Un resumen de las actualizaciones más importantes de Amazon Bedrock, AgentCore y Strands de agosto de 2026.
En AWS, nos hemos centrado durante mucho tiempo en hacer que las tecnologías fundamentales sean accesibles y en proporcionar la infraestructura necesaria para ponerlas en funcionamiento. Roca Amazónicautilizado por más de 225.000 clientes activos, incluido más del 80% de las empresas Fortune 100, encarna ese compromiso al brindar acceso a modelos líderes y un amplio conjunto de herramientas para construir y escalar IA, con la seguridad, confiabilidad, rendimiento y rentabilidad que los clientes necesitan en producción. A medida que las aplicaciones agentes se expanden, Amazon Bedrock amplía esta base con AgenteCoreque le permite crear, conectar y optimizar agentes utilizando cualquier marco y modelo. AWS también lanzó el SDK de arnés de agente de Strands como código abierto, lo que le brinda la flexibilidad de crear agentes e implementarlos donde quiera que elija. Juntos, le ayudan a convertir la inteligencia de modelos en agentes de producción sin limitar cómo se construyen esos agentes o dónde se ejecutan.
A medida que los modelos se vuelven más capaces, las organizaciones pueden plantearse una pregunta más ambiciosa: ¿cuánto trabajo significativo puede realizar la IA de principio a fin? En todas las industrias, los agentes se están moviendo hacia flujos de trabajo que les exigen razonar sobre la información empresarial, seguir siendo productivos durante horizontes temporales más largos y actuar en sistemas físicos y digitales. A medida que se amplía el alcance de ese trabajo, la atención se desplaza hacia el sistema completo alrededor del modelo, incluido a qué contexto puede acceder, qué acciones puede tomar, dónde se procesan los datos y cómo se gobiernan sus decisiones y costos.
Creemos que la próxima fase de la IA estará determinada no solo por lo que los modelos puedan hacer, sino también por la confianza con la que se pueda delegar responsabilidad en los sistemas construidos en torno a ellos. Esa confianza depende de sistemas que puedan comprender la tarea que tienen por delante, persistir a medida que se desarrolla y operar dentro de límites organizacionales claros. Las actualizaciones de agosto van en esa dirección, brindándole bases más sólidas para sistemas de IA que pueden comprender más, trabajar por más tiempo y asumir responsabilidades exigentes en entornos empresariales, regulados y físicos.
Razonar sobre más contexto a escala con mayor control
Incorpore conjuntos de trabajo completos y el contexto web actual a sus aplicaciones OpenAI en Amazon Bedrock. GPT-5.6 Sol, Terra y Luna ahora admiten ventanas de contexto de millones de tokens con almacenamiento en caché rápido, lo que ayuda a reducir el costo y la latencia cuando se reutiliza el contexto. Web Search permite a los modelos encontrar información actual más allá de sus datos de entrenamiento, incorporar resultados relevantes en sus respuestas y proporcionar citas sin necesidad de integrar un proveedor de búsqueda independiente. Para casos de uso que necesitan los detalles más recientes, como precios en vivo o documentación recién publicada, los modelos también pueden recuperar contenido directamente de sitios web públicos. Juntas, estas capacidades le permiten analizar una base de código completa o un documento regulatorio, comparar su contenido con la información pública más reciente y devolver una respuesta citada desde una única llamada API.
Enrute la inferencia globalmente sin unir regiones. Con la inferencia entre regiones, puede acceder a GPT-5.6 Sol, Terra y Luna desde más de 25 regiones de AWS. Los perfiles globales le brindan la capacidad más amplia a precios más bajos por token, mientras que los perfiles geográficos mantienen el procesamiento de inferencias dentro de una geografía definida. Con estas actualizaciones, puede aumentar el rendimiento durante los picos de demanda y, al mismo tiempo, elegir el límite geográfico que se ajuste a los requisitos de procesamiento de datos de su aplicación.
Comprenda y controle el gasto en inferencias a medida que crece el uso del modelo. La asignación de costos principales de IAM le ayuda a atribuir el gasto en inferencia a un usuario, equipo, proyecto, aplicación o centro de costos, mientras que AWS Cost AnomalyDetection ahora monitorea el gasto en modelos básicos de terceros en Amazon Bedrock y proporciona desgloses de las causas raíz cuando los costos cambian inesperadamente. OpenAI también anunció precios más bajos en toda la familia GPT-5.6 en Amazon Bedrock, incluidos Luna, Terra y Sol. Esto le brinda una mayor visibilidad sobre qué equipos están impulsando el gasto, lo ayuda a detectar cambios inusuales antes y respalda decisiones más informadas a medida que aumentan las cargas de trabajo de IA.
Ciberdefensa más rápida desde la detección hasta la respuesta
Ofrezca a los equipos de seguridad IA de vanguardia para flujos de trabajo ofensivos tanto defensivos como autorizados. Daybreak Red y Daybreak Blue de OpenAI ahora están disponibles para clientes elegibles en Amazon Bedrock. Daybreak Blue respalda el trabajo defensivo, como el descubrimiento de vulnerabilidades, la ingeniería de detección y la respuesta a incidentes. Daybreak Red admite tareas avanzadas autorizadas, como la investigación de vulnerabilidades, la reproducción de exploits y el desarrollo de mitigaciones. Ahora puede investigar y abordar las vulnerabilidades más rápido mientras aplica una verificación de identidad, monitoreo, controles de acceso e infraestructura sin acceso de operadores más sólidos.
Haga más con agentes que mantienen el rumbo
Mantenga a los agentes de producción en funcionamiento el tiempo suficiente para completar el trabajo de varios días. Las instancias de tiempo de ejecución de AgentCore le permiten ejecutar agentes en computación Amazon EC2 dedicada, incluidas instancias aceleradas por GPU, optimizadas para memoria y optimizadas para computación, con sesiones que duran hasta 14 días. AgentCore también se expandió al oeste de EE. UU. (Norte de California) y Asia Pacífico (Hyderabad). Ahora puede entregar a los agentes trabajos de investigación, codificación y monitoreo de larga duración, hacer coincidir cada carga de trabajo con la computación que necesita y ejecutarla más cerca de los usuarios y sistemas a los que presta servicios.
Permita que los agentes actúen de manera más independiente mientras mantienen su comportamiento y gasto dentro de límites definidos. Las políticas temporales evalúan cada acción en comparación con lo que un agente ya ha realizado, lo que le permite aplicar secuencias, requisitos previos, puertas de aprobación, valores coincidentes entre llamadas y actualización de los datos. La limitación de velocidad controla las solicitudes, los tokens de inferencia y las conexiones simultáneas por usuario o grupo. Los pagos de AgentCore permiten a los agentes acceder y pagar por API, recursos de MCP y contenido pago con límites de gasto impuestos por la infraestructura y observabilidad de extremo a extremo. En conjunto, estas actualizaciones le permiten brindar a los agentes más independencia mientras controlan lo que puede suceder, en qué orden, a qué ritmo y dentro de qué presupuesto.
Ofrezca a los agentes un contexto oportuno sin debilitar los límites de los datos. Web Search en AgentCore permite a los agentes incluir o excluir dominios y filtrar resultados por fecha de publicación, lo que les ayuda a recuperar información actual de fuentes aprobadas. La memoria AgentCore puede extraer recuerdos a largo plazo de registros de actividad, eventos de comportamiento, eventos del sistema y otros datos JSON estructurados, no solo de conversaciones. El control de acceso detallado puede luego aislar esos recuerdos por usuario o inquilino. Ahora puede conectar agentes a fuentes confiables, crear memoria a partir de eventos comerciales y mantener ese contexto aislado sin agregar lógica de autorización personalizada a cada aplicación.
Encuentre y reutilice agentes y herramientas aprobados en lugar de reconstruir lo que ya existe. AWS Agent Registry le ofrece un catálogo gobernado y con capacidad de búsqueda para agentes, servidores MCP, habilidades y recursos personalizados. La detección en toda la organización puede identificar agentes en AgentCore Runtime y servidores MCP en AgentCore Gateway en cuentas de AWS conectadas, mientras que los recursos aprobados también pueden aparecer en Amazon Quick. Puede encontrar capacidades confiables por intención o nombre, reutilizarlas en todos los flujos de trabajo y reducir la dispersión de agentes y el desarrollo duplicado.
Construya con más opciones en entornos regulados
Incorpore modelos avanzados, capacidades de agentes y recuperación multimodal a cargas de trabajo reguladas. Claude Opus 5 ahora está disponible en las regiones de AWS GovCloud (EE. UU.) con retención de datos cero habilitada de forma predeterminada. OpenAI GPT-5.6 Terra y Luna también están disponibles en las regiones de AWS GovCloud (EE. UU.), con ventanas de contexto de millones de tokens y almacenamiento en caché rápido. Amazon Nova Multimodal Embeddings brinda recuperación de texto, documentos, imágenes, videos y audio a AWS GovCloud (EE. UU.-Oeste), mientras que la memoria, las políticas y el arnés administrado de AgentCore agregan contexto, controles y orquestación administrados. Esto le ayuda a crear agentes de codificación, sistemas de análisis de documentos, aplicaciones de recuperación multimodal y flujos de trabajo de agentes gobernados en AWS GovCloud utilizando más de las mismas capacidades disponibles en las regiones comerciales.
Extender los agentes de IA al mundo físico
Pase de demostraciones de robots a capacitación e implementación física a través de un flujo de trabajo conectado. Strands Robots conecta Strands Agents, LeRobot y Hugging Face Storage Buckets, lo que le permite grabar demostraciones, transmitir conjuntos de datos en formato LeRobot, entrenar políticas e implementarlas en hardware físico o simulado sin convertir los datos subyacentes. Esto le permite iterar sobre políticas de robótica utilizando un formato de datos y un flujo de trabajo de agente desde la simulación hasta la implementación física.
Coordine múltiples robots y dispositivos sin reconstruir el agente para cada entorno. Strands Robots admite el descubrimiento y la coordinación basados en malla entre dispositivos físicos y simulados. Zenoh conecta robots en la misma red local, mientras que AWS IoT Core admite flotas distribuidas geográficamente. Strands Robots y AWS también participan en la vista previa de investigación limitada del Model Hardware Standard. Esto le facilita la creación de prototipos de flujos de trabajo de múltiples robots en simulación, moverlos entre flotas locales y conectadas a la nube con menos cambios de código y explorar controles estandarizados para equipos físicos.
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Explore Amazon Bedrock, implemente agentes con la CLI de AgentCore o cree su primer agente con el SDK de Strands Harness.
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