Cuando participé en el intensivo 5 Day AI Agents Intensive organizado por Google y Kaggle llegaba con una idea básica sobre agentes de IA. Había usado modelos de lenguaje, pero no los concebía como sistemas autónomos capaces de tomar acciones, colaborar y resolver flujos de trabajo complejos. Este curso cambió por completo mi perspectiva y me permitió diseñar un sistema multiagente llamado CrimeScope.

Dia 1 Beyond a Chatbot Entendí los cimientos de los agentes: entienden objetivos, ejecutan acciones mediante herramientas, colaboran para resolver tareas grandes y siguen una arquitectura definida en lugar de funcionar en caos. La idea que mas calo fue no hacer que un solo agente haga todo, sino distribuir responsabilidades entre agentes especializados.

Dia 2 Herramientas que convierten inteligencia en accion Aprendi como los agentes usan funciones Python, consumen APIs y recuperan datos del mundo real. El uso de MCP Model Context Protocol hace a los agentes extensibles e interoperables, un concepto que apliqué en CrimeScope para la ingesta y limpieza de datos.

Dia 3 Memoria para conversaciones inteligentes La diferencia entre sesiones stateful y memoria de largo plazo quedo clara. Sin memoria los agentes olvidan instrucciones previas y para analisis de crimen es clave mantener continuidad de contexto, por eso la memoria condiciono el diseño de mi canalizacion de datos.

Dia 4 Calidad, depuracion y observabilidad Aprendi que los LLMs pueden fallar de forma silenciosa, algo peligroso en produccion. Implemente trazas que muestran el razonamiento de los agentes, logs que explican fallos en herramientas y metricas para medir rendimiento. Esto permitio que cada paso de CrimeScope pudiera validarse y depurarse con facil.

Dia 5 Pensamiento de produccion y comunicacion agente a agente El protocolo A2A enseno como los agentes se comunican de forma segura y escalable. Aunque aun no he desplegado en produccion, ahora entiendo los requisitos para convertir un prototipo en una tuberia robusta, una mentalidad que fue esencial para el diseno del sistema.

Presentacion del proyecto CrimeScope Un analista de inteligencia criminal multiagente que procesa datos de crimen y genera informes automaticos. Sus funcionalidades incluyen clasificar incidentes, extraer palabras clave de patrones, detectar regiones hotspot mediante geo bucketing, analizar correlaciones de factores de riesgo y generar un informe limpio en Markdown y JSON sin evaluacion manual.

El equipo de detectives IA El sistema organiza seis agentes especializados en una canalizacion: data_intake, crime_classifier, pattern_miner, hotspot_detector, risk_factor y report_writer. Cada agente realiza una tarea concreta y pasa resultados al siguiente creando una cadena de inteligencia coordinada.

Herramientas y tecnicas utilizadas Python, arquitectura multiagente inspirada en ADK de Google, clasificacion basada en palabras clave, geo bucketing para deteccion de hotspots y reporting automatizado. La combinacion de memoria, uso de herramientas y observabilidad fue critica para lograr resultados fiables.

Salida automatica CrimeScope genera automaticamente archivos como crimescope_report.md y crimescope_report.json que incluyen resumen, areas hotspot, emparejamientos de riesgo, terminos de alta frecuencia y un informe util para analistas. Una tarea que antes llevaba horas ahora ocurre en segundos.

Lecciones aprendidas Trabajo en equipo entre agentes estructurado supera el enfoque de un solo gran modelo, la memoria y el uso de herramientas son esenciales para sistemas de IA reales, la depuracion con observabilidad ahorra muchas horas y la arquitectura importa mas que escribir codigo rapido. Sobre todo, los agentes IA no son chatbots, son sistemas autonomos que pueden transformar procesos de trabajo.

Proximos pasos Integrar ingesta de datos del mundo real via APIs y scraping, desplegar en la nube con UI interactiva, ampliar la clasificacion con embeddings o modelos ML, y crear un dashboard visual de crimen. El sistema evoluciona y yo tambien.

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