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# Configuración de un agente insertado en tiempo de ejecución
Puede configurar e invocar un agente Amazon Bedrock en línea de forma dinámica en tiempo de ejecución mediante la API. [InvokeInlineAgent](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeInlineAgent.html) El uso de un agente insertado le ofrece la flexibilidad de especificar las capacidades del agente, como los modelos fundacionales, las instrucciones, los grupos de acción, las barreras de protección y las bases de conocimiento, al mismo tiempo que invoca su agente. No es necesario predefinir las capacidades del agente para poder utilizarlas.
Los siguientes son algunos de los casos de uso en los que el uso de agentes insertados puede ayudar al proporcionarle la flexibilidad para configurar el agente en el momento de la invocación.
+ Experimente rápidamente probando varias características del agente con diferentes configuraciones y actualizando dinámicamente las herramientas disponibles para el agente sin necesidad de crear agentes distintos.
+ Invoque dinámicamente un agente para que realice tareas específicas sin crear nuevas versiones del agente ni prepararlo.
+ Ejecute consultas sencillas o utilice un intérprete de código para tareas sencillas creando e invocando el agente en tiempo de ejecución.
+ Cree varios agentes en una configuración de [colaboración entre múltiples agentes](agents-multi-agent-collaboration.md) para que trabajen juntos en una tarea o conversación.
Para utilizar la colaboración entre varios agentes, puede crear sus agentes en las siguientes combinaciones mediante agentes en línea. APIs
**tipos de agentes**
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/agents-create-inline.html)
**Modelos y regiones admitidos**
Puede utilizar cualquier modelo fundacional compatible con Agentes para Amazon Bedrock para configurar su agente insertado y puede invocar el agente insertado en cualquiera de las regiones en las que se admitan Agentes para Amazon Bedrock. Para obtener más información acerca de los modelos y las regiones compatibles con Agentes para Amazon Bedrock, consulte lo siguiente:
+ [Regiones compatibles para Agentes para Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/agents-supported.html)
+ [Soporte de modelos por función](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/models-features.html)
Con los agentes insertados, puede cambiar de un modelo a otro. Le recomendamos que cambie entre modelos que pertenezcan a la misma familia. El cambio entre modelos que pertenecen a familias diferentes puede provocar comportamientos incoherentes y provocar fallos.
Actualmente, la consola de Amazon Bedrock no admite la configuración e invocación de un agente insertado.
## Directrices para el uso de plantillas de peticiones avanzadas para agentes integrados
+ **Plantillas de peticiones básicas**: de forma predeterminada, Amazon Bedrock utilizará la plantilla de petición básica predeterminada para el agente insertado, y las peticiones se pueden cambiar en segundo plano en cualquier momento. Esto puede hacer que las respuestas sean incoherentes. Si desea obtener respuestas coherentes a sus consultas, personalice el comportamiento del agente insertado sustituyendo la lógica de la plantilla de peticiones básica predeterminada por sus propias configuraciones. Para obtener más información, consulte [Plantillas de peticiones avanzadas](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/advanced-prompts-templates.html).
+ **Cifrado**: utilice `customer managed key ` para cifrar los detalles de la sesión en reposo o en almacenamiento. Si se inicia una sesión con una clave administrada por el cliente, esta será necesaria para todas las solicitudes futuras que se realicen para la misma sesión. Si se utiliza una clave administrada por el cliente diferente para las mismas sesiones, se producirá una excepción.
+ **Uso compartido de la sesión**: de ahora en adelante, todas las sesiones se realizarán en el nivel de cuenta y no en el nivel de rol. Puede aislar las sesiones en el nivel de agente especificando un valor único para `agentName`.
+ **Estado de las sesiones insertadas**: los atributos que contiene `InlineSessionState` persisten durante la sesión. Utilice los atributos para proporcionar contexto adicional al modelo y para [peticiones sin aprendizaje previo](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/what-is-a-prompt.html#few-shot-prompting-vs-zero-shot-prompting).
# Requisitos previos
**nota**
La configuración e invocación de una característica de un agente insertado está en versión preliminar para Amazon Bedrock y está sujeta a cambios.
Complete los siguientes requisitos previos antes de invocar su agente insertado:
1. Decida el modelo fundacional que quiere usar para configurar su agente insertado, la región en la que quiere invocar el agente y una instrucción que indique al agente insertado lo que debe hacer.
1. Cree o prepare una o más de las siguientes propiedades de agente de Amazon Bedrock que desee utilizar para su agente insertado.
****
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/inline-agent-prereq.html)
1. Cree una función de AWS Identity and Access Management (IAM) y asocie la política mencionada en este paso a la función.
Para poder invocar un agente insertado, debe crear un rol de IAM que proporcione los permisos necesarios para usar la API `InvokeInlineAgent` y acceder a recursos como las funciones de Lambda, las bases de conocimiento y los modelos fundacionales.
Cree un rol de servicio personalizado para su agente insertado siguiendo los pasos que se indican en [Creación de un rol para delegar permisos a un usuario de IAM](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/getting-started.html). Después de crear el rol de IAM, asocie la siguiente política al rol.
**nota**
Como práctica recomendada por motivos de seguridad, sustituya*\$1\$1region\$1*, y *\$1.ids* por Región*\$1\$1account-id\$1*, su identificador de cuenta y los identificadores de recursos específicos una vez que los haya creado.
# Invocación de un agente insertado
**nota**
La configuración e invocación de una característica de un agente insertado está en versión preliminar para Amazon Bedrock y está sujeta a cambios.
Antes de invocar un agente insertado, asegúrese de haber cumplido los [requisitos previos](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/inline-agent-prereq.html).
Para invocar un agente en línea, envíe una solicitud de [InvokeInlineAgent](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeInlineAgent.html)API con un [punto de ejecución de Agents for Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-rt) e incluya como mínimo los siguientes campos.
****
| Campo | Caso de uso |
| --- | --- |
| instruction | Proporcione instrucciones para decirle al agente insertado lo que hacer y cómo debe interactuar con los usuarios. |
| foundationModel | Especifique un [modelo fundacional](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/foundation-models-reference.html) para la orquestación del agente insertado que va a crear. Por ejemplo, anthropic claude, meta Llama3.1, etc. |
| sessionId | Identificador único de la sesión. Use el mismo valor en todas las solicitudes para continuar la misma conversación. |
Los siguientes campos son opcionales:
****
| Campo | Caso de uso |
| --- | --- |
| actionGroups | Lista de grupos de acciones en la que cada grupo de acciones define las acciones que el agente insertado puede llevar a cabo. |
| knowledgeBases | La base de conocimiento se asocia con un agente insertado para aumentar la respuesta generada por el modelo. |
| guardrailConfiguration | Configuraciones de barreras de protección para bloquear temas, evitar alucinaciones e implementar protecciones para su aplicación. |
| agentCollaboration | Define cómo el agente colaborador trata la información de varios agentes colaboradores para coordinar una respuesta final. El agente colaborador también puede ser el supervisor. |
| collaboratorConfigurations | Configuraciones para el agente colaborador. |
| collaborators | Lista de agentes colaboradores. |
| promptOverrideConfiguration | Las configuraciones de las peticiones avanzadas se utilizan para invalidar las peticiones predeterminadas. |
| enableTrace | Especifique si desea activar o no el seguimiento del proceso de razonamiento del agente insertado. |
| TTLInSegundos de sesión inactiva | Especifique la duración tras la cual el agente finaliza la sesión y elimina la información almacenada. |
| customerEncryptionKeyArn | Especifique el ARN de una clave de KMS para cifrar los recursos del agente. |
| endSession | Especifique si se debe finalizar la sesión con el agente o no. |
| inlineSessionState | Parámetros que especifican los distintos atributos de una sesión. |
| inputText | Especifique el texto de la petición que se envía al agente. |
| reasoning\$1config | Permitir el razonamiento del modelo para que el modelo explique cómo llegó a sus conclusiones. Úselo dentro de un campo additionalModelRequestFields. Debe especificar el número de budget\$1tokens que se utilizan para el razonamiento del modelo, que son un subconjunto de los tokens de salida. Para obtener más información, consulte [Mejora de las respuestas de los modelos con el razonamiento de modelos](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-reasoning.html). |
El siguiente ejemplo de API `InvokeInlineAgent` proporciona configuraciones completas del agente insertado, que incluyen el modelo fundacional, las instrucciones, los grupos de acción con un intérprete de código, las barreras de protección y las bases de conocimiento.
```
response = bedrock_agent_runtime.invoke_inline_agent(
// Initialization parameters: cannot be changed for a conversation
sessionId='uniqueSessionId',
customerEncryptionKeyArn: String,
// Input
inputText="Hello, can you help me with a task?",
endSession=False,
enableTrace=True,
// Agent configurations
foundationModel='anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0',
instruction="You are a helpful assistant...",
actionGroups=[
{
'name': 'CodeInterpreterAction',
'parentActionGroupSignature': 'AMAZON.CodeInterpreter'
},
{
'actionGroupName': 'FetchDetails',
'parentActionGroupSignature': '',
"actionGroupExecutor": { ... },
"apiSchema": { ... },
"description": "string",
"functionSchema": { ... }
}
],
knowledgeBases=[
{
knowledgeBaseId: "string",
description: 'Use this KB to get all the info',
retrievalConfiguration: {
vectorSearchConfiguration: {
filter: { ... },
numberOfResults: number,
overrideSearchType: "string"
}
}
}
],
guardrailConfiguration={
guardrailIdentifier: 'BlockEverything',
gurardrailVersion: '1.0'
},
promptOverrideConfiguration: {...}
// session properties: persisted throughout conversation
inlineSessionState = {
sessionAttributes = { 'key': 'value' },
promptSessionAttributes = {k:v},
returnControlInvocationResults = {...},
invocationId = 'abc',
files = {...},
}
}
```
Puede incluir parámetros de razonamiento del modelo en la solicitud. A continuación, se muestra un ejemplo de una única petición que activa el razonamiento del modelo en `additionalModelRequestFields`.
```
{
"basePromptTemplate": " ... ",
"inferenceConfiguration": {
"stopSequences": [
""
]
},
"parserMode": "DEFAULT",
"promptCreationMode": "DEFAULT",
"promptState": "DISABLED",
"promptType": "ORCHESTRATION",
"additionalModelRequestFields":
"reasoning_config": {
"type": "enabled",
"budget_tokens": 1024
}
}
```