AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration es una función de servicio gestionado que permite orquestar múltiples agentes de IA alimentados por modelos fundacionales para trabajar juntos en tareas complejas. Configuras perfiles de agentes con roles específicos, defines esquemas de mensajería para la comunicación y estableces una memoria compartida para retener contexto. Durante la ejecución, los agentes pueden solicitar datos de fuentes descendentes, delegar subtareas y agregar los resultados de otros. Este enfoque colaborativo soporta bucles de razonamiento iterativos, mejora la precisión de las tareas y permite escalar dinámicamente los agentes según la carga de trabajo. Integrado con la consola AWS, CLI y SDK, el servicio ofrece paneles de monitoreo que visualizan las interacciones de los agentes y métricas de rendimiento, simplificando el desarrollo y la supervisión operativa de flujos de trabajo inteligentes multi-agente.

Launchpad Stack es una herramienta que ayuda a los desarrolladores a lanzar nuevos servicios Rails con AWS generando paquetes de código personalizados e interoperables en minutos. Proporciona configuraciones de infraestructura, aplicación, pipeline CI/CD, monitoreo y seguridad, todo con configuraciones predeterminadas seguras y mejores prácticas. El código generado es completamente tuyo y no tiene licencias restrictivas. Ofrece una solución económica y flexible para construir y reutilizar código sin pagos recurrentes ni bloqueo de proveedores.

El Agente de Retail de AWS Bedrock es una solución de extremo a extremo que muestra cómo implementar un chatbot minorista impulsado por IA generativa usando los servicios de AWS Bedrock. Se conecta a datos de catálogos de productos, aprovecha la generación aumentada por recuperación para respuestas precisas e integra con AWS Lambda y API Gateway para un despliegue escalable. Con soporte para recomendaciones personalizadas, verificaciones del estado del inventario y creación simulada de pedidos, ayuda a los minoristas a mejorar el compromiso del cliente y optimizar operaciones. Construido en TypeScript y React, ofrece un marco personalizable para integrar funciones de chat impulsadas por IA en plataformas de comercio electrónico.

bedrock-agent es un marco versátil de agentes de IA que se integra con la suite de grandes modelos de lenguaje de AWS Bedrock para orquestar flujos de trabajo complejos y dirigidos por tareas. Ofrece una arquitectura de plugins para registrar herramientas personalizadas, módulos de memoria para la persistencia de contexto y un mecanismo de razonamiento en cadena para mejorar el lógica. A través de una API Python sencilla y una interfaz de línea de comandos, permite a los desarrolladores definir agentes que pueden llamar a servicios externos, procesar documentos, generar código o interactuar con usuarios vía chat. Los agentes pueden configurarse para seleccionar automáticamente las herramientas relevantes en función de las solicitudes de los usuarios y mantener el estado conversacional a través de sesiones. Este marco es de código abierto, extensible y optimizado para prototipado rápido y despliegue de asistentes IA en entornos locales o en la nube de AWS.

Agent-Squad es un marco modular en Python que permite a los equipos diseñar, desplegar y ejecutar sistemas multiagente para tareas complejas. En su núcleo, Agent-Squad permite configurar perfiles de agentes diversos, como recuperadores de datos, resúmenes, codificadores y validadores, que comunican a través de canales definidos y comparten contextos de memoria. Al descomponer objetivos de alto nivel en subtareas, el marco orquesta procesamiento paralelo y aprovecha LLMs junto con APIs externas, bases de datos o herramientas personalizadas. Los desarrolladores pueden definir flujos de trabajo en JSON o código, monitorear interacciones de agentes y adaptar estrategias dinámicamente usando utilidades integradas de registro y evaluación.

Los Agentes de Amazon Bedrock permiten a los desarrolladores construir aplicaciones que aprovechan modelos de IA avanzados para generar texto, procesar datos y automatizar flujos de trabajo. Integrándose sin problemas con los servicios existentes, estos agentes pueden realizar una variedad de tareas, incluyendo soporte al cliente, análisis de documentos y recomendaciones personalizadas, facilitando así que las empresas mejoren sus operaciones con IA.

El Amazon Bedrock Custom LangChain Agent es una arquitectura de referencia y un ejemplo de código que muestra cómo construir agentes de IA combinando los modelos base de AWS Bedrock con LangChain. Define un conjunto de herramientas (APIs, bases de datos, recuperadores RAG), configura políticas de agentes y memoria, y llama a flujos de razonamiento de múltiples pasos. Soporta salidas en streaming para experiencias de usuario de baja latencia, integra manejadores de callbacks para monitoreo y garantiza seguridad mediante roles IAM. Este enfoque acelera la implementación de asistentes inteligentes para soporte al cliente, análisis de datos y automatización de flujos de trabajo, todo en la nube escalable de AWS.

El AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint proporciona un marco modular para implementar una arquitectura de múltiples agentes en AWS Bedrock. Incluye código de ejemplo para definir roles de agentes — planificador, investigador, ejecutor y evaluador — que colaboran mediante colas de mensajes compartidas. Cada agente puede invocar diferentes modelos Bedrock con indicaciones personalizadas y pasar salidas intermedias a los agentes siguientes. La integración incorporada con CloudWatch, patrones de manejo de errores y soporte para ejecución sincrónica o asincrónica demuestran cómo gestionar la selección de modelos, tareas por lotes y la orquestación de extremo a extremo. Los desarrolladores clonan el repositorio, configuran roles de AWS IAM y puntos finales de Bedrock y despliegan vía CloudFormation o CDK. El diseño de código abierto fomenta ampliar roles, escalar agentes entre tareas e integrar con S3, Lambda y Step Functions.

El Agente Clasificador de Imágenes de AWS S3 aprovecha la IA para inspeccionar y etiquetar imágenes en los buzones S3, extrayendo información clave de metadatos y contenido mediante los modelos GPT de OpenAI. Genera automáticamente estructuras de carpetas y mueve archivos según categorías como paisajes, retratos, productos o etiquetas personalizadas definidas en un archivo de configuración. Los desarrolladores y ingenieros de DevOps pueden ejecutarlo como un script CLI o integrarlo en pipelines de CI/CD. Soporta procesamiento por lotes de miles de objetos, convenciones de nombres personalizadas y reglas de carpetas granulares para mantener un repositorio de imágenes limpio y navegable.

La plataforma basada en la nube de BARR ofrece soluciones integrales de ciberseguridad y cumplimiento adaptadas para proveedores de tecnología innovadora y servicios en la nube. Con características diseñadas para optimizar los procesos de seguridad y garantizar la adherencia a la regulación, empodera a las organizaciones para proteger sus activos digitales. La plataforma admite integraciones con AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, haciéndola versátil para diversas necesidades empresariales.