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# Arquitectura y navegación
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```mermaid
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flowchart LR
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S[Cliente de demo] --> A[Runtime onboarding]
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S --> I[Runtime infraestructura]
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K[Cliente HTTP] --> P[Lambda proxy]
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P --> A
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A --> G[Gateway nmpEnterpriseTools]
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G --> C[Lambdas clientes / KYC / PLD / documentos]
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I --> W[Gateway awsInfrastructureTools]
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H[Harnesses] --> W
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W --> L[Lambda infraestructura]
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L --> E[APIs EC2 y Lambda]
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```
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El script de demo llama directamente a AgentCore. El proxy es una ruta alternativa
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para un cliente HTTP; no hace falta para ejecutar los dos escenarios.
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| Qué explicar | Dónde mirar |
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| Escenarios y criterios de revisión | `scenarios/` |
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| Entrada, herramientas y streaming | `src/agents/*/main.py` |
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| Selección de Claude Sonnet 4.5 | `src/agents/*/model/load.py` |
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| Conexión a gateways MCP | `src/agents/*/mcp_client/client.py` |
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| Memoria y sesiones | `src/agents/*/memory/session.py` |
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| Implementación de consultas AWS | `src/lambdas/aws_infrastructure/` |
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| Conversión HTTP/SSE | `src/lambdas/agentcore_proxy/` |
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| Parámetros aceptados por las herramientas | `contracts/tools/` |
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| Variantes declarativas | `harnesses/` |
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| Identidad de recursos y rutas | `agentcore/agentcore.json` |
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Cada agente mantiene sus módulos y dependencias dentro de su propio directorio:
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AgentCore empaqueta cada `codeLocation` por separado. Las rutas de código,
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contratos y harnesses se resuelven desde `demo/`.
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El `systemPrompt` de cada `harness.json` está embebido en la configuración. Los
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archivos `system-prompt.md` existentes son referencias; editar únicamente ese
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Markdown no cambia el prompt embebido.
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