Desde ¿Qué es un agente? hasta construir mi propio sistema de conserjería narro aquí mi experiencia aprendiendo a diseñar agentes IA y por qué cambió mi forma de pensar sobre la inteligencia artificial y el desarrollo de software a medida.

Al principio no entendía la diferencia entre un chatbot y un agente. Había probado ChatGPT, creado chatbots básicos y usado algunas APIs, pero los agentes me sonaban a un término de moda. La claridad llegó en los laboratorios prácticos: no se trataba de que el agente me respondiera, sino de que decidiera qué hacer a continuación. Esa capacidad de observar, razonar y actuar de forma iterativa es lo que diferencia a un agente IA del típico asistente conversacional.

La lección que cambió mi forma de pensar fue el bucle observar-razonar-actuar. Antes yo pensaba en IA como una caja que transforma entrada en salida. Los agentes trabajan en ciclos: observan el estado, planifican acciones, ejecutan herramientas y vuelven a evaluar. Esa adaptabilidad permite que un agente persiga objetivos con cierto grado de autonomía, algo esencial cuando se diseñan soluciones reales para empresas.

Los laboratorios fueron decisivos. En el ejercicio de llamadas a herramientas vi a un agente elegir qué herramienta usar, construir parámetros adecuados, procesar la respuesta y continuar. En el laboratorio de multiagentes entendí la potencia de repartir responsabilidades: varios agentes especializados colaboran como un equipo humano, cada uno con su rol, lo que abre puertas para arquitecturas escalables y modulares en proyectos de software a medida.

Cometí muchos errores que me enseñaron más que los aciertos. Al principio di demasiada libertad al agente y empezó a inventar llamadas a funciones que no existían. Luego lo llevé al extremo contrario pidiendo permiso para todo, y perdí la ventaja de la autonomía. Aprendí a definir límites, políticas y mecanismos de memoria y resumen para mantener el contexto entre turnos y evitar que el agente olvidara información relevante.

Mi proyecto final fue un generador de itinerarios tipo conserjería. La idea era resolver el problema de perder tiempo navegando entre mapas, reseñas y blogs para planear una tarde. Construí un sistema multiagente que lee preferencias desde un perfil de usuario, propone actividades según intereses, verifica factibilidad temporal y geográfica y entrega un itinerario limpio y usable. Para empresas interesadas en soluciones prácticas con IA para empresas, este tipo de proyecto muestra cómo combinar inteligencia artificial con ingeniería de software.

El sistema utiliza componentes para gestionar sesiones, memoria y artefactos y herramientas personalizadas como current_time_checker y location_feasibility_check. Gracias a una arquitectura modular, el agente genera ideas iniciales, realiza comprobaciones de factibilidad y produce un itinerario con rangos horarios y tiempos de desplazamiento estimados.

Un ejemplo de salida podría ser: 13:00 15:30 Tower of London visita histórica con 30 minutos aproximados de viaje 15:45 16:45 Monmouth Coffee Company descanso para café con 30 minutos aproximados de viaje 17:00 19:00 National Gallery visita de arte con 30 minutos aproximados de viaje Este tipo de resultados son exactamente lo que busca un usuario que quiere aplicaciones a medida que simplifiquen la vida cotidiana.

Lo que falló durante el desarrollo me enseñó mucho. La documentación del ADK estaba incompleta y había ejemplos que usaban versiones antiguas de las APIs. Configurar runners y servicios de sesión y memoria fue más difícil de lo esperado. También descubrí que los modelos suelen devolver metadatos que hay que filtrar para obtener texto limpio. Estas dificultades requieren habilidades de depuración que son parte del oficio cuando se trabaja en software a medida y proyectos de agentes IA para empresas.

Más allá del aspecto técnico, la cuestión de seguridad y alineación ganó peso real cuando el agente pudo ejecutar acciones. Si un agente puede enviar correos, hacer compras o modificar bases de datos, los límites y pruebas son imprescindibles. En Q2BSTUDIO entendemos esa responsabilidad: como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad, diseñamos controles, permisos y mecanismos de auditoría para que los agentes actúen de forma segura.

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Consejos prácticos si te inicias en la construcción de agentes: empieza simple, define objetivos claros, proporciona herramientas útiles que devuelvan información accionable y establece límites para la autonomía. No subestimes la gestión de contexto y la necesidad de pruebas continuas. Considera también arquitecturas multiagente cuando la tarea pueda dividirse en especialidades, ya que eso reduce la complejidad por agente y mejora la mantenibilidad.

Al final del curso mi mentalidad cambió. Ya no pienso en prompts como recetas aisladas; pienso en flujos, en estados, en cómo un agente puede transformar objetivos difusos en acciones concretas. Para empresas que buscan aprovechar la IA, Q2BSTUDIO combina experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para ofrecer soluciones de software a medida que son confiables y escalables.

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