Amazon SageMaker e Bedrock AgentCore integram modelos de IA

A integração de modelos de inteligência artificial (IA) em workflows agênticos é um desafio comum para as empresas que buscam otimizar seus processos. Recentemente, a Amazon anunciou a possibilidade de combinar modelos de IA compatíveis com OpenAI em Amazon SageMaker AI com o runtime Amazon Bedrock AgentCore. Essa combinação permite que os agentes especializados colaborem em tarefas complexas, utilizando os modelos mais adequados para cada função.

Um exemplo prático dessa integração é a combinação do modelo Qwen 3.5 9B, hospedado em Amazon SageMaker AI, com o modelo Claude Sonnet 4.6, hospedado em Amazon Bedrock. Os agentes especializados, como o agente de orçamento e o agente de análise financeira, podem chamar esses modelos para realizar tarefas específicas. A arquitetura de workflow agêntico permite que os agentes sejam utilizados como ferramentas, facilitando a integração de diferentes modelos de IA.

No entanto, a integração de modelos de IA em workflows agênticos também apresenta desafios em termos de observabilidade. A Amazon Bedrock AgentCore runtime fornece instrumentação automática para os agentes, utilizando OpenTelemetry, mas essa instrumentação não se estende igualmente a todos os provedores de modelos de IA. Por exemplo, os tokens consumidos pelo agente de análise financeira ao chamar o modelo Qwen 3.5 9B em Amazon SageMaker AI não são visíveis nos traços, o que dificulta o monitoramento do custo e da latência.

Para superar esse desafio, é necessário emitir manualmente um span de gen_ai.chat que envolva a invocação do agente de Amazon SageMaker e extraia o uso de tokens do resultado interno do agente. Isso pode ser feito adicionando um parâmetro de stream_options ao modelo Qwen 3.5 9B, que inclui a contagem de tokens no resultado final.

A combinação de modelos de IA em Amazon SageMaker AI e Amazon Bedrock AgentCore runtime oferece uma arquitetura de workflow agêntico flexível e escalável, que pode ser utilizada para uma variedade de aplicações, desde a análise financeira até a automação de processos. No entanto, é fundamental considerar os desafios de observabilidade e implementar soluções personalizadas para garantir a visibilidade e o controle dos processos.

A Amazon fornece recursos e ferramentas para ajudar os desenvolvedores a implementar essa integração, incluindo um repositório de código aberto que demonstra a combinação de modelos de IA em Amazon SageMaker AI e Amazon Bedrock AgentCore runtime. Além disso, a documentação da Amazon fornece detalhes sobre a instrumentação automática e a personalização da observabilidade para os agentes e os modelos de IA.

Em resumo, a integração de modelos de IA em Amazon SageMaker AI e Amazon Bedrock AgentCore runtime é uma solução poderosa para as empresas que buscam otimizar seus processos e melhorar a eficiência. No entanto, é fundamental considerar os desafios de observabilidade e implementar soluções personalizadas para garantir a visibilidade e o controle dos processos. Com a combinação certa de modelos de IA e ferramentas de observabilidade, as empresas podem criar workflows agênticos flexíveis e escaláveis que atendam às suas necessidades específicas.