AIP-C01: Bedrock Agents e integração de ferramentas

Fundamentos do exame AIP-C01: Bedrock Agents vai alem de simples chatbots, permitindo agentes de IA autonomos que chamam APIs externas, gerenciam memoria e orquestram tarefas em multiplos passos. Cobrimos Action Groups, padroes de uso de ferramentas, ReAct e colaboracao multi-agente.

Amazon Bedrock Agents: Além do Chatbot

 

Bedrock Agents é o runtime de agentes gerenciado da AWS que permite aos modelos de linguagem executar ações em sistemas externos, manter memória entre turnos e completar objetivos em múltiplos passos. Ao contrário de uma chamada padrão a um LLM (entrada → saída), Bedrock Agents executa um loop iterativo baseado no padrão ReAct: raciocínio → ação → observação → replanejamento → resposta final.

Action Groups e Lambda

 

Os Action Groups definem as ferramentas que o agente pode usar. Cada Action Group combina um esquema OpenAPI (especificação de funções) com uma função Lambda (execução real). O modelo usa as descrições do esquema para decidir qual função chamar e com quais parâmetros — portanto, a qualidade das descrições é crítica.

Princípios chave para Lambda em Action Groups:

Sempre validar os parâmetros recebidos do agente dentro da própria Lambda Projetar funções idempotentes para que as tentativas repetidas do agente não gerem efeitos duplicados Usar respostas de erro estruturadas para que o agente entenda o motivo da falha

Padrões de Orquestração

 

O padrão ReAct (Reasoning + Acting) estrutura o raciocínio do agente em ciclos explícitos: Pensamento → Ação → Observação. Isso torna o comportamento do agente interpretável e depurável através dos trace logs ().

Para fluxos complexos, a colaboração multi-agente distribui responsabilidades entre agentes especializados coordenados por um supervisor. Esse padrão melhora a manutenibilidade mas introduz latência adicional pelas chamadas entre agentes.

!Loop de raciocínio ReAct do Bedrock Agents

Memória e Sessões

 

As sessões () mantêm o contexto dentro de uma conversa. A memória do agente estende esse contexto entre múltiplas sessões, armazenando preferências e dados relevantes do usuário no S3. Ativar a memória é especialmente útil em aplicações de atendimento ao cliente onde o histórico de interações anteriores melhora a qualidade da resposta.

Pontos Chave para o Exame

 

"Execução autônoma de APIs externas" -- Bedrock Agents + Action Groups "Padrão de raciocínio multi-passo" -- ReAct "Motor de execução de Action Groups" -- AWS Lambda "Especificação de funções de ferramentas" -- Esquema OpenAPI "Depuração de passos do agente" -- Trace logs "Memória entre sessões" -- Agent Memory (suportado por S3) "Múltiplos agentes especializados" -- Colaboração multi-agente "Filtragem de segurança de E/S" -- Bedrock Guardrails

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