En este artículo revisado explico cómo crear un agente de IA listo para producción usando Strands Agents y desplegarlo con Amazon Bedrock AgentCore, y cómo integrar memoria persistente para conversaciones y búsquedas semánticas. El código completo de referencia se encuentra en el repositorio público de ejemplo que muestra múltiples frameworks y patrones reutilizables.

Preparación del entorno de desarrollo y dependencias: clona el repositorio con ejemplos multi framework y entra en la carpeta correspondiente. Configura un entorno virtual de Python e instala las dependencias principales: la librería strands agents como marco central, herramientas comunitarias como calculadora, y el SDK de AgentCore para integración con Bedrock. Estas dependencias permiten construir el agente, añadir herramientas y conectarlo con el servicio de memoria de AgentCore.

Estrategias de memoria en AgentCore: la solución usa tres estrategias integradas para extraer información automáticamente de las conversaciones. Preferencias de usuario captura patrones de interacción y gustos recurrentes. Hechos semánticos almacena datos relevantes del dominio mencionados por el usuario. Resúmenes de sesión genera resúmenes condensados tras cada sesión con temas, decisiones y tareas. Cada estrategia tiene su propio espacio de nombres, lo que garantiza aislamiento por actor y por sesión, y permite reutilizar memorias relevantes en sesiones futuras.

Crear y configurar la instancia de memoria: utiliza el script de configuración para crear la instancia de AgentCore Memory con las tres estrategias activas. El script guarda el identificador de memoria en un archivo de configuración que luego se incluye en el proyecto para que los hooks y herramientas tengan acceso al memory id. Para demostrar la persistencia se añade un evento de memoria de ejemplo como mensaje de usuario que el agente podrá recuperar en interacciones posteriores.

Arquitectura con hooks de Strands: Strands ofrece un sistema de hooks que permite separar la lógica de memoria del núcleo del agente. Implementamos dos hooks complementarios. El hook de memoria a corto plazo recupera el historial de conversación al inicializar el agente e inyecta esos turnos en el prompt del sistema para mantener contexto entre reinicios. También persiste cada mensaje nuevo en la memoria tras su adición. El hook de memoria a largo plazo realiza búsquedas semánticas relevantes antes de cada invocación del modelo, inyectando hechos, preferencias o resúmenes que mejoren la respuesta del agente.

Recuperación y razonamiento: además de la recuperación automática previa a la invocación, exponemos una herramienta de búsqueda de memorias accesible desde el propio agente. Esta herramienta habilita un patrón agentic RAG donde el agente decide cuándo y cómo buscar memorias, permitiendo búsquedas iterativas y dirigidas que enriquecen el razonamiento. Así combinamos RAG estándar, que asegura contexto mínimo en cada petición, con RAG agentico, que permite estrategias de búsqueda más sofisticadas dirigidas por el agente.

Punto de entrada y pruebas locales: el servicio Bedrock AgentCoreApp gestiona la parte de infraestructura y expone un endpoint de invocación. Para desarrollo local puedes ejecutar la aplicación en un servidor HTTP que emula el entorno productivo y probar con la CLI de AgentCore usando el comando invoke local. Esto permite validar que la persistencia de memoria funciona, por ejemplo recuperando una preferencia almacenada como me gustan las manzanas pero no los plátanos y pidiendo luego recomendaciones basadas en esa preferencia.

Despliegue a producción: la herramienta agentcore launch automatiza la construcción de imágenes, el push a repositorios, la creación de funciones y el enrutado por API Gateway, así como la configuración de permisos y logging. AgentCore Runtime proporciona aislamiento por sesión mediante microVMs, autoescalado, integración con CloudWatch para observabilidad y persitencia de memoria para experiencias personalizadas.

Módulo de memoria compartida: para mantener coherencia entre frameworks se crea un módulo memory.py compartido que expone una clase de configuración, un gestor de memoria con métodos para almacenar y recuperar contexto, y funciones utilitarias para búsquedas semánticas y formateo de contexto. Gracias a este diseño, la memoria creada por una implementación puede ser reutilizada por otra, facilitando migraciones y pruebas entre Strands Agents, CrewAI, Pydantic AI, LlamaIndex y LangGraph.

Consideraciones de producción: seguridad y privacidad gracias al aislamiento por sesión, escalabilidad automática con AgentCore Runtime, observabilidad con logs y métricas, y flexibilidad de framework para evolucionar la lógica del agente sin cambiar la infraestructura. Adicionalmente se recomiendan prácticas habituales como gestión de claves, monitorización de costes y pruebas de carga.

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Conclusión y siguientes pasos: esta implementación con Strands Agents y Amazon Bedrock AgentCore muestra cómo construir agentes limpios y mantenibles con memoria persistente y despliegue listo para producción. La arquitectura basada en hooks y en un módulo de memoria compartido facilita pruebas, reutilización y evolución. Si quieres acelerar la adopción de agentes IA en tu organización o necesitas un partner para desarrollar software a medida con enfoque en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud, contacta con Q2BSTUDIO para empezar a diseñar tu solución.

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