AWS lanza patrón Step Functions para validar propuestas de agentes en rebooking de vuelos
Los agentes Bedrock AgentCore sugieren itinerarios y mensajes de compensación, pero la lógica determinista en Step Functions decide si se cambia la reserva o se emite pago.
AWS publicó este martes un nuevo patrón de Step Functions que separa la generación de propuestas por agentes de IA de la ejecución de cambios de reserva y pagos. Los agentes Amazon Bedrock AgentCore proponen itinerarios alternativos y borradores de mensajes de compensación cuando un vuelo se cancela. Cada propuesta pasa por pasos deterministas que validan la coherencia con las reglas de negocio y los límites de pago antes de que se realice cualquier acción.
El principio, como explica AWS, es que "los agentes proponen y el código determinista valida". En la práctica, la lógica de validación se ejecuta fuera del agente, dentro de Step Functions, que mantiene un historial de ejecución para auditoría. Así, ningún agente puede escribir directamente en la reserva o emitir un pago.
El patrón se inspira en la experiencia de rebooking de aerolíneas, donde el proceso manual de reasignar cientos de pasajeros puede ser laborioso. Al delegar la búsqueda de rutas y el cálculo de restricciones al agente, y la ejecución de la acción a la capa determinista, se reduce el riesgo de errores y se facilita el cumplimiento.
El mismo enfoque se aplica a otros flujos de trabajo críticos, como pagos o procesos regulatorios, donde la confianza en la acción es vital.
AWS también refuerza su argumento de que la ejecución de código debe acompañar al razonamiento de los modelos. En el estudio de caso "Abnormal AI" se muestra cómo el Code Interpreter de Bedrock AgentCore permite ejecutar código en un sandbox seguro para tareas que requieren cálculo o verificación, como la detección de amenazas en correos electrónicos.
Esta idea no es exclusiva de AWS. Perplexity lanzó recientemente su agente Portable Computer, que separa la lógica de razonamiento del software determinista que decide la ejecución. A medida que los agentes asumen tareas con impacto financiero, la capa de validación se vuelve esencial.
El patrón y el caso de estudio se describen en los siguientes enlaces:
Para más detalles técnicos sobre Code Interpreter:
