Proyecto: Construcción de un agente AI para emergencias médicas usando el protocolo A2A en la etapa de back-end del HNG. Motivación: crear un agente emergente que responda preguntas relacionadas con emergencias médicas y que ofrezca pasos y consejos claros sobre qué hacer mientras llega la ayuda. Contar con información precisa y accesible puede salvar vidas y minimizar daños, por eso el objetivo fue diseñar un asistente que guíe a una persona en situaciones críticas.

Diseño del sistema y stack tecnológico: el flujo comienza con el mensaje del usuario enviado como Telex que llega como una petición JSON-RPC 2.0 al servicio desplegado en Railway con un servidor NGINX, pasando por un backend en PHP con Laravel y la librería Laragent, que interactúa con el agente Gemini. La comunicación retorna en formato A2A y se muestra en Telex. Componentes clave: PHP Laravel, Laragent, Railway, Gemini AI Agent y protocolo A2A.

Pasos para construir el agente: instalación de Laravel, integración de Laragent, registro y configuración de la API KEY de Gemini en el archivo .env, pruebas de capacidad del agente, implementación del protocolo A2A, depuración y despliegue en GitHub y Railway. Se desarrollaron métodos específicos para formatear respuestas de éxito y errores y asegurar que la salida sea clara y manejable por Telex.

Retos encontrados: comprensión del funcionamiento del protocolo A2A requirió releer documentación y ejemplos hasta encontrar el flujo correcto. Algunos modelos LLM alternativos no ofrecieron la calidad esperada, por lo que se probaron varias opciones antes de elegir Gemini. Durante el despliegue surgieron errores de producción relacionados con la versión de PHP, resolviéndose al actualizar de PHP 8.2 a 8.3. La integración con Telex necesitó ajustes adicionales y soporte de la comunidad para completar la configuración.

Resultados y rendimiento: tiempo de respuesta del API del agente inferior a 500ms, tiempo total de respuesta aproximado 2 a 3s, uptime 99.9 y tasa de éxito cercana al 99. Estas métricas demuestran que la solución es ágil y estable para escenarios críticos donde cada segundo cuenta.

Conclusión: desarrollar este agente Emergent AI permitió ofrecer orientación inmediata en emergencias médicas y explorar nuevas tecnologías como el protocolo A2A y la integración con Telex. El proyecto demuestra cómo la inteligencia artificial puede combinarse con arquitecturas modernas para crear asistentes confiables en situaciones de vida o muerte.

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Contacto y enlaces del proyecto original: repositorio y perfiles profesionales disponibles para quien desee revisar el código y la implementación en detalle. Este proyecto es un ejemplo de cómo combinar agentes IA, protocolos emergentes y buenas prácticas de desarrollo para ofrecer valor real en situaciones críticas.