Una expedición muy esclarecedora: La intensiva de agentes de IA de 5 días de Google en colaboración con Kaggle

La intensiva de 5 días sobre agentes de IA organizada por Google y Kaggle fue una experiencia muy enriquecedora que combinó explicaciones claras con trabajo práctico diario. Cada jornada construyó sobre la anterior, llevando desde conceptos básicos hasta sistemas multiagente reales, de modo que la curva de aprendizaje resultó estimulante y nada abrumadora.

El primer día abordó los cimientos de los agentes y las arquitecturas agenticas, mostrando cómo los agentes planifican, actúan y operan con autonomía. El contraste entre los sistemas tipo chat tradicionales y los agentes estructurados orientados a la toma de decisiones dejó clara la potencia y la modernidad de la visión agentica.

En el segundo día se presentaron herramientas y el Model Context Protocol MCP, enfatizando cómo los agentes amplían sus capacidades invocando funciones y servicios externos de forma estandarizada. Aprender a envolver código Python común o APIs como herramientas hizo que el desarrollo de sistemas de agentes prácticos pareciera totalmente alcanzable.

El tercer día profundizó en la gestión del contexto y la memoria, tanto a corto como a largo plazo, y en estrategias para organizar la información para que los agentes afronten tareas largas y complejas. Se destacó que una buena memoria estructurada es tan vital como una buena capacidad de razonamiento.

El cuarto día se dedicó a la calidad y la evaluación, cubriendo logging, métricas y patrones como usar un LLM como juez para revisar salidas. Este enfoque en la medición rigurosa y la retroalimentación convirtió la mejora de la calidad en un proceso concreto y repetible.

El quinto día integró todo con despliegue, sistemas multiagente y el protocolo Agent2Agent A2A para comunicación estructurada entre agentes. Aprender cómo los agentes pueden anunciar capacidades, repartirse tareas y colaborar mediante un protocolo común hizo que el ecosistema pareciera un equipo coordinado en lugar de modelos aislados.

El proyecto final desafió a los participantes a aplicar orquestación, herramientas, memoria, evaluación y coordinación multiagente en una única construcción integrada. Completar este capstone confirmó que lo aprendido es disfrutable y, sobre todo, altamente aplicable a proyectos reales de IA para empresas.

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