Este artículo continúa las entradas previas sobre la construcción de un agente de viajes proactivo y detalla la migración de un sistema multiagente desde un entorno local hacia AWS Bedrock AgentCore. Tras verificar el funcionamiento local de los agentes dedicados a orquestación, planificación, búsquedas de vuelo y herramientas de viaje, el reto fue integrar todo sin reescribir la arquitectura existente.
Arquitectura inicial basada en un patrón multiagente limpio con un Orchestrator que coordina un Planning Agent, herramientas de Booking y conectores a APIs externas. El objetivo principal fue conservar esa separación de responsabilidades y dotarla de capacidades de despliegue y escalado en la nube.
La estrategia elegida fue crear una capa envolvente ligera que actúe como puente entre el código Python ya desarrollado y AWS Bedrock AgentCore. Esta aproximación permitió mantener el núcleo de negocio intacto y aprovechar las utilidades de AgentCore para empaquetado y despliegue.
Para integrar se instalaron las librerías necesarias y se implementó un wrapper con un entrypoint que recibe el payload del servicio y lo pasa al Orchestrator local, devolviendo una respuesta con estado y metadatos sobre la ejecución. Esta solución evitó reescribir agentes y facilitó pruebas locales y la transición a la nube.
Durante la integración salieron a la luz problemas típicos de migración: imports específicos del framework Strands que usan decoradores en minúscula como tool en lugar de clases Tool, y desajustes en nombres de clases entre el wrapper y el módulo original. Las correcciones fueron simples pero importantes para que AgentCore detectara y ejecutara correctamente los componentes.
Las pruebas locales incluyeron arrancar el servicio de AgentCore en localhost y llamar a la ruta de invocación para verificar búsquedas de vuelos y escenarios de planificación. La respuesta del sistema mostró que el Orchestrator seguía coordinando agentes y herramientas como en la versión local, confirmando que el wrapper respetaba la lógica original.
AgentCore ofrece comandos que automatizan gran parte de la infraestructura necesaria para producción. Con agentcore configure y agentcore launch se detectaron dependencias, se generaron definiciones de despliegue, se creó un repositorio ECR y se definieron roles de ejecución IAM. Esto reduce la carga operativa para equipos de desarrollo que buscan llevar soluciones de inteligencia artificial a producción.
Un desafío operativo encontrado fue la validación SSL al ejecutar el despliegue desde una red corporativa con restricciones, lo que provocó errores al descargar artefactos desde buckets S3. La solución pasó por realizar el despliegue desde una red no restringida o ajustar la cadena de certificados y la configuración de la red corporativa para permitir las conexiones salientes necesarias.
Lecciones técnicas clave: usar un wrapper para preservar la arquitectura existente; verificar nombres y patrones de importación de frameworks; aprovechar la automatización de AgentCore para IAM, ECR y CodeBuild; y planificar la conectividad de red y certificados al desplegar desde entornos corporativos.
Beneficios alcanzados con la migración: escalabilidad y preparación para la nube, estandarización mediante patrones AgentCore, monitorización y health checks incorporados, y provisión automática de infraestructura que facilita poner en producción agentes IA con seguridad empresarial.
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Próximos pasos recomendados para este proyecto: añadir capacidades de memoria en AgentCore para persistir preferencias de usuario, implementar monitorización proactiva, completar el despliegue desde una red sin restricciones y sustituir datos simulados por APIs en tiempo real. Además es recomendable incorporar controles de ciberseguridad y pruebas de pentesting para asegurar la plataforma en producción.
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En resumen, migrar agentes Python existentes a AWS Bedrock AgentCore no exige una reescritura completa cuando se aplica un patrón de wrapper. Con una buena estrategia de integraciones, gestión de imports y planificación de la infraestructura y la red, es posible llevar un sistema multiagente local a una plataforma de producción en la nube con escalado, monitorización y seguridad empresariales.