El boom de los agentes en AWS y su impacto en las operaciones en la nube

¿Qué entendemos por “agente” en AWS?

En el contexto de AWS, un agente es un fragmento de software que actúa en nombre de un usuario o servicio para ejecutar tareas específicas. Podemos distinguir varias categorías:

• Agentes de administración y observabilidad. Se ejecutan en instancias EC2, servidores locales (“on-premises”) o máquinas virtuales, y permiten la administración remota, la recolección de métricas y el monitoreo de aplicaciones. Algunos ejemplos son el SSM Agent (Systems Manager) y el agente unificado de CloudWatch, que envía métricas del sistema, logs y datos personalizados a CloudWatch.
• Agentes de transferencia de datos. Se ejecutan en entornos locales o en otras nubes para mover grandes volúmenes de información hacia y desde AWS. Por ejemplo, AWS DataSync utiliza un agente empaquetado como máquina virtual para transferir datos entre almacenamiento local y servicios como Amazon S3, EFS o FSx.
• Agentes de IA generativa. La nueva familia de agentes Amazon Bedrock utiliza modelos de base para automatizar tareas de alto nivel: desde interactuar con aplicaciones internas hasta orquestar flujos de trabajo complejos. Estas capacidades se amplían con Amazon Bedrock AgentCore, que abstrae aspectos como el runtime, la memoria y la identidad del agente para facilitar su construcción y operación a gran escala.

Amazon Bedrock AgentCore: desplegando agentes de IA a escala

Uno de los avances más notables se presentó en el AWS Summit New York 2025, cuando Amazon dio a conocer AgentCore. Sus funciones principales incluyen:

• Runtime con aislamiento de sesión. AgentCore admite cargas interactivas de baja latencia y flujos asincrónicos de hasta ocho horas, garantizando una separación total entre sesiones.
• Memoria y contexto. Para que un agente actúe coherentemente, necesita retener contexto a corto y largo plazo. AgentCore ofrece memoria de alta precisión que permite a los desarrolladores construir agentes conscientes del estado de las tareas.
• Identidad y autenticación. Los agentes deben acceder a herramientas y datos en nombre del usuario. AgentCore Identity integra al agente con proveedores como Amazon Cognito, Microsoft Entra ID u Okta, simplificando los permisos y la autenticación.
• Gateway y herramientas. El AgentCore Gateway expone funciones API, funciones Lambda y servicios existentes como “herramientas” para los agentes. El Browser Tool proporciona un navegador seguro en la nube para interactuar con sitios web, mientras que el Code Interpreter ejecuta código en entornos aislados.
• Observabilidad. El módulo AgentCore Observability utiliza Amazon CloudWatch para rastrear cada acción del agente en tiempo real, esencial para detectar desviaciones y optimizar su comportamiento en producción.

AWS también extendió estas capacidades con colaboración multiagente, permitiendo que varios agentes especializados coordinen tareas bajo la supervisión de un agente líder. Esto es ideal para tareas complejas, como análisis financiero: diferentes agentes pueden especializarse en macroeconomía, tendencias industriales y evaluación de riesgos, mientras un agente supervisor distribuye tareas y sintetiza los resultados. Firmas como Moody’s ya emplean este enfoque para informes más rápidos y precisos.

Reduciendo alucinaciones y usando distilación de modelos

La adopción de agentes de IA también trae desafíos. Uno de los más críticos es el de las alucinaciones, es decir, respuestas fabricadas o incorrectas. En AWS re:Invent 2024, AWS anunció que Bedrock incorporará controles de razonamiento automático (Automated Reasoning checks), una protección que valida la coherencia y veracidad de las respuestas generadas. Estas comprobaciones ayudan a prevenir errores factuales y permiten aplicar IA generativa en sectores regulados como salud o finanzas. Bedrock Guardrails integra estos controles y ofrece auditoría, para que los clientes puedan exigir que un modelo cumpla con políticas definidas.

Otra innovación es la distilación de modelos, que transfiere conocimiento de un modelo grande a uno más pequeño y eficiente, reduciendo latencia y costo. AWS informa que la distilación puede generar modelos hasta 500 % más rápidos y 75 % más económicos, con menos de 2 % de pérdida de precisión. Compañías como Robin AI usan esta técnica para ofrecer respuestas legales de alta precisión a menor costo.

El rol de los agentes tradicionales: SSM Agent y CloudWatch Agent

Aunque los agentes de IA atraen la atención, los agentes tradicionales siguen siendo esenciales para la infraestructura AWS. El SSM Agent de AWS Systems Manager se ejecuta en instancias EC2, servidores locales o máquinas virtuales para permitir operaciones como ejecución de comandos y recopilación de inventario. Sin embargo, esta capacidad puede ser explotada: investigadores en seguridad han demostrado que, si un atacante compromete una instancia con el agente instalado, podría convertirlo en un acceso remoto encubierto (Remote Access Trojan). El SSM Agent es de código abierto, firmado digitalmente por Amazon y frecuentemente preinstalado en Amazon Linux, SUSE, macOS y Windows Server; muchas soluciones de seguridad lo listan como confiable (whitelisted), lo que le permite evadir antivirus o EDR. Si un atacante logra comprometer una instancia con este agente, podría vincularla a su propia cuenta AWS y ejecutar comandos sin ser detectado. Por eso, se recomienda restringir la recepción de comandos mediante endpoints en la VPC y monitorear logs del agente.

El agente unificado de CloudWatch complementa esta función enviando logs del sistema y capturando métricas como memoria y uso de disco. Puede recolectar métricas de sistemas Windows y Linux en EC2 o entornos locales, así como métricas personalizadas mediante StatsD y collectd. Su flexibilidad lo convierte en un componente fundamental para la observabilidad, la gestión de capacidad y la automatización a través de alarmas y eventos.

Agentes de transferencia de datos: AWS DataSync

En escenarios de migraciones o intercambio de datos entre entornos híbridos, AWS DataSync desempeña un papel central. Este servicio emplea agentes para mover volúmenes grandes de datos de forma segura y eficiente entre almacenamiento local y servicios de AWS como S3, EFS o FSx, asegurando flujos de datos continuos durante migraciones o en arquitecturas multi-nube.

Buenas prácticas de seguridad y gobernanza para el uso de agentes

Para aprovechar los agentes de forma segura, conviene aplicar estas recomendaciones clave:

1. Limitar privilegios y acceso. Asignar a los agentes únicamente los permisos estrictamente necesarios. En el caso del SSM Agent, restringir la comunicación mediante endpoints en la VPC ayuda a evitar que un agente comprometido reciba comandos de cuentas no autorizadas.
2. Controlar instalación y ciclo de vida. Verificar periódicamente qué instancias tienen agentes instalados y actualizar a versiones soportadas. El agente unificado de CloudWatch facilita esta gestión al centralizar la recolección de métricas y logs.
3. Habilitar observabilidad y auditoría. Utilizar CloudWatch Logs y Events para activar alertas cuando un agente cambia de estado o se conecta a cuentas externas. Para agentes de IA, usar AgentCore Observability para rastrear cada acción en producción.
4. Implementar controles de calidad en IA generativa. Al crear agentes con Bedrock, aplicar Guardrails y controles de razonamiento automático para reducir alucinaciones. También considerar la distilación de modelos para disminuir costos y latencia sin sacrificar precisión.

Conclusiones

El ecosistema de agentes en AWS está evolucionando rápidamente. Los agentes tradicionales como SSM Agent y CloudWatch Agent continúan siendo pilares para administrar y monitorear infraestructuras híbridas. Sin embargo, la llegada de Amazon Bedrock y la plataforma AgentCore lleva el concepto de agentes a un nuevo nivel — con capacidad para razonar, planificar y actuar de forma autónoma. Los flujos de trabajo multiagente y los mecanismos anti-alucinaciones como el razonamiento formal traen automatización inteligente a las operaciones en la nube. Pero para desplegarlos con éxito, es vital combinarlos con prácticas rigurosas de seguridad, auditoría y gestión de privilegios, de modo que podamos aprovechar su potencial sin perder el control de nuestros datos y aplicaciones.