{"id":3305,"date":"2025-11-15T01:09:19","date_gmt":"2025-11-15T06:09:19","guid":{"rendered":"https:\/\/wiki-cloud.co\/?p=3305"},"modified":"2026-04-26T07:10:29","modified_gmt":"2026-04-26T12:10:29","slug":"how_orchestrate_multiagent_amazon_bedrock","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wiki-cloud.co\/en\/2025\/11\/how_orchestrate_multiagent_amazon_bedrock\/","title":{"rendered":"How to orchestrate multi-agents in Amazon Bedrock"},"content":{"rendered":"\n<h2 data-start=\"280\" data-end=\"359\">Introducci&oacute;n<\/h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La inteligencia artificial est&aacute; entrando en una nueva etapa con la llegada de los <strong>agentes inteligentes<\/strong> que son sistemas o entidades de software capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas de manera aut&oacute;noma. En este contexto surge el concepto de <strong>multiagentes<\/strong>, un enfoque donde varios agentes colaboran entre s&iacute;, intercambiando informaci&oacute;n y coordinando acciones para resolver problemas complejos de forma m&aacute;s eficiente y escalable.<\/p>\n<div id=\"usergroups\" class=\"row\">\n<div class=\"col-sm-6 usergroups-col\" style=\"text-align: justify;\">\n<p><strong>Amazon Bedrock<\/strong> facilita la creaci&oacute;n e implementaci&oacute;n de este tipo de arquitecturas gracias a su servicio de <strong>Agents for Bedrock<\/strong>, que permite orquestar m&uacute;ltiples agentes basados en modelos fundacionales de AWS y de terceros. A trav&eacute;s de esta plataforma, los desarrolladores y especialistas de IA pueden integrar f&aacute;cilmente capacidades de lenguaje, razonamiento, ejecuci&oacute;n de funciones y acceso a datos empresariales, construyendo soluciones de IA aut&oacute;nomas listas implementar en entornos de producci&oacute;n sin necesidad de gestionar infraestructura compleja.<em>&nbsp;<\/em><\/p>\n<h2 data-start=\"280\" data-end=\"359\">Orquestar multi-agentes en Amazon Bedrock<\/h2>\n<p>El objetivo de este demo es crear cuatro agentes especializados, cada uno enfocado en un dominio espec&iacute;fico de la organizaci&oacute;n: Recursos Humanos, Finanzas, TI y Legal. Estos agentes estar&aacute;n dise&ntilde;ados para responder preguntas y proporcionar informaci&oacute;n relacionada con las pol&iacute;ticas corporativas de su respectiva &aacute;rea. La coordinaci&oacute;n entre ellos estar&aacute; a cargo de un agente supervisor, responsable de recibir las solicitudes del usuario, identificar el tema correspondiente y dirigir la consulta al agente especializado adecuado.<\/p>\n<p>Los <a href=\"https:\/\/github.com\/johnbulla\/amazon-bedrock-multiagent-orchestration\/tree\/main\/Prompts\/Spanish\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">promtps<\/a> y las <a href=\"https:\/\/github.com\/johnbulla\/amazon-bedrock-multiagent-orchestration\/tree\/main\/Knowledge%20Bases\/Spanish\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">base de conocimiento<\/a> se pueden consultar en el <a href=\"https:\/\/github.com\/johnbulla\/amazon-bedrock-multiagent-orchestration\/tree\/main\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Github<\/a> donde se encuentra desplegado el demo.<\/p>\n<ol>\n<li><strong><u>Preparaci&oacute;n de la base de conocimiento<\/u><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>El primer paso es preparar los datos en con la informaci&oacute;n de las pol&iacute;ticas corporativas de cada una de &aacute;reas en archivos TXT y almacenarlos en un bucket de S3:<\/p>\n<ul>\n<li>Pol&iacute;ticas Corporativas &ndash; RRHH<\/li>\n<li>Pol&iacute;ticas Corporativas &#8211; Legal<\/li>\n<li>Pol&iacute;ticas Corporativas &#8211; Finanzas<\/li>\n<li>Pol&iacute;ticas Corporativas &#8211; IT<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ahora debemos crear un bucket de prop&oacute;sito general en AWS S3 para almacenar estos archivos que posteriormente ser&aacute;n utilizados por los agentes especializados como base de conocimiento.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_01.png\" alt=\"\" width=\"1081\" height=\"259\" \/><\/p>\n<p>Figura 1 &ndash; Creaci&oacute;n bucket S3<\/p>\n<p>Posteriormente, se crean las carpetas correspondientes a cada &aacute;rea, donde se cargar&aacute;n los archivos TXT que contienen la informaci&oacute;n de las pol&iacute;ticas corporativas. Estos archivos conforman la base de conocimientos de cada agente especializado, permiti&eacute;ndoles acceder al contenido relevante para responder de manera precisa a las consultas del usuario.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_02.png\" alt=\"\" width=\"1256\" height=\"379\" \/><\/p>\n<p>Figura 2 &ndash; Creaci&oacute;n carpetas en el bucket S3<\/p>\n<p>Cargamos los 4 archivos TXT en sus respectivas carpetas.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_03.png\" alt=\"\" width=\"1246\" height=\"348\" \/><\/p>\n<p>Figura 3 &ndash; Cargue de los archivos TXT.<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li><strong><u>Crear bucket tipo vector (Preview)<\/u><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>En una arquitectura de IA ag&eacute;ntica, los agentes no solo ejecutan instrucciones, sino que razonan y buscan informaci&oacute;n contextual para dar respuestas m&aacute;s precisas. Para lograrlo, necesitan acceder a una base de conocimientos estructurada y sem&aacute;nticamente indexada, y ah&iacute; es donde entra el almacenamiento vectorial. El bucket vectorial es la memoria de los agentes, donde almacenan y consultan informaci&oacute;n relevante de manera eficiente. Sin &eacute;l, los agentes solo podr&iacute;an depender del conocimiento general del modelo fundacional, sin acceso al contexto espec&iacute;fico de la empresa o del dominio que deben manejar. Existen otras alternativas para manjar el almacenamiento vectorial como lo pueden ser Amazon OpenSearch Serverless, o Amazon Aurora PostgreSQL con pgvector.<\/p>\n<p>Los buckets vectoriales de S3 est&aacute;n optimizados para el almacenamiento duradero y rentable de grandes conjuntos de datos a largo plazo, manteniendo un rendimiento de consulta inferior a un segundo. Esta funci&oacute;n se encuentra actualmente en versi&oacute;n preliminar y no recomendamos su uso en entornos de producci&oacute;n.<\/p>\n<p>En Amazon S3 buscamos la opci&oacute;n de &ldquo;Vector buckets&rdquo; e iniciamos el proceso de creaci&oacute;n de este.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_04.png\" alt=\"\" width=\"276\" height=\"392\" \/><\/p>\n<p>Figura 4 &ndash; Opci&oacute;n para crear Buckets vectoriales.<\/p>\n<p>Iniciamos con la creaci&oacute;n del bucket de tipo vector agregando un nombre.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_05.png\" alt=\"\" width=\"1270\" height=\"283\" \/><\/p>\n<p>Figura 5 &ndash; Creaci&oacute;n bucket vectorial.<\/p>\n<p>El siguiente paso es crear los &iacute;ndices del para cada una de las &aacute;reas de la base de conocimientos que son Finanzas, Legal, IT y Recursos Humanos, para todo aplicamos la misma configuraci&oacute;n:<\/p>\n<p><strong>&Iacute;ndices Base conocimientos de pol&iacute;ticas<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nombre &iacute;ndice vector:<\/strong> [kb-index-finance] &ndash; [kb-index-it] &ndash; [kb-index-legal] &ndash; [kb-index-rrhh]<\/li>\n<li><strong>Dimensi&oacute;n:<\/strong> 1024<\/li>\n<li><strong>M&eacute;trica de distancia:<\/strong> Coseno<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_06.png\" width=\"1258\" height=\"594\" \/><\/p>\n<p>Figura 6 &ndash; Creaci&oacute;n de un &iacute;ndice en el bucket vectorial<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_07.png\" width=\"1256\" height=\"530\" \/><\/p>\n<p>Figura 7 &ndash; Verificaci&oacute;n &iacute;ndices creados en el bucket vectorial<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li><strong><u>Creaci&oacute;n de la base de conocimiento en Amazon Bedrock<\/u><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>En este paso crearemos las bases de conocimiento con la informaci&oacute;n de cada una de las &aacute;reas de empresa (Finanzas, IT, Legal, RRHH) que hemos tomado para este ejercicio, donde elegiremos tipo de almacenamiento &ldquo;Amazon S3 vector&rdquo; que creamos previamente.<\/p>\n<p>En el men&uacute; de la izquierda de Amazon Bedrock, seleccionamos la opci&oacute;n &ldquo;Build&rdquo; &agrave; &rdquo;Knowledge Bases&rdquo;.<\/p>\n<p>En el momento de crear una base de conocimiento se nos pregunta si queremos la queremos crear con datos estructurados o no estructurados. En este caso seleccionamos la opci&oacute;n &ldquo;Knowledge Base with vector store&rdquo;<\/p>\n<p>En el primer paso de creaci&oacute;n de la base de conocimientos donde proporcionamos detalles como el nombre:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_08.png\" width=\"980\" height=\"1947\" \/><\/p>\n<p>Figura 8 &ndash; Creaci&oacute;n Base de conocimientos &ndash; Paso 1<\/p>\n<p>Cuando creemos los siguientes bases de conocimiento lo podemos realizar con los siguientes datos para el paso 1:<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p><strong>Nombre KB<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td width=\"161\">\n<p><strong>Descripci&oacute;n KB<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td width=\"170\">\n<p><strong>IAM Permissions<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td width=\"85\">\n<p><strong>Data Source Type<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>Kb_finance<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"161\">\n<p>Base de conocimiento con las pol&iacute;ticas del &aacute;rea de finanzas de la organizaci&oacute;n<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"170\">\n<p>AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"85\">\n<p>Amazon S3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>kb_rrhh<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"161\">\n<p>Base de conocimiento con las pol&iacute;ticas del &aacute;rea de recursos humanos de la organizaci&oacute;n<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"170\">\n<p>AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"85\">\n<p>Amazon S3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>kb_it<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"161\">\n<p>Base de conocimiento con las pol&iacute;ticas del &aacute;rea de IT de la organizaci&oacute;n<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"170\">\n<p>AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"85\">\n<p>Amazon S3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>kb_legal<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"161\">\n<p>Base de conocimiento con las pol&iacute;ticas del &aacute;rea legal de la organizaci&oacute;n<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"170\">\n<p>AmazonBedrockExecutionRoleForKnowledgeBase<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"85\">\n<p>Amazon S3<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>En el paso 2 de la creaci&oacute;n de la base de conocimientos debemos configurar las fuentes de datos y es aqu&iacute; donde hacemos el enlace con las carpetas donde cargamos los TXT con la informaci&oacute;n de las pol&iacute;ticas corporativas de cada &aacute;rea. &nbsp;Se permite adjuntar hasta un m&aacute;ximo de 5 fuentes de datos por base de conocimiento.<\/p>\n<p>Para este ejemplo solo configuramos el nombre de la fuente de datos y la ubicaci&oacute;n que en este caso es la ubicaci&oacute;n del bucket de S#, las dem&aacute;s configuraciones las dejamos por defecto.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_09.png\" width=\"982\" height=\"1124\" \/><\/p>\n<p>Figura 9 &ndash; Creaci&oacute;n Base de conocimientos &ndash; Paso 2<\/p>\n<p>Cuando creemos las fuentes de datos para las dem&aacute;s bases de conocimiento lo podemos realizar con los siguientes datos para el paso 2:<\/p>\n<table width=\"576\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"226\">\n<p><strong>Nombre Fuente de Datos<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<td width=\"350\">\n<p><strong>S3 URI<\/strong><\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"226\">\n<p>kb_datasource_finance<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"350\">\n<p>s3:\/\/[Nombre Bucket]\/kb_finance\/<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"226\">\n<p>kb_datasource_human_resources<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"350\">\n<p>s3:\/\/[Nombre Bucket]\/kb_rrhh\/<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"226\">\n<p>kb_ datasource_it<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"350\">\n<p>s3:\/\/[Nombre Bucket]\/kb_it\/<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"226\">\n<p>kb_ datasource_legal<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"350\">\n<p>s3:\/\/[Nombre Bucket]\/kb_legal\/<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>En el paso 3 de la creaci&oacute;n de la base de conocimientos debemos configurar el almacenamiento y procesamiento de datos vectorial, donde seleccionamos el servicio de S3 Vector y relacionamos el bucket y el &iacute;ndice correspondiente al &aacute;rea (Finanzas, IT, Legal, Recursos humanos) de la empresa que creamos previamente.<\/p>\n<p>Adicionalmente seleccionamos un modelo incrustaci&oacute;n que permitir&aacute; convertir los datos en una incrustaci&oacute;n. En este caso seleccionaremos el modelo Amazon &ndash; Titan Text Embeddings V2.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_10.png\" width=\"1036\" height=\"972\" \/><\/p>\n<p>Figura 10 &ndash; Configuraci&oacute;n almacenamiento y procesamiento de datos<\/p>\n<p>Para finalizar el proceso de creaci&oacute;n de la base de conocimientos veremos un resumen de toda la configuraci&oacute;n con la finalidad de verificar la configuraci&oacute;n realizada en cada uno de los pasos antes de confirmar y dar click en el bot&oacute;n de crear.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_11.png\" width=\"1040\" height=\"1680\" \/><\/p>\n<p>Figura 11 &ndash; Resumen y creaci&oacute;n de la base de datos<\/p>\n<p>Aplicamos este procedimiento para las dem&aacute;s bases de conocimiento con sus respectivas fuentes de datos.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_12.png\" alt=\"\" width=\"1590\" height=\"314\" \/><\/p>\n<p>Figura 12 &ndash; Base de conocimiento<\/p>\n<ol start=\"4\">\n<li><strong><u>Creaci&oacute;n de agentes especializados<\/u><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>En este paso crearemos los agentes especializados, donde seleccionamos el LLM a utilizar, indicaremos el prompt o las instrucciones que debe seguir el agente y enlazaremos la respetiva base de conocimientos.<\/p>\n<p>En el men&uacute; de la izquierda Amazon Bedrock seleccionamos &ldquo;Build&rdquo; &ndash;&gt; &ldquo;Agents&rdquo;.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_13.png\" \/><\/p>\n<p>Figura 13 &ndash; Pop-up creaci&oacute;n agente<\/p>\n<p>Lo primero que debemos hacer es configurar los detalles del agente, como comprobar el nombre, comprobar la descripci&oacute;n, crear un nuevo rol de servicio que permita ejecutar agentes, seleccionar el modelo en este caso Amazon Nova Micro 1.0<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_14.png\" width=\"1160\" height=\"726\" \/><\/p>\n<p>Figura 14 &ndash; Configuraci&oacute;n detalles del agente<\/p>\n<p>Posteriormente configuramos la memoria del agente que permita conservar el contexto de las conversaciones a lo largo de varias sesiones y recordar acciones y comportamientos pasados, para este ejemplo seleccionamos 10 d&iacute;as en la duraci&oacute;n de la memoria y como m&aacute;ximo 10 sesiones recientes.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_15.png\" width=\"1161\" height=\"541\" \/><\/p>\n<p>Figura 15 &ndash; Configuraci&oacute;n memoria del agente<\/p>\n<p>A continuaci&oacute;n vinculamos la base de conocimiento correspondiente al agente de acuerdo al &aacute;rea o unidad de la empresa.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_16.png\" width=\"1175\" height=\"358\" \/><\/p>\n<p>Figura 16 &ndash; Vinculaci&oacute;n de la base de conocimiento para el agente<\/p>\n<p>Finalmente damos click en el bot&oacute;n &ldquo;Save &amp; Exit&rdquo;<\/p>\n<p>Despu&eacute;s de guardar la configuraci&oacute;n del agente podemos ver un bot&oacute;n de &ldquo;Test&rdquo; y una ventana al lado derecho donde podemos preparar al agente con los &uacute;ltimos cambios. Damos click en preparar y posteriormente nos va a permitir probar el agente lanz&aacute;ndole alguna pregunta.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_17.png\" width=\"633\" height=\"625\" \/><\/p>\n<p>Figura 17 &ndash; Ventana para probar el agente<\/p>\n<p>Ahora creamos un alias para el agente, donde un alias apunta a una versi&oacute;n espec&iacute;fica del agente, que posteriormente va a ser necesario enlazarlo cuando se configure el agente orquestador.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_18.png\" width=\"598\" height=\"562\" \/><\/p>\n<p>Figura 18 &ndash; Creaci&oacute;n alias<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_19.png\" alt=\"\" width=\"746\" height=\"270\" \/><\/p>\n<p>Figura 19 &ndash; Validaci&oacute;n creaci&oacute;n alias y versi&oacute;n.<\/p>\n<p>Para los dem&aacute;s agentes (Legal, IT, Recursos humanos) repartir estos mismos pasos. A continuaci&oacute;n su respectiva configuraci&oacute;n:<\/p>\n<table width=\"567\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>agent_finance<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"416\">\n<p><strong>Descripci&oacute;n: <\/strong>Agente especializado que proporciona informaci&oacute;n sobre pol&iacute;ticas corporativas del &aacute;rea financiera.<\/p>\n<p><strong>Rol de recurso del agente: <\/strong>Crear y usar un nuevo rol de servicio.<\/p>\n<p><strong>Model: <\/strong>Amazon Nova Micro 1.0.<\/p>\n<p><strong>Prompt<\/strong><\/p>\n<p><strong>Memoria:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Duraci&oacute;n de la memoria:<\/strong> 10 d&iacute;as<\/li>\n<li><strong>N&uacute;mero m&aacute;ximo de sesiones recientes:<\/strong> 10 sesiones.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Base de conocimiento<\/strong>: kb_finanzas<\/p>\n<p><strong>Alias:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nombre:<\/strong> finance_v1<\/li>\n<li><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Alias Finanzas v1<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>agent_it<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"416\">\n<p><strong>Descripci&oacute;n: <\/strong>Agente especializado que proporciona informaci&oacute;n sobre pol&iacute;ticas corporativas del &aacute;rea de IT.<\/p>\n<p><strong>Rol de recurso del agente: <\/strong>Usar el creado en el primer agente<\/p>\n<p><strong>Model: <\/strong>Amazon Nova Micro 1.0.<\/p>\n<p><strong>Prompt<\/strong><\/p>\n<p><strong>Memoria:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Duraci&oacute;n de la memoria:<\/strong> 10 d&iacute;as<\/li>\n<li><strong>N&uacute;mero m&aacute;ximo de sesiones recientes:<\/strong> 10 sesiones.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Base de conocimiento<\/strong>: kb_it<\/p>\n<p><strong>Alias:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nombre:<\/strong> it_v1<\/li>\n<li><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Alias IT v1<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>agent_legal<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"416\">\n<p><strong>Descripci&oacute;n: <\/strong>Agente especializado que proporciona informaci&oacute;n sobre pol&iacute;ticas corporativas del &aacute;rea Legal.<\/p>\n<p><strong>Rol de recurso del agente: <\/strong>Usar el creado en el primer agente.<\/p>\n<p><strong>Model: <\/strong>Amazon Nova Micro 1.0.<\/p>\n<p><strong>Prompt<\/strong><\/p>\n<p><strong>Memoria:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Duraci&oacute;n de la memoria:<\/strong> 10 d&iacute;as<\/li>\n<li><strong>N&uacute;mero m&aacute;ximo de sesiones recientes:<\/strong> 10 sesiones.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Base de conocimiento<\/strong>: kb_legal<\/p>\n<p><strong>Alias:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nombre:<\/strong> legal_v1<\/li>\n<li><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Alias Legal v1<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>agent_rrhh<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"416\">\n<p><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Agente especializado que proporciona informaci&oacute;n sobre pol&iacute;ticas corporativas del &aacute;rea de recursos humanos.<\/p>\n<p><strong>Rol de recurso del agente: <\/strong>Usar el creado en el primer agente.<\/p>\n<p><strong>Model: <\/strong>Amazon Nova Micro 1.0.<\/p>\n<p><strong>Prompt<\/strong><\/p>\n<p><strong>Memoria:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Duraci&oacute;n de la memoria:<\/strong> 10 d&iacute;as<\/li>\n<li><strong>N&uacute;mero m&aacute;ximo de sesiones recientes:<\/strong> 10 sesiones.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Base de conocimiento<\/strong>: kb_rrhh<\/p>\n<p><strong>Alias:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nombre:<\/strong> rrhh_v1<\/li>\n<li><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Alias rrhh v1<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Despu&eacute;s de configurar todos los agentes quedar&iacute;an de la siguiente forma:<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_20.png\" width=\"1582\" height=\"308\" \/><\/p>\n<p>Figura 20 &ndash; Agentes creados y preparados.<\/p>\n<ol start=\"5\">\n<li><strong><u>Creaci&oacute;n agente orquestador<\/u><\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<p>En este paso crearemos el agente orquestador que ser&aacute; el encargo de enrutar las consultas del usuario al agente especializado que corresponde.<\/p>\n<p>En el men&uacute; de la izquierda Amazon Bedrock seleccionamos &ldquo;Build&rdquo; &ndash;&gt; &ldquo;Agents&rdquo;.<\/p>\n<p>Para este agente orquestador es indispensable marcar el check de la opci&oacute;n de colaboraci&oacute;n de multiagente &ldquo;Enable multi-agent collaboration&rdquo;.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_21.png\" width=\"524\" height=\"403\" \/><\/p>\n<p>Figura 21 &ndash; Pop-up creaci&oacute;n agente<\/p>\n<p>Los par&aacute;metros por configurar son los siguientes:<\/p>\n<table width=\"567\">\n<tbody>\n<tr>\n<td width=\"151\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>agent_orchestrator<\/p>\n<\/td>\n<td width=\"416\">\n<p><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Agente orquestador que enruta las consultas de los usuarios a los agentes especializados de manera apropiada.<\/p>\n<p><strong>Rol de recurso del agente: <\/strong>Usar el creado en el primer agente.<\/p>\n<p><strong>Model: <\/strong>Amazon Nova Pro 1.0.<\/p>\n<p><strong>Prompt<\/strong><\/p>\n<p><strong>Memoria:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Duraci&oacute;n de la memoria:<\/strong> 10 d&iacute;as<\/li>\n<li><strong>N&uacute;mero m&aacute;ximo de sesiones recientes:<\/strong> 10 sesiones<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Multi-agent collaboration:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Collaboration status:<\/strong> Seleccionar &ldquo;Multi-agent collaboration&rdquo;<\/li>\n<li><strong>Collaboration configuration:<\/strong> Supervisor<\/li>\n<li><strong>Agent Colaborador:<\/strong> es esta secci&oacute;n agregamos los 4 agentes especializados.<\/li>\n<li>\n<p><strong>Alias:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><strong>Nombre:<\/strong> orchestrator_v1<\/li>\n<li><strong>Descripci&oacute;n:<\/strong> Alias orchestrator v1<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_22.png\" width=\"900\" height=\"999\" \/><\/p>\n<p>Figura 22 &ndash; Vinculaci&oacute;n agentes especialistas con el agente orquestador.<\/p>\n<p>Una vez agregados los 4 agentes, damos click en preparar el agente orquestador.<\/p>\n<p>Testeamos el agente orquestador donde le hacemos consultadas de las pol&iacute;ticas corporativas de las diferentes &aacute;reas.<\/p>\n<p>Para finalizar el demo revisamos que tengamos creados los 5 agentes y con estado preparado.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_23.png\" width=\"1123\" height=\"339\" \/><\/p>\n<p>Figura 23 &ndash; Verificaci&oacute;n agentes creados y preparados.<\/p>\n<p>Ahora probamos el comportamiento del agente orquestador, haciendo consultas de diferentes &aacute;reas de la empresa y podemos observar el comportamiento y a que agente especializado ha enviado la petici&oacute;n para resolver la duda del usuario.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/wiki-cloud.co\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/article_image_how_implement_multiagents_amazon_bedrock_24.png\" width=\"1583\" height=\"804\" \/><\/p>\n<p>Figura 24 &ndash; Test agente orquestador<\/p>\n<h2 data-start=\"280\" data-end=\"359\">Conclusi&oacute;n<\/h2>\n<p>En conclusi&oacute;n, la demostraci&oacute;n de orquestaci&oacute;n de m&uacute;ltiples agentes en Amazon Bedrock evidencia el potencial del paradigma <strong data-start=\"174\" data-end=\"189\">multiagente<\/strong> para crear soluciones empresariales m&aacute;s <strong data-start=\"230\" data-end=\"274\">inteligentes, escalables y colaborativas<\/strong>. Al combinar agentes especializados que se comunican y coordinan entre s&iacute;, Bedrock permite automatizar flujos complejos, optimizar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa. Este enfoque marca un paso significativo hacia la construcci&oacute;n de <strong data-start=\"529\" data-end=\"561\">ecosistemas de IA integrados<\/strong>, donde cada agente aporta su conocimiento y capacidades para alcanzar objetivos comunes de forma din&aacute;mica y adaptable.<\/p>\n<p>Espero sea de utilidad !!!<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p><strong>S\u00edguenos:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-social-links is-layout-flex wp-block-social-links-is-layout-flex\"><li class=\"wp-social-link wp-social-link-linkedin  wp-block-social-link\"><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/johnbulla\/\" class=\"wp-block-social-link-anchor\"><svg width=\"24\" height=\"24\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.1\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\"><path d=\"M19.7,3H4.3C3.582,3,3,3.582,3,4.3v15.4C3,20.418,3.582,21,4.3,21h15.4c0.718,0,1.3-0.582,1.3-1.3V4.3 C21,3.582,20.418,3,19.7,3z M8.339,18.338H5.667v-8.59h2.672V18.338z 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