Un espacio donde comparto aprendizajes, desafíos y soluciones técnicas sobre AWS e Inteligencia Artificial Generativa. Desde arquitecturas cloud hasta implementaciones prácticas de IA, aquí encontrarás contenido técnico detallado nacido de experiencias reales. Aprendamos y crezcamos juntos como comunidad.
Cómo migré mi agente de noticias AWS de parsing defensivo a Bedrock Structured Outputs, eliminé 130 líneas de código y reduje las llamadas a la API a la mitad. La diferencia entre pedirle al modelo que sea consistente y garantizarlo.
Deja de inflar tu system prompt con casos edge. Descubre cómo AgentCore Memory Episódica transforma las interacciones pasadas de tu agente en episodios estructurados y reflections que mejoran su rendimiento con el tiempo. Implementación completa con boto3 y un caso DevOps real.
Análisis técnico de AgentCore Policy anunciado en AWS re:Invent 2025. Implementación real de control determinístico para agentes de IA con código funcional, traces.
Amazon Bedrock AgentCore Evaluations: LLM-as-a-Judge con 13 evaluadores built-in, monitoreo online continuo y evaluadores custom. Guía práctica con código.
Elimina alucinaciones con Bedrock Automated Reasoning Checks: verificación matemática formal para LLMs. Tutorial paso a paso con ejemplo real y métricas de precisión.
Model Context Protocol (MCP) con Amazon Bedrock: auto-descubrimiento de herramientas, servidor FastMCP y cliente LangGraph. Código de producción incluido.
Implementa persistencia de conversaciones con Amazon Bedrock Session Management APIs: mantén contexto entre sesiones con LangGraph y patrones de diseño probados.
Aprende a automatizar la generación de reseñas de productos usando Amazon Bedrock Flows y Claude 3.5 Sonnet. Guía práctica paso a paso con ejemplos reales.
Bedrock Prompt Routing enruta automáticamente al modelo óptimo y reduce costos de IA hasta un 94%. Tutorial paso a paso con análisis de costos desde la consola AWS.
Implementa Amazon Bedrock Guardrails: content filters modulares, detección y redacción de PII, streaming en tiempo real y versionado DRAFT→producción. Con código.
Orquesta agentes IA especializados con Amazon Bedrock Multi-Agent: equipo virtual para marketing digital en redes sociales. Con código y casos reales.
Construye con Amazon Bedrock Agents un asistente industrial: APIs optimizadas para IA, base de conocimiento técnico e integración IoT. Código real incluido.
Combina Amazon Bedrock con SQL en Athena para respuestas determinísticas precisas. Arquitectura híbrida que supera las limitaciones de los LLMs en análisis de datos empresariales.
Integra Amazon Bedrock con Aurora MySQL para consultas SQL inteligentes: asistente de IA generativa dentro de tu base de datos. Guía paso a paso con código.
AWS RDS Proxy vs conexión directa: benchmarks con Aurora PostgreSQL, failover con 1 falla en 10,000 peticiones y pool de conexiones para Lambda. Configuración paso a paso.
Automatiza el procesamiento de adjuntos de email con AWS SES, Lambda y S3. Solución serverless escalable con configuración paso a paso y código completo.
Implementa multithreading en AWS Lambda con Java: mejores prácticas, casos de uso reales y benchmarks de rendimiento para cargas de trabajo serverless.
AWS Lambda SnapStart elimina cold starts en Java: benchmarks reales, comparativa con Quarkus y Provisioned Concurrency. Configuración paso a paso con resultados.
Implementa WebSockets en Java con la API estándar JSR 356: ejemplo completo de servidor y cliente, anotaciones @ServerEndpoint y manejo de mensajes.
En este artículo daremos un ejemplo de Server Push, una de las nuevas características de Servlet 4.0 [JSR 369](https://www.jcp.org/en/jsr/detail?id=369) que fue liberado oficialmente en setiembre de 2017.
Aprende a usar JSON-B (JSR 367) para serialización y deserialización JSON estándar en Java EE: mapeo de objetos, adaptadores y personalización con anotaciones.
En esta segunda entrega les presentamos un conjunto adicional de conductas inadecuadas que hemos encontrado a lo largo del 2015.
Una de las múltiples actividades que realizamos como consultores en _Java_ es realizar revisiones de aplicaciones con diversos tipos de problemas. Este 2015 no fue la excepción y en términos generales los equipos de desarrollo cometen -de manera consistente- el mismo tipo de errores en diferentes clientes. Es por ello que en esta primer parte detallamos algunos de los casos más representativos y la manera más adecuada para atenuarlos o corregirlos.
El conocimiento tiene que ser mejorado, desafiado e incrementado constantemente, o se desvanece -Peter Drucker
Arquitecto de Soluciones, AWS Golden Jacket, con pasión por compartir conocimiento. Como miembro activo de AWS Community Builders, ex-AWS Ambassador y AWS User Group Leader, me dedico a construir puentes entre la tecnología y las personas. Desarrollador Java de corazón y consultor independiente, llevo la arquitectura cloud más allá de la teoría a través de conferencias internacionales y soluciones del mundo real. Mi curiosidad insaciable por aprender y compartir me mantiene en constante evolución junto a la comunidad tech.
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