Agentes de Amazon Bedrock: Cómo Obtener Observabilidad con Arize AI

El reciente lanzamiento de Amazon Bedrock Agents está abriendo nuevas puertas para desarrolladores interesados en crear agentes autónomos capaces de interactuar con usuarios y gestionar datos organizativos. Estos agentes son capaces de orquestar interacciones entre modelos de inteligencia artificial, fuentes de datos y aplicaciones de software, facilitando tareas como el procesamiento de reclamaciones de seguros y la gestión de reservas de viajes.

Uno de los principales desafíos en el desarrollo de inteligencia artificial es la observabilidad de estos agentes. La colaboración entre Arize AI y Amazon Bedrock Agents promete ofrecer herramientas avanzadas para rastrear el funcionamiento, interacción y ejecución de tareas de los agentes, lo cual es esencial para mantener la confiabilidad y eficiencia a medida que estas implementaciones escalan.

La nueva integración ofrece tres beneficios significativos a los desarrolladores. En primer lugar, proporciona una trazabilidad exhaustiva que permite visualizar cada etapa desde la consulta inicial del usuario hasta la ejecución de acciones. En segundo lugar, introduce un marco de evaluación sistemática para medir el rendimiento del agente de manera coherente. Finalmente, hace posible la optimización basada en datos mediante experimentos estructurados, ayudando a identificar las configuraciones óptimas para los agentes.

Arize presente dos versiones de su servicio. Arize AX, con capacidades avanzadas de monitoreo para empresas, y Arize Phoenix, una solución de código abierto que facilita el acceso a herramientas de evaluación y trazado. Con Phoenix, los desarrolladores pueden implementar un sistema de trazado en sus aplicaciones Amazon Bedrock Agents, mejorando así la observabilidad y asegurando la confiabilidad en la producción.

La importancia de trazar aplicaciones alimentadas por modelos de lenguaje queda en evidencia, ya que proporciona a los desarrolladores un mejor entendimiento del sistema y ayuda a depurar comportamientos difíciles de reproducir. Phoenix utiliza un conjunto de plugins que se añaden al proceso de inicio de la aplicación, automatizando la recolección de trazas.

Además, la integración incluye capacidades de evaluación que permiten analizar el desempeño de los agentes, un reto complejo debido a la naturaleza de su funcionamiento. Evaluar un agente implica medir su precisión en la selección de herramientas y la extracción de parámetros correctos de las consultas de los usuarios. Esto es crucial para garantizar que los agentes no solo respondan correctamente, sino que también sigan los mecanismos óptimos en su toma de decisiones.

Con el crecimiento continuo del uso de agentes de inteligencia artificial en aplicaciones empresariales, la necesidad de herramientas robustas para monitoreo y mejora continua es más relevante que nunca. La reciente integración de Arize AI con Amazon Bedrock Agents ofrece una solución completa que promete revolucionar el diseño, supervisión y mejora de aplicaciones de inteligencia artificial en las organizaciones.