Integración de Amazon SageMaker AI con Bedrock AgentCore para flujos de trabajo multiagente
AWS ha detallado un método para crear flujos de trabajo agenticos que combinan modelos fundacionales gestionados en Amazon Bedrock con modelos personalizados alojados en Amazon SageMaker AI, incluyendo orientación sobre cómo lograr una observabilidad de extremo a extremo.
Publicación de la fuente original: 14 de agosto de 2026
Amazon Web Services ha publicado una guía sobre la creación de sistemas multiagente que integran Amazon Bedrock AgentCore con Amazon SageMaker AI. Esta arquitectura permite a los desarrolladores utilizar modelos fundacionales gestionados para la orquestación, mientras utilizan modelos específicos de dominio o optimizados en costos, como Qwen 3.5 9B, alojados en puntos de enlace en tiempo real de SageMaker a través de una API compatible con OpenAI.
Un enfoque principal de la documentación es la implementación de la observabilidad en estos entornos híbridos. Aunque Amazon Bedrock AgentCore instrumenta automáticamente las llamadas a modelos de Bedrock con OpenTelemetry, no proporciona de forma nativa rangos (spans) de IA generativa para modelos alojados en SageMaker. Para monitorear métricas como la latencia y el uso de tokens, los desarrolladores deben emitir manualmente rangos personalizados de OpenTelemetry y configurar vLLM para incluir datos de uso en las respuestas de streaming. Este enfoque permite un seguimiento unificado del consumo de tokens y el rendimiento entre diferentes proveedores de modelos dentro de un único flujo de trabajo listo para producción.