Agente Strands SRE/DevOps con AgentCore

by CloudOps Guild

Bienvenido a la segunda edición del Weekly.

Hoy avanzamos otro nivel en el mundo de la automatización inteligente para equipos SRE/DevOps, creando un agente real que:

Analiza datos (logs, métricas, código, eventos)
Habla con infraestructura
Ejecuta herramientas
Interpreta errores
Y puede actuar como copiloto operativo

Usando Strands, Amazon Bedrock, y AgentCore.

🔵 1. Lab Cloud de la Semana

Construyendo un Agente SRE/DevOps con Strands + AgentCore

🎯 Objetivo

Crear un agente inteligente, ejecutable desde consola o servicios internos, capaz de apoyar al equipo SRE/DevOps en tareas como:

Diagnóstico de errores
Interpretación de fallos en pipelines y servicios
Explicación de logs complejos
Generación de comandos para remediación
Búsqueda contextualizada en documentación
Recomendaciones operativas basadas en IA

Este lab combina herramientas modernas para construir agentes productivos:

AgentCore (OpenPipe) → Framework para construir agentes modulares
Strands → Define capacidades (“strands”) como herramientas de acción
Amazon Bedrock → Motor IA principal (Claude 3.5, Nova Pro, etc.)
Python → Implementación del agente

🧱 Arquitectura del Agente

El agente se compone de:

1. AgentCore App

Define:

entrypoints del agente
model (Claude 3.5 Sonnet recomendado)
Integración con herramientas (strands)
Comportamiento del agente

2. Strands (Herramientas que el agente puede ejecutar)

Ejemplos de strands incluidos en tu repo:

analyze_logs → Interpreta logs complejos
read_file → Abre y analiza archivos
exec_command → Genera o interpreta comandos shell
explain_error → Resume y explica fallos
sre_advice → Da una recomendación operativa contextual
diagnose → Resultado integrado de diagnóstico
summarize → Resume cualquier texto

3. Motor IA

El agente usa Amazon Bedrock para lenguaje y razonamiento.
Puedes cambiar entre modelos (Claude 3.5, Nova Micro, Nova Pro) dependiendo del lab.

🧪 Cómo funciona el agente

El usuario ingresa una pregunta o un log.
El agente analiza si debe:
- Interpretar logs
- Buscar un archivo
- Producir un comando
- O dar una recomendación
AgentCore decide qué strand ejecutar.
La IA procesa la información contextual.
Devuelve análisis claro, pasos, sugerencias y código si es necesario.

📌 Ejemplo real del lab

Entrada del usuario:

El pipeline falló en la etapa de deploy. Aquí el log:
2024/12/05 19:10:44 Cannot assume role arn:aws:iam::xxxx:role/deployer-role
AccessDenied: STS denied

Salida del agente:

Resume el error
Detecta causa raíz (STS denegó el AssumeRole)
Sugiere revisar políticas sts:AssumeRole
Explica cómo validar con AWS CLI
Ofrece ejemplo de política correcta
Recomienda agregar validación en el pipeline

🔧 Código base del agente (del repositorio)

from agentcore import BedrockAgentCoreApp
from strands import analyze_logs, explain_error, diagnose

app = BedrockAgentCoreApp(
    model="anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0",
)

@app.entrypoint
def agente_sre_devops(prompt: str) -> str:
    """
    Agente SRE/DevOps para diagnóstico y análisis.
    """
    return app.run(prompt)

app.add_strand(analyze_logs)
app.add_strand(explain_error)
app.add_strand(diagnose)

app.run()

Este es el corazón del agente:
✔ Entrypoint limpio
✔ Strands modularizados
✔ Motor IA en Bedrock
✔ Flujo simple

🚫 Errores comunes en este tipo de agentes

No validar que las herramientas reciben inputs correctos
Prompt muy débil → respuestas inconsistentes
Falta de logs en el agente para debug
No aislar cada strand para testing
No establecer límites de acción (prevención de comandos peligrosos)

⭐ Reto del Lab

Crear un strand adicional:

`terraform_assistant`

Que:

Analice errores de Terraform
Compare plan vs apply
Recomiende acciones
Identifique recursos huérfanos
Sugiera buenas prácticas

Esto lleva tu agente al siguiente nivel SRE/Infra.

🟠 2. DevOps / SRE Insights de la Semana

“Los agentes operativos son parte del futuro del SRE moderno”

Antes un SRE dependía de:

Documentación
Experiencia
Intuición
Conocimiento tribal

Hoy puedes amplificar eso con agentes inteligentes que:

Interpretan señales
Unifican conocimiento
Aceleran el diagnóstico
Reducen MTTR
Estandarizan respuestas

🧠 Insight clave:

Un agente SRE/DevOps bien diseñado no reemplaza al ingeniero.
Pero convierte a un junior en alguien productivo en minutos y a un senior en alguien 10x más eficiente.

🟢 3. Script de la Semana

Invocar al agente desde CLI

python agente_sre_devops.py \
  --prompt "Ayúdame a interpretar este error de Kubernetes: CrashLoopBackOff..."

Variantes:

Logs de Lambda
Fallos de CodePipeline
Errores de Terraform
Incidentes de red

🟡 4. Noticias AWS & IA

🟣 AWS

Nuevas actualizaciones en Amazon Bedrock para agentes con herramientas externas.
Mejoras en AWS Lambda para debugging y cold start.

🔵 IA Operativa

Equipos globales están adoptando agentes internos para mejorar tiempos de diagnóstico.
Claude 3.5 Sonnet se está convirtiendo en un estándar de análisis técnico.
Tendencia: “SRE copilots” como parte nativa de pipelines CI/CD.

🟣 5. Reto de la Semana – Construye tu propio strand

🎯 Agrega al agente un strand llamado:

aws_recommendations

Que entregue:

Buenas prácticas de IAM
Consejos de resiliencia
Checks de seguridad
Recomendaciones de costos

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Esta es nuestra segunda edición del DevOps & AI Ops Weekly.
Arrancamos fuerte con IA aplicada a DevOps y arquitectura AWS.

Nos vemos en la siguiente edición ⚡👊
CloudOps Guild — Aprendemos haciendo.

🟣 DevOps & AI Ops Weekly – Edición #2