Al inscribirme en el Intensivo de 5 días sobre Agentes de IA organizado por Google y Kaggle esperaba un curso sobre mejores chatbots. Lo que encontré fue un camino estructurado para pensar en agentes como sistemas confiables que usan herramientas, son observables, evaluables y finalmente desplegables en producción.

Día 1: agentes como sistemas y no solo como modelos conversacionales. Aprendí a ver un agente como un sistema que percibe, razona y actúa mediante herramientas, sujeto a restricciones y con objetivos que trascienden una sola respuesta. La taxonomía de capacidades me dio vocabulario para describir patrones que antes trataba de forma intuitiva.

Día 2: herramientas y protocolos para la interoperabilidad. Transformar funciones Python en herramientas y dejar que el agente las orqueste mostró la línea entre el código que controlamos y el comportamiento que aprende el modelo. El Model Context Protocol MCP me hizo ver cómo evitar integraciones frágiles y pensar en ecosistemas donde equipos distintos pueden evolucionar agentes que cooperen de forma segura.

Día 3: sesiones y memoria como estado estructurado. En entornos reales las tareas se extienden en el tiempo, por eso es clave decidir qué recordar, durante cuánto y bajo qué esquema. Plantearse qué olvidar para mantener eficiencia y seguridad es una decisión operativa, no solo filosófica.

Día 4: la calidad es un problema de ingeniería. Trazas, logs y métricas convierten el comportamiento de la IA en algo inspeccionable. Evaluaciones con LLMs como juez y revisiones humanas conectan directamente con la gestión de riesgo. Tratar el comportamiento del agente como un componente más del sistema permite definir criterios, recoger datos y mejorar con experimentación.

Día 5: de prototipo a producción. El paso a producción no es solo alojar un notebook. Implica ciclo de vida completo: versionado de prompts y herramientas, monitorización, manejo de fallos y capacidad de intervención humana en dominios sensibles. Protocolos como Agent2Agent y opciones de despliegue ponen en evidencia que los agentes pueden integrarse en infraestructuras empresariales escalables.

El proyecto final reforzó que diseñar agentes exige definir alcance, suposiciones y modos de fallo antes de construir. Vi cómo buenos diseños combinan creatividad con restricciones, logging y claros puntos de entrega entre componentes.

En Q2BSTUDIO, empresa especializada en software a medida y aplicaciones a medida, estos aprendizajes se traducen en prácticas que aplicamos para ofrecer soluciones robustas de inteligencia artificial e IA para empresas. Combinamos modelos, orquestación, memoria, evaluación y despliegue con observabilidad y protocolos que facilitan integración segura con sistemas existentes.

Nuestros servicios abarcan desde desarrollo de aplicaciones a medida hasta ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y Power BI. Diseñamos agentes IA que se integran con pipelines de datos, autoprotección y controles para minimizar riesgos, y ofrecemos soluciones de automatización y analítica que aportan valor medible.

En resumen, el intensivo transformó mi visión de agentes de IA de un concepto de marketing a una pila técnica formada por modelos, herramientas, orquestación, memoria, evaluación y despliegue, todo sostenido por protocolos y observabilidad. En Q2BSTUDIO aplicamos esa visión para construir agentes y plataformas que funcionan en entornos reales, con seguridad, escalabilidad y foco en resultados de negocio.