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Agentic AI se ha convertido en uno de los temas mas emocionantes del panorama actual de la inteligencia artificial generativa. En la sesion DEV327 de AWS reInvent 2025 presentaron Haowen Huang y Jacky Wu demos practicas y aplicables que muestran como construir aplicaciones con agentes IA desde cero, usando Amazon Nova Act y el SDK abierto Strands Agents.
La charla comenzo con una mirada a la evolucion de la IA generativa, desde sistemas de baja autonomia y reglas fijas hasta agentes de alta autonomia capaces de razonar, planificar y operar de forma independiente. Se destacaron visiones del futuro donde los agentes IA colaboran en una economia de agentes, permitiendo estructuras de trabajo radicalmente nuevas y la aparicion de modelos de negocio muy eficientes.
En la demostracion de Amazon Nova Act se desarrollo un agente meteorologico para Hong Kong que navega autonomamente por la web del observatorio, extrae pronosticos y guarda capturas de verificacion. La implementacion se apoya en la funcion forecast de Nova Act y emplea llamadas MCP para indicar paginas objetivo y acciones a realizar. Con un cambio de URL el mismo agente es reutilizable para otros paises, mostrando la flexibilidad de los agentes IA para soluciones globales.
La segunda demo uso Strands Agents SDK para generar videos matematicos con Manim. El agente recibio un prompt en lenguaje natural, genero un script Manim preciso y produjo una animacion pulida. Cuando se detectaron incompatibilidades locales, el agente adapto la tarea y genero una version simplificada para completar el trabajo, ilustrando la resiliencia y la capacidad de resolucion de problemas de los agentes. Todo el flujo, desde la idea hasta el video, se completo en alrededor de 30 minutos.
Strands Agents SDK es un framework open source desarrollado por AWS que reduce enormemente el esfuerzo de construir agentes funcionales, encargandose de la orquestacion, planificacion, llamadas a herramientas y manejo de contexto. Gracias a este tipo de marcos se puede eliminar cerca del 80 al 90 por ciento del trabajo de infraestructura y concentrarse en la logica de negocio unica.
Jacky Wu profundizo en sistemas multiagente y presento cuatro patrones de colaboracion clave: agente como herramienta, enjambre, grafo y flujo de trabajo. Cada patron ofrece distintas ventajas en especializacion, escalabilidad, mantenibilidad y eficiencia de costes. En la practica esto permite combinar modelos distintos segun la complejidad de cada subagente, optimizando resultados en velocidad, precision y precio.
Los casos de uso cubrieron desde fondos cuantitativos que verifican ideas de trading con backtests y metricas de rendimiento, hasta creacion de contenidos donde agentes de investigacion, creativos y resumenes colaboran dinamicamente. Tambien se explicaron arquitecturas para gestion de riesgo, pipelines ETL automatizados y respuesta a incidentes multidisciplinares.
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Conclusiones practicas y recomendaciones: empezar por casos de uso claros, aprovechar frameworks open source como Strands Agents SDK para acelerar el desarrollo, elegir el patron multiagente que mejor se ajuste a control y escalabilidad, y emparejar modelos distintos segun la tarea. Ademas, prestar atencion a protocolos emergentes como MCP y A2A para asegurar interoperabilidad entre agentes a largo plazo.
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