Experimentar
Comience en modo interactivo. Privado por defecto: la ejecución y los archivos quedan con quien los creó.
Del experimento puntual al workflow operativo.
La plataforma organiza el trabajo con agentes en un ciclo de madurez: experimentar, observar, revisar, repetir, gobernar y automatizar. Cada ejecución deja evidencia; la autonomía se conquista con el tiempo.
El ciclo de madurez del trabajo
La autonomía se conquista, no se concede. El ciclo define cuándo interviene una persona, qué se registra y qué se puede reutilizar.
Observar
Cada ejecución registra tiempo, costo, agente y modelo, eventos y accesos permitidos.
Revisar
Una persona evalúa el resultado y las decisiones registradas antes de usar el trabajo.
Repetir
Reejecute el mismo workflow con nuevas entradas y compare el comportamiento entre ejecuciones.
Gobernar
Defina accesos, límites y políticas de red del flujo. Compartir es explícito.
Automatizar
Cuando la evidencia muestre madurez, reduzca la intervención humana y aumente la autonomía.
Privacidad, revisión y autonomía en cada etapa
Privacidad
Las ejecuciones y los archivos comienzan privados para quien los creó; compartir es explícito.
Revisión humana
El resultado de cada ejecución pasa por una persona. La aprobación durante la ejecución todavía necesita demostración específica.
Políticas
Accesos, límites y destinos de red se definen antes de la ejecución y se registran durante el ciclo.
Evidencia
Entradas, archivos producidos, eventos y decisiones quedan disponibles para consulta en cada ejecución.
Autonomía progresiva
Del modo interactivo a la ejecución con menos intervención, cada avance se apoya en la evidencia acumulada.
Persistencia bajo control del cliente
El historial y las evidencias pueden persistirse en recursos AWS controlados por el cliente.
Reutilice recursos del catálogo
El catálogo apoya las etapas de preparar y repetir el trabajo. Elija lo que la tarea necesita y revise instrucciones, versiones y accesos antes de ejecutar.
Plantillas de prompt
Modelos de instrucciones y entradas para tareas recurrentes.
Skills
Instrucciones especializadas que orientan al agente en una tarea.
Imágenes base
Entornos preparados con versiones definidas de los agentes de código y sus herramientas.
Políticas de red
Reglas que especifican los destinos de red permitidos para la ejecución.
Conectores MCP (Model Context Protocol)
Conexiones configuradas con herramientas y fuentes de información. Revise los accesos necesarios antes de usar cada conexión.
Paquetes de agentes
Conjuntos de instrucciones y archivos listos para configurar un agente. Verifique los requisitos del paquete antes de elegir el entorno.
Use el contexto de su repositorio GitHub
Indique el repositorio, la versión deseada y la conexión de acceso autorizada. El flujo de entrada GitHub prepara una copia del repositorio antes de iniciar el agente. En la demostración, verifique qué archivos se pusieron a disposición de la tarea.
Aprobación durante la ejecución: prevista en el diseño
La aprobación mientras el agente trabaja todavía necesita demostración específica. Es distinta de la revisión del resultado al final. El alcance del piloto define cómo evaluar este requisito en su flujo.
Vea una ejecución y sus registros
En la reunión de 30 minutos, recorremos el ciclo de madurez y una ejecución en vivo o preparada previamente. Usted ve las entradas, la entrega y los registros disponibles. Para un escenario con GitHub, revisamos el contexto del repositorio. Confirmamos el escenario al agendar y definimos qué evaluar en el piloto.