detalles de la API necesarios para completar las tareas y los detalles del origen de datos de la empresa de las bases de conocimientos. La creación automática de mensajes ahorra semanas de experimentación con mensajes para diferentes FM.

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 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 permiten definir un esquema de acción y recuperar el control cada vez que el agente invoque la acción. Esto le ayuda a implementar la lógica empresarial en el servicio de backend que elija. Además, con la restitución del control, puede ejecutar acciones que consumen mucho tiempo en segundo plano (ejecución asincrónica) y, al mismo tiempo, continuar con el flujo de orquestación.

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. Con esta característica, los agentes recuerdan las interacciones históricas y mejoran la precisión en tareas de varios pasos. Los usuarios pueden utilizar las recomendaciones mejoradas y recordar el contexto anterior cuando lo necesiten, lo cual garantiza una interacción cohesiva y eficiente con el agente.

Puede revisar el plan de razonamiento y orquestación del agente con la función de rastreo. Con esta información, puede solucionar diferentes problemas de orquestación para dirigir el modelo hacia el comportamiento deseado y ofrecer una mejor experiencia de usuario. Además, puede revisar los pasos y ajustar las instrucciones a medida que avanza en la aplicación. Con una visibilidad completa del razonamiento del modelo, puede crear aplicaciones diferenciadas con mayor rapidez.

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.