La era de la IA con agentes ha evolucionado de prototipos experimentales a marcos de trabajo listos para la empresa. Los hiperescaladores ahora ofrecen stacks dedicados para diseñar, implementar y gobernar agentes de IA que pueden integrarse con datos empresariales, API y sistemas de decisión. Si bien las bases siguen siendo las mismas (orquestación del contexto, invocación de herramientas, memoria, gobernanza), las opciones de implementación varían entre AWS, Azure y Google Cloud.
Este artículo explora tres marcos de trabajo nativos de la nube líderes: AWS Agent Core, Azure AI Foundry Agents y Google Cloud Agent SDK (ADK). Analizaremos sus arquitecturas, procesos de desarrollo, prácticas recomendadas, ventajas y desventajas, y cómo empezar.
Tabla de contenidos
1. AWS Agent Core: Puerta de enlace de agentes de Amazon Bedrock
AWS Agent Core (parte de Bedrock) está diseñado como una puerta de enlace para la orquestación y ejecución de herramientas, convirtiendo a los agentes no solo en contenedores LLM, sino en conectores empresariales. Su arquitectura (publicada en el blog de lanzamiento de AWS) se centra en:
- Capa de puerta de enlace: Punto de entrada basado en API para consultas de agentes.
- Tiempo de ejecución del agente: Descompone tareas, gestiona las invocaciones de herramientas y orquesta el flujo de trabajo.
- Herramientas/Funciones: Servicios nativos de AWS (S3, DynamoDB, Lambda) o API personalizadas expuestas mediante esquemas.
- Observabilidad y barandillas: Integración con CloudWatch, Bedrock Guardrails e IAM.
Por qué es importante AWS Agent Core
La estrecha integración con AWS IAM y Bedrock Guardrails lo hace ideal para empresas. La seguridad y el cumplimiento normativo están integrados en la ruta de orquestación. Puede conectar modelos de Bedrock (Anthropic, Cohere, Titan, etc.) o modelos externos.
Ventajas:
– Profunda integración con servicios de AWS (sencillos enlaces con S3, DynamoDB y Lambda).
– Sólida gobernanza y control de acceso.
– Medidas de seguridad para un filtrado rápido y protección de información personal identificable (PII).
Desventajas:
– Estrechamente vinculado al ecosistema de AWS.
– La flexibilidad de las herramientas depende de la madurez de Bedrock.
Cómo empezar:
– Habilita Bedrock AgentCore mediante la consola de AWS.
– Define un esquema para su herramienta (JSON + OpenAPI).
– Regístrelo en AgentCore y vincúlela a un modelo.
– Prueba con Bedrock Playground antes de la producción.
– Presiona Enter o haz clic para ver la imagen a tamaño completo.
2. Azure AI Foundry: Agentes como ciudadanos de primera clase administrados
Los agentes de AI Foundry de Microsoft ofrecen un modelo declarativo, prioritario en la configuración, para la creación de agentes. La arquitectura, descrita en Microsoft Learn, se centra en:
- Definición del agente: Definición en YAML o JSON de roles, herramientas y habilidades.
- Memoria y estado: Contexto persistente mediante Cosmos DB, Azure Cognitive Search o backends personalizados.
- Ejecución de la estructura: Azure Functions y Logic Apps para enlazar herramientas externas.
- Gobernanza y supervisión: Integración con Azure Monitor, políticas y RBAC.
Por qué es importante Azure AI Foundry
Azure posiciona a los agentes como entidades administradas con poco código. En lugar de crear la orquestación manualmente, se declara un agente y se deja que el entorno de ejecución de Foundry gestione la ejecución y el escalado.
Ventajas:
– Alta productividad para desarrolladores con configuraciones declarativas.
– Fácil integración con Azure OpenAI y Cognitive Services.
– Gobernanza de nivel empresarial con Azure AD + RBAC.
Desventajas:
– Stack obstinado; menor flexibilidad para flujos de agentes complejos.
– Curva de aprendizaje más pronunciada si se pasa del portal a agentes personalizados.
Cómo empezar:
– Ve a Azure AI Foundry → pestaña Agentes.
– Define un rol de agente y conéctese a la implementación de Azure OpenAI.
– Conecta herramientas mediante Azure Functions o API REST.
– Implementa y supervisa con los paneles de Azure Monitor.
– Consulta: https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/agents/quickstart?pivots=ai-foundry-portal
3. Google Cloud Agent SDK (ADK): Marco de Agente Componible
El SDK de Agente (ADK) de Google adopta un enfoque centrado en el desarrollador, priorizando la modularidad de Python. La arquitectura de alto nivel muestra:
- Core Runtime: Gestiona el bucle, el estado y el razonamiento del agente.
- Herramientas y Plugins: Funciones o servicios añadidos mediante decoradores de Python.
- Contextos y Memoria: Firestore, BigQuery o Vertex AI Search como backends de memoria.
- Observabilidad: Pub/Sub y Cloud Logging para el seguimiento.
Por qué es importante Google ADK
Es el framework más flexible y fácil de usar para desarrolladores. Puedes bifurcar el paquete de inicio de GitHub, modificar clases de Python e implementar agentes en Cloud Run o GKE. Google también ofrece extensiones Vertex AI para tareas de puesta a tierra, recuperación y multimodales.
Ventajas:
– Kits de inicio de código abierto y comunidad centrada en GitHub.
– Alta flexibilidad y componibilidad.
– Fácil desarrollo local antes de la implementación en la nube.
Desventajas:
– Funciones de gobernanza menos desarrolladas que en AWS o Azure.
– Requiere mayor experiencia en programación.
Cómo empezar:
– Clonar el paquete de inicio del agente.
– Definir el agente en Python (agent.py).
– Añadir herramientas usando decoradores como @tool.
– Implementar en Cloud Run para un servicio escalable.
Mejores prácticas en diferentes entornos
Independientemente de la nube elegida, el desarrollo de agentes sigue principios de éxito similares:
- Diseño modular: Mantén las herramientas como funciones independientes e intercambiables.
- Asegurar desde el principio: Aplica medidas de seguridad, redacción de PII y RBAC en tiempo de diseño.
- Optimizar la memoria: Elige una base de datos vectorial o memoria estructurada según la carga de trabajo.
- Añadir observabilidad: Registra los rastros de razonamiento, las llamadas a herramientas y los resultados para auditabilidad.
- Probar iterativamente: Comienza con las áreas de prueba (Bedrock, portal de AI Foundry, ejecución local de ADK) antes de escalar.
Comparación de los tres
- AWS Agent Core → Ideal para empresas con un profundo conocimiento de AWS y sólidas necesidades de seguridad y cumplimiento normativo.
- Azure AI Foundry → Ideal para una rápida adopción empresarial, especialmente donde las configuraciones de bajo código y la integración con Azure OpenAI son prioritarias.
- Google ADK → Ideal para desarrolladores que buscan flexibilidad, libertad de código abierto y extensiones personalizadas.
Conclusión
Los agentes se están convirtiendo en componentes básicos nativos de la nube, no en proyectos secundarios. Con AWS Agent Core, Azure AI Foundry Agents y el SDK de agentes de Google Cloud, las empresas ahora tienen una opción: adoptar un servicio gobernado y administrado (AWS/Azure) o un marco componible y orientado al desarrollador (Google).
El camino correcto depende de dónde se encuentren sus cargas de trabajo y del nivel de control que desee. Pero el denominador común es claro: los agentes de IA empresariales están pasando de los prototipos a la producción, y los marcos de hiperescalado están allanando el camino.
Referencias
- Amazon Bedrock AgentCore — AWS Blog
Introducing Amazon Bedrock AgentCore Gateway: Transforming Enterprise AI Agent Tool Development
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-bedrock-agentcore-gateway-transforming-enterprise-ai-agent-tool-development/ - Azure AI Foundry — Agents Overview
Build and manage AI agents on Azure AI Foundry
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/agents/overview - Google Cloud Agent SDK (ADK) Documentation
Agent Development Kit — Architecture and SDK usage
https://google.github.io/adk-docs/ - Google Cloud Agent Starter Pack — Architecture Diagram
High-level Agent SDK architecture on GitHub
https://github.com/GoogleCloudPlatform/agent-starter-pack/blob/main/docs/images/ags_high_level_architecture.png