- Paso 1: Configurar credenciales de AWS y roles IAM con acceso a Bedrock
- Paso 2: Instalar AWS SDK para Python y la biblioteca LangChain en tu entorno
- Paso 3: Definir clases de herramientas personalizadas (APIs, conectores de bases de datos, recuperadores)
- Paso 4: Iniciar cliente de Bedrock y seleccionar modelos base
- Paso 5: Crear un agente LangChain con herramientas, memoria y manejadores de callbacks
- Paso 6: Invocar agent.run() con entrada de usuario y manejar respuestas en streaming
- Paso 7: Monitorear logs y refinar plantillas de prompts o lógica de herramientas
- Paso 8: Implementar el código del agente como función Lambda o servicio en contenedor