Los agentes de inteligencia artificial se están consolidando como la capa de inteligencia de las aplicaciones modernas, gestionando decisiones, llamando a herramientas y produciendo respuestas en tiempo real. Escalar estos agentes con eficacia requiere una base sólida y frameworks robustos. En este artículo rehaceremos y traduciremos al español una guía práctica sobre AWS Strands Agents, mostrando cómo construir una aplicación secuencial multiagente con AWS Bedrock, AWS Nova, FastAPI y una interfaz con Streamlit, e incluyendo recomendaciones de arquitectura y buenas prácticas para proyectos de software a medida.

Qué es AWS Strands Agents

AWS Strands Agents es un framework de código abierto diseñado para desarrollar agentes IA que pueden ejecutarse en distintos entornos como VSCode, terminal, contenedores Docker, AWS Bedrock AgentCore, AWS Lambda, AWS ECS y AWS EKS. La documentación oficial ofrece guías sobre agentes, herramientas, flujos de trabajo, proveedores de modelos y streaming, lo que facilita crear soluciones complejas y escalables.

Arquitectura de un flujo de trabajo secuencial multiagente

Un patrón común es encadenar agentes especializados que se pasan información entre sí. En el ejemplo descrito se usan tres agentes en serie: investigador de destino que recopila datos, generador de guías de viaje que sintetiza la información y un redactor que formatea la respuesta final para el cliente. Los agentes pueden compartir herramientas como calculadoras, ejecuciones de Python o servicios externos, y cada agente puede tener un prompt de sistema que defina su rol y límites.

Instalación y acceso a modelos LLM

Para empezar conviene instalar las librerias de Strands y herramientas auxiliares mediante pip, y habilitar el acceso a AWS Bedrock en la región correspondiente. En el ejemplo se utiliza AWS Nova Pro por su disponibilidad en varias regiones. No olvide configurar permisos IAM con permisos como AmazonBedrockFullAccess. Hay dos formas habituales de conectar con Bedrock: usar aws configure para generar los archivos de configuración y credenciales o gestionar variables mediante un fichero .env con claves AWS_ACCESS_KEY_ID y AWS_SECRET_ACCESS_KEY.

Diseño de la aplicación y flujo

La aplicación típica combina un backend HTTP que orquesta los agentes y una interfaz de usuario ligera. En el backend se puede usar FastAPI para exponer un endpoint que reciba la consulta del usuario y ejecute el flujo secuencial: 1 ejecutar al investigador para obtener datos crudos, 2 pasar esos datos al generador para estructurar la guía y 3 enviar el resultado al redactor para producir la respuesta final. En paralelo se puede desplegar una UI con Streamlit que envíe la consulta al endpoint y muestre el historial de mensajes y la guía resultante.

Buenas prácticas operativas

Para implementar este tipo de soluciones en producción se recomiendan prácticas como: parametrizar temperatura y top p del modelo para controlar creatividad, usar herramientas externas con control de acceso, gestionar logs y trazabilidad de cada paso del flujo, habilitar streaming si la latencia es crítica y preparar tests automatizados para prompts y herramientas. Además, considere despliegues en contenedores y orquestación con ECS o EKS para escalado horizontal.

Ejemplo de interacción y salida

Un prompt de ejemplo pudo solicitar informacion sobre Maldivas. El flujo generaria primero datos crudos sobre atractivos, historia, zonas para alojarse y gastronomia, luego un agente sintetizador estructuraria una guia clara en secciones como Atractivos imprescindibles, Aspectos historicos, Dónde alojarse y Delicias culinarias, y finalmente el agente redactor entregaria un texto profesional y orientado al cliente con enlaces sugeridos para ampliar la investigacion.

Integracion con servicios empresariales y valor para el negocio

Este tipo de agentes IA aporta valor inmediato a soluciones de atención al cliente, asistentes internos, automatizacion de procesos y generación de contenidos personalizados. Para empresas que necesitan aplicaciones a medida o software a medida, integrar agentes IA con sistemas legacy, pipelines de datos y dashboards de inteligencia de negocio es clave para maximizar retorno. También es habitual combinar agentes con herramientas como Power BI para visualizar resultados y con servicios cloud para garantizar disponibilidad y seguridad.

Seguridad y cumplimiento

Al trabajar con modelos y datos sensibles es imprescindible aplicar controles de ciberseguridad, encriptacion en reposo y en tránsito, auditoria de accesos y pruebas de pentesting. Q2BSTUDIO ofrece servicios especializados para evaluar y reforzar la seguridad en proyectos IA y cloud, asegurando que los despliegues cumplan con normativas y buenas prácticas.

Sobre Q2BSTUDIO y cómo podemos ayudar

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Diseñamos soluciones integrales que combinan agentes IA, pipelines de datos, dashboards de inteligencia de negocio y despliegues seguros en AWS y Azure. Si su organización busca llevar IA a producción, optimizar procesos con automatizacion o crear aplicaciones a medida, podemos acompañarle desde el prototipo hasta el escalado. Conozca nuestros servicios cloud y migraciones en servicios cloud AWS y Azure y descubra nuestras capacidades en inteligencia artificial y soluciones IA para empresas en inteligencia artificial para empresas.

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Conclusión

Los frameworks como AWS Strands facilitan la construcción de flujos multiagente que articulan capacidades de investigación, procesamiento y comunicación. Combinados con modelos gestionados en Bedrock y buenas prácticas de desarrollo y seguridad, permiten construir aplicaciones potentes y escalables. En Q2BSTUDIO ofrecemos experiencia para convertir estas ideas en soluciones reales, seguras y adaptadas a las necesidades del negocio.