Amazon Web Services lanzó en reInvent 2025 los Frontier agents, sistemas autónomos diseñados para abordar casos de uso complejos, escalar masivamente para gestionar tareas concurrentes y operar de forma persistente durante horas o días sin intervención humana. En este artículo nos centramos en uno de esos agentes: el AWS DevOps Agent. Aquí se explica qué es, su arquitectura y componentes, aspectos de seguridad y dos demostraciones prácticas para investigar una alarma de CloudWatch por pico de CPU en EC2 y un error de imagen en un Pod de EKS.

Qué es AWS DevOps Agent El AWS DevOps Agent se puede entender como un ingeniero on call autónomo que trabaja 24/7, con capacidad de aprendizaje continuo y dotado de múltiples integraciones. Su función principal es investigar incidentes, identificar la causa raíz, proponer planes de mitigación y sugerencias de prevención. En la versión actual no repara automáticamente los incidentes; sigue siendo necesaria la intervención humana para aplicar correcciones y cambios de infraestructura.

Cómo investiga y encuentra la causa raíz Para investigar correctamente el agente necesita un contexto completo de la infraestructura y las aplicaciones, una representación conocida como topología. Esa topología define relaciones entre recursos dentro de la cuenta AWS y constituye el contexto que permite al agente correlacionar métricas, logs y configuraciones para llegar a conclusiones precisas.

Maximizar la efectividad del agente Aunque la topología es la base, el agente puede utilizar fuentes de datos adicionales para ampliar su comprensión: APIs de servicios AWS, herramientas de observabilidad conectadas y sistemas externos. AWS habilita la ampliación de capacidades para aumentar el alcance del agente, como conectar múltiples cuentas AWS, integrar pipelines CI CD desde repositorios como GitHub o GitLab, enlazar servidores MCP, fuentes de telemetría como Datadog o New Relic y sistemas de tickets y chat como ServiceNow o Slack. También es posible incorporar runbooks pre cargados para orientar investigaciones y acelerar respuestas.

Arquitectura y componentes El agente opera con una arquitectura de doble consola. Los administradores usan la consola de gestión para crear y configurar Agent Spaces, definir capacidades y gestionar controles de acceso. Los equipos de operaciones interactúan con el agente desde la web app para iniciar investigaciones y ejecutar flujos de respuesta. Un Agent Space es un contenedor lógico que determina a qué cuentas y herramientas puede acceder el agente y qué usuarios pueden interactuar con él. Cada Agent Space usa roles IAM dedicados con permisos limitados y mantiene separación estricta entre espacios. La web app se integra con IAM Identity Center para gestionar accesos y soporta MFA y enlace directo desde la consola de AWS para sesiones administrativas.

Descubrimiento de recursos El agente descubre recursos y construye la topología por dos vías principales: CloudFormation stacks, que incluyen recursos creados por CDK, y recursos etiquetados por pares clave valor, lo que permite identificar recursos creados fuera de CloudFormation, por ejemplo desde la consola o Terraform.

Demostración 1: investigar alarma de CloudWatch por CPU en EC2 Requisitos previos mínimos: conocimientos básicos de CloudFormation y acceso a la región us east 1, donde el DevOps Agent está disponible. El flujo típico es desplegar una plantilla CloudFormation que crea una instancia EC2 con un script de arranque que genera carga de CPU, una alarma de CloudWatch para utilización de CPU y políticas de apagado automático. Tras el despliegue y la activación de la alarma el DevOps Agent detecta automáticamente los nuevos recursos. Desde la web app se inicia la investigación sobre la alarma y el agente analiza métricas, logs y configuraciones para señalar la causa raíz. En casos sencillos el agente aporta la causa raíz y sugiere acciones. Si faltan datos relevantes, el agente informa de las investigation gaps, es decir los huecos en la investigación causados por ausencia de recursos como acceso SSH o log groups que impiden un análisis más profundo. Además se puede interactuar con el agente mediante chat en lenguaje natural para profundizar en hallazgos.

Demostración 2: investigar errores en EKS Para que el agente analice clústeres EKS hay que añadir la capacidad correspondiente en el Agent Space y otorgar los permisos IAM necesarios en el clúster, por ejemplo mediante una política de visualización administrativa para EKS. En desplieglos gestionados con Terraform es recomendable marcar los recursos con tags que permitan al agente encontrarlos. En la demo el agente detecta un ImagePullBackOff en un Pod nginx, identifica la causa raíz relacionada con la imagen o las credenciales del repositorio y sugiere pasos de mitigación y rollback si fuera necesario. El agente también puede proporcionar instrucciones detalladas para aplicar correcciones y cómo evitarlas en el futuro.

Seguridad y control La seguridad se mantiene mediante el control administrativo de qué puede acceder cada Agent Space y los permisos IAM asociados al agente. Los administradores definen límites y ámbitos de visibilidad, por lo que la información de un Agent Space no es accesible desde otro espacio salvo autorización explícita. En entornos corporativos esto permite integrar el agente de forma segura sin exponer recursos innecesarios.

¿Sustituirá al ingeniero DevOps? No. El agente reduce el MTTR, ayuda a prevenir incidentes con recomendaciones y facilita la investigación, pero se requiere al ingeniero para aplicar correcciones, diseñar nuevas funcionalidades, validar cambios y tomar decisiones complejas que implican riesgo operativo. En resumen, el agente amplía la capacidad del equipo y automatiza tareas de diagnóstico, pero no sustituye el juicio y la acción humana.

Perspectiva práctica y límites El DevOps Agent es especialmente valioso para reducir ruido operativo, centralizar investigaciones y ofrecer un punto de partida consistente para la resolución de incidentes. Está en fase preview y ofrece integración gratuita limitada, por lo que en entornos de producción hay que evaluar su alcance, permisos y requisitos de gobernanza. Conectar fuentes adicionales como un servidor MCP o sistemas de observabilidad externos amplifica su contexto y su efectividad.

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