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Cree un agente de IA

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De los Solutions Architects de AWS

Método de implementación

Guía de implementación

Tiempo de implementación estimado

1 hora 50 minutos

Servicios de AWS

  • Bedrock

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Resumen

Strands Agents es un SDK de código abierto sencillo, pero potente, que adopta un enfoque basado en modelos para crear y ejecutar agentes de IA con tan solo unas pocas líneas de código. Desde simples asistentes de conversación hasta flujos de trabajo autónomos complejos, y desde el desarrollo local hasta la implementación en producción, Strands Agents se adapta a sus necesidades. Varios equipos de AWS ya utilizan Strands para sus agentes de IA en producción, incluidos Amazon Q Developer, AWS Glue y el Analizador accesibilidad de VPC.

En comparación con los marcos que requieren que los desarrolladores definan flujos de trabajo complejos para sus agentes, Strands simplifica el desarrollo de agentes al adoptar las capacidades de los modelos más avanzados para planificar, encadenar ideas, utilizar herramientas y reflexionar. Con Strands, los desarrolladores solo tienen que definir una petición y una lista de herramientas en código para crear un agente, probarlo de manera local e implementarlo en la nube. Al igual que las dos hebras del ADN, Strands conecta dos partes fundamentales del agente: el modelo y las herramientas. Así, planifica los próximos pasos del agente y ejecuta las herramientas mediante las capacidades avanzadas de razonamiento de los modelos. Para casos prácticos de agente más complejos, los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento de sus agentes en Strands. Por ejemplo, puede especificar cómo se seleccionan las herramientas, personalizar la forma en que se administra el contexto, elegir dónde se almacenan el estado y la memoria de la sesión y crear aplicaciones multiagente. Strands se puede ejecutar en cualquier lugar y es compatible con cualquier modelo que tenga capacidades de razonamiento y uso de herramientas, incluidos los modelos de Amazon Bedrock, Anthropic, Ollama, Meta y otros proveedores a través de LiteLLM.

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