Cómo crear agentes de IA escalables: Un enfoque práctico para el ciclo de vida en la arquitectura de agentes de startups

La mayoría de las startups crean agentes excesivamente. Antes de tener 100 usuarios, ya poseen una orquestación con múltiples agentes, gráficos de memoria, tiempos de ejecución y motores de políticas. Al final, los agentes no se terminan creando como plataformas, sino como características del producto. La arquitectura se hace presente cuando se piensa en el desarrollo de los agentes desde la perspectiva del ciclo de vida y el crecimiento de los clientes. Y suele ser más sencillo de lo que sugiere el sector.

A continuación, se muestra un modelo práctico de madurez para la creación de agentes sin sobrecargar la arquitectura prematuramente.

Vista general del ciclo de vida de los agentes

Etapa 0: “¿Esto realmente funciona?”

De 0 a 10 clientes | La etapa inicial

En esta etapa, no se está creando un sistema de agentes, sino que un solo agente centrado en un solo resultado. Normalmente se basa en unas cuantas herramientas y se ejecuta sin estado. En el fondo, se trata de un bucle de razonamiento que invoca herramientas.

Arquitectura

Usuario → API Gateway → Informática (AWS Lambda ) → LLM (Amazon Bedrock) → Herramienta → Respuesta

Sin identidad duradera, sin memoria a largo plazo y sin motor de orquestación.

Pila recomendada

Modelo

• Amazon Bedrock

Utilice las herramientas de evaluación integradas para comparar rendimiento, costo y precisión entre modelos, con la opción de cambiar de modelo a medida que avanza.

Ejecución

• AWS Lambda (predeterminado)
• Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS)/AWS Fargate si está basado en contenedores
  

Almacenamiento (de ser necesario)

• Amazon DynamoDB
• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

Marcos

• Llamadas al SDK sin procesar
• Opción ligera deStrands Agents SDK (un SDK de agentes de código abierto para bucles de razonamiento y orquestación de herramientas) o LangChain para la gestión estructurada de herramientas
  

Con estas opciones, puede evitar los marcos y tiempos de ejecución de múltiples agentes.

Meta: Validar que el bucle de razonamiento aporte valor real.

Etapa 1: “Se está adaptando”

De 10 a 500 clientes | El impulso inmediato

A medida que se comienza a usar, aparecen nuevos requisitos: los usuarios desean que las sesiones sean continuas, los casos extremos surgen rápidamente, las peticiones pueden ser frágiles y el sistema debe gestionar múltiples usos simultáneos. Ahora es cuando el agente principal necesita una estructura.

Pero ¿qué hay que cambiar? En primer lugar, debe incorporar la memoria de sesión, las salidas estructuradas y unas abstracciones de herramientas más claras. Las barreras de protección y la observabilidad básica también son fundamentales para comprender y estabilizar el sistema en condiciones de uso real.

Pila recomendada

Ejecución

• AWS Lambda o Amazon ECS
• Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) solo si ya es nativo de Kubernetes
  

Estado

• DynamoDB (persistencia de sesiones)
• Amazon S3 (artefactos)
• Base de datos vectorial, como Amazon S3 Vectors, solo si la recuperación es fundamental
  

Marcos

• Strands Agents SDK (estructura de razonamiento limpia)
• LangChain (composición de herramientas)
• LlamaIndex (casos de uso intensivo de recuperación)

Observabilidad

• Amazon CloudWatch (métricas y registros)
• AWS X-Ray (rastreo distribuido)
• Amazon Managed Grafana (visualización de datos)

Siga evitando los enjambres. A la mayoría de estos productos les conviene un único bucle de razonamiento disciplinado.

Meta: Garantizar la fiabilidad de una carga real de usuarios.

Etapa 2: “Ahora se convirtió en un sistema”

De 500 a 5000 clientes | La complejidad del escalado

En la segunda etapa, el sistema empieza a funcionar como una infraestructura real: sesiones simultáneas, flujos de trabajo extendidos y ejecuciones asíncronas. Ahora los resultados pueden ser fundamentales para la empresa, los costos cada vez más sensibles y los clientes empresariales comienzan a plantearse preguntas serias. Este es el primer punto de inflexión.

Para funcionar de forma eficaz en esta etapa, se requieren flujos de trabajo sostenibles y un aislamiento definido entre los inquilinos y las sesiones, así como también peticiones y herramientas con control de versiones y canales de evaluación para probar y mejorar el sistema de forma continua.

Aislamiento: lo necesario

En esta etapa, el aislamiento no es opcional. Sin embargo, tiene distintas capas:

1. Aislamiento de datos (obligatorio)

• Particiones de DynamoDB por inquilino
• Espacios de nombres vectoriales por inquilino
• Prefijos o buckets de Amazon S3 por inquilino
• AWS Identity and Access Management (IAM) y sus credenciales de herramientas delimitadas
• Cifrado con AWS Key Management Service (KMS)
  

Aquellos son los requisitos mínimos.

2. Aislamiento de la ejecución (suele ser necesaria)

• Límites de concurrencia por inquilino
• Grupos de trabajadores separados para inquilinos prémium
• Limitación de velocidad y disyuntores
• Eventuales cuentas de AWS independientes para grandes clientes

Esto protege contra el consumo excesivo de recursos.

3. Aislamiento a nivel de tiempo de ejecución (a veces necesaria)

• Sólido entorno de pruebas
• Cumplimiento de la política centralizada
• Controles de auditoría estandarizados
• Límites de tenencia claros en la capa de ejecución

Aquí es donde entran en juego los tiempos de ejecución del agente administrado.

Ruta de arquitectura predeterminada

Para la mayoría de las startups en la etapa 2:

Flujo de trabajo

• AWS Step Functions
• Amazon EventBridge
• Temporal (si se prefiere la orquestación externa)
  

Ejecución

• Aquí Amazon EKS se vuelve común
• Amazon ECS para modelos más sencillos

Marcos

• Strands Agents SDK para razonamiento estructurado
• LangGraph para un flujo de control explícito
• CrewAI solo si se necesita una especialización de múltiples agentes

Las primitivas de flujo de trabajo son flexibles. Permiten iterar rápido en la lógica del producto, ejecutando y reintentando a la vez de forma duradera.

Cuándo adoptar AgentCore en la etapa 2

Amazon Bedrock AgentCore es una plataforma de agentes para crear y operar agentes de IA de forma rápida, segura y a gran escala. Ofrece servicios en versión ejecutable, como acceso seguro a herramientas, gestión de memoria, implementación de políticas y supervisión operativa, permitiendo que su equipo se concentre en el rendimiento de los agentes sin tener que desarrollar su propia infraestructura.

Adopte AgentCore antes si se cumplen más de 2 de las siguientes opciones:

• Los acuerdos empresariales dependen de las garantías de aislamiento
• Las revisiones de seguridad exigen modelos formales de auditoría y tenencia
• Usted está creando la adhesión para la aplicación de políticas y el aislamiento
• Múltiples agentes o productos necesitan una capa de ejecución compartida
• La alta concurrencia requiere controles de ejecución estandarizados

Regla general:

• Utilice primitivas de flujo de trabajo mientras configura el producto
• Utilice AgentCore cuando estandarice las operaciones

Meta: Infraestructura segura con aislamiento adecuado.

Etapa 3: “Ejecución de una plataforma de agentes”

Más de 5000 clientes | La empresa y su exposición

En la tercera etapa, ya no se está creando un agente, sino que están funcionando numerosos agentes para numerosos inquilinos. Ahora las expectativas de los requisitos de cumplimiento, la atribución de costos y el Acuerdo de nivel de servicio

(SLA) forman parte del sistema. El aislamiento a nivel de tiempo de ejecución se ha convertido en una elección arquitectónica racional.

Pila recomendada

Tiempo de ejecución del agente

• AWS AgentCore Runtime
• O un plano de control personalizado en Amazon EKS

Seguridad

• Permisos de herramientas de IAM de AWS
• Límites estrictos para los inquilinos
• Segmentación de la nube virtual privada (VPC)

Gobernanza

• Atribución de costos por inquilino
• Registro de auditoría
• Cumplimiento de la política centralizada

Ha pasado de una función a una plataforma.

AWS vs. los marcos: Mantenga los límites claros

Utilice AWS para:

• Ejecución duradera
• Aislamiento
• Identidad
• Observabilidad
• Gobernanza

Utilice marcos (Strands Agents SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI) para:

• Estructuración del razonamiento
• Composición de herramientas
• Patrones de planificación o ejecución

Los problemas de infraestructura pertenecen a las primitivas de la nube, en cambio, los problemas de razonamiento pertenecen a los marcos de los agentes. La combinación de esas capas suelen crear una complejidad innecesaria.

Para obtener más información sobre las herramientas de AWS diseñadas para crear flujos de trabajo de agentes e IA, consulte la presentación de Matt Garman sobre Amazon Q Developer en AWS re:Invent 2025. Amazon Q es una plataforma de agentes de IA centrada en los desarrolladores que permite crear e implementar aplicaciones únicas con mayor rapidez.

El principio fundamental

No cree una plataforma de agentes, sino un agente que pueda convertirse en una plataforma. El aislamiento, la orquestación y la gobernanza deben centrarse en crecimiento de los clientes y no en la ambición arquitectónica. Los agentes son sistemas distribuidos con bucles de razonamiento en su interior. La complejidad solo debe existir cuando la realidad lo exija.

Si tiene una startup en fase inicial que busca innovar con la IA agencial, AWS Activate puede ayudar a pasar del prototipo a la producción. Nuestro programa principal para startups ofrece créditos de AWS, orientación técnica y soporte de arquitectura, permitiéndole desarrollar agentes que aporten valor y hacer evolucionar la plataforma conforme crece su empresa. Únase hoy mismo a nuestra red de más de 350 000 startups de todo el mundo y comience a crecer con agentes de IA.