Generar un Excel desde un agente de Amazon Bedrock - Doconda

Vas a hacer un agente con Amazon Bedrock que, cuando le pides una hoja de cálculo, crea un Excel de verdad y te da el enlace para descargarlo. El modelo decide cuándo llamar a Doconda; tú solo conectas las herramientas.

Qué necesitas

Una cuenta de AWS con un modelo de Bedrock activado y su id en BEDROCK_MODEL_ID.
Las credenciales de AWS en tu entorno (AWS_REGION, AWS_ACCESS_KEY_ID…), como en el resto de tu código.
Una API key de Doconda en DOCONDA_API_KEY. Créala en el panel, en API keys.
Python 3.9+ o Node 20+.

1. Instala las dependencias

pip install boto3 doconda

npm install ai @ai-sdk/amazon-bedrock @doconda/sdk

2. Conecta las herramientas y pide el Excel

tools() devuelve las herramientas de Doconda (crear, subir, revisar, editar, consultar…) con su nombre, su descripción y su JSON Schema. Bedrock las recibe como toolSpec. El agente llama a create_document con format: "xlsx", espera a que el archivo esté listo y responde con los enlaces.

import json
import os

import boto3
from doconda import Doconda

bedrock = boto3.client("bedrock-runtime")
tools = Doconda().tools()
tool_config = {"tools": [{"toolSpec": {"name": t.name, "description": t.description, "inputSchema": {"json": t.input_schema}}} for t in tools]}
messages = [{"role": "user", "content": [{"text": "Hazme un Excel con el presupuesto del evento: sala, catering, sonido y viajes"}]}]

while True:
    res = bedrock.converse(modelId=os.environ["BEDROCK_MODEL_ID"], messages=messages, toolConfig=tool_config)
    message = res["output"]["message"]
    messages.append(message)
    if res["stopReason"] != "tool_use":
        break
    results = []
    for block in message["content"]:
        if "toolUse" in block:
            use = block["toolUse"]
            out = next(t for t in tools if t.name == use["name"]).run(use["input"])
            results.append({"toolResult": {"toolUseId": use["toolUseId"], "content": [{"text": json.dumps(out)}]}})
    messages.append({"role": "user", "content": results})

print("".join(block.get("text", "") for block in message["content"]))

import { bedrock } from "@ai-sdk/amazon-bedrock"
import { generateText, isStepCount, jsonSchema, tool } from "ai"
import { Doconda } from "@doconda/sdk"

const doconda = new Doconda()
const tools = Object.fromEntries(
  doconda.tools().map((t) => [
    t.name,
    tool({ description: t.description, inputSchema: jsonSchema(t.inputSchema), execute: (input) => t.run(input as Record<string, unknown>) }),
  ]),
)

const { text } = await generateText({
  model: bedrock(process.env.BEDROCK_MODEL_ID!),
  tools,
  stopWhen: isStepCount(5),
  prompt: "Hazme un Excel con el presupuesto del evento: sala, catering, sonido y viajes",
})

console.log(text)

El bucle de Python es el de la API Converse: mientras el modelo pida una herramienta (stopReason == "tool_use"), la ejecutas y le devuelves el resultado. En TypeScript, el AI SDK hace ese bucle por ti.

Resultado

La herramienta devuelve al modelo algo así, y el modelo se lo pasa al usuario en su respuesta:

{
  "id": "doc_01JAB3…",
  "format": "xlsx",
  "status": "ready",
  "links": { "xlsx": "https://…", "pdf": "https://…" },
  "links_note": "Links expire in 5 minutes: call get_document for fresh ones."
}

Tienes el Excel (.xlsx) y su versión en PDF. Los enlaces caducan a los 5 minutos; si el usuario los pide más tarde, el agente llama a get_document y obtiene otros nuevos.

Siguientes pasos

Amazon Bedrock: la guía completa, también con la API Converse en TypeScript.
SDK de Python: todos los métodos, por si quieres llamar a Doconda sin agente.
Ejemplos completos en GitHub.