AWS Architecture Implementation for AI/GenAI Workloads

Generic, brand-neutral engineering capability; deep, sourced playbooks live in references/ and knowledge/. [DOC]

Generic, brand-neutral engineering capability; sourced playbooks in references//knowledge/. [DOC]

TL;DR

Guiar la implementación de arquitecturas AI/GenAI en AWS — desde la configuración de servicios (Bedrock, SageMaker, OpenSearch Serverless) hasta deployment automation, security hardening, y cost controls. Produce guías de implementación paso-a-paso, templates de IaC, patrones de deployment, y configuración de monitoreo con servicios AWS nativos [EXPLICIT]

When to Use

• Implementar arquitectura Bedrock RAG (Knowledge Base + OpenSearch + Guardrails)
• Configurar pipeline SageMaker completo (training → registry → endpoint → monitoring)
• Desplegar sistema de agentes Bedrock con action groups y knowledge bases
• Implementar multi-model routing con cost controls en AWS
• Configurar security stack completo para AI en AWS (IAM, VPC, WAF, Guardrails, KMS)
• Implementar CI/CD para modelos en AWS (CodePipeline, Step Functions)
• Configurar monitoring y observabilidad para AI en AWS (CloudWatch, X-Ray, Model Monitor)
• Ejecutar roadmap de remediación de una auditoría AWS AI

When NOT to Use

• Diseñar la arquitectura AWS (antes de implementar) → aws-architecture-design
• Auditar implementación existente → aws-architecture-audit
• Implementar arquitectura AI cloud-agnostic → ai-architecture-implementation
• Diseñar patrones de arquitectura AI → ai-design-patterns
• Implementar infraestructura AWS general (no AI) → infrastructure-architecture

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Sub-capabilities (resource map)

Deep, evidence-tagged playbooks — open the one the task needs (ICM Layer 3, on-demand). [INFERENCE]

Procedure

1. Resolve the sub-capability; open the matching references/ playbook. [EXPLICIT]
2. Apply its decision tables; pick the strategy explicitly. [EXPLICIT]
3. Validate against the Quality Criteria and tag every claim. [EXPLICIT]

Quality Criteria

• Sub-capability resolved to one playbook. [INFERENCE]
• Claims evidence-tagged. [EXPLICIT]

Contract

• Aceptación: capability resolved to its reference playbook, applied, validated, evidence-tagged. [EXPLICIT]
• Límites: 1. NO diseña la arquitectura — implementa un diseño existente (ver aws-architecture-design) 2. NO genera IaC completo listo para producción — provee templates y guías conceptua. [EXPLICIT]
• Casos borde: 1. Región sin Bedrock: Usar cross-region inference profile. Si compliance impide cross-region, implementar con SageMaker (self-hosted model) como alternativa completa. [EXPLICIT]
• Supuestos: 1. Cuenta AWS con acceso a Bedrock y/o SageMaker en la región target 2. Arquitectura AWS diseñada (output de aws-architecture-design) 3. Equipo con experiencia básica en AWS (IAM,. [SUPUESTO]
• Trade-off: Decision Enables Constrains When to Use ---------- --------- ------------ ------------- Bedrock (managed) Fast setup, zero-ops inference Limited model customi. [EXPLICIT]

Packet

Capas del packet, cargables bajo demanda (disciplina ICM: una capa por vez, nunca todas juntas): references/ guías de profundidad (cargar UNA por etapa) · knowledge/ cuerpo de conocimiento · prompts/ prompts listos · examples/ salida de ejemplo · agents/ subagentes del packet · assets/ recursos estáticos.