Mi viaje de 5 días hacia los agentes de inteligencia artificial

Participé en un curso intensivo de 5 días sobre agentes de IA organizado por Google y Kaggle para aprender cómo funcionan los agentes modernos y cómo aplicarlos a problemas reales. Antes del curso solo había trabajado con chatbots sencillos. Tras el entrenamiento pude diseñar sistemas multiagente reales con herramientas, memoria y flujos de trabajo, y llevar esa experiencia a proyectos prácticos.

Día 1 De prompts a agentes reales Aprendí la diferencia entre un chatbot y un agente de IA, por qué los agentes pueden ejecutar acciones en vez de limitarse a responder, y las arquitecturas básicas de agente. Este día representó el mayor cambio de mentalidad: entendí que un agente es un sistema capaz de razonar, decidir y actuar.

Día 2 Herramientas e interoperabilidad Comprendí cómo los agentes usan herramientas como funciones y APIs para interactuar con sistemas externos y las mejores prácticas para su uso seguro. En mi práctica desarrollé herramientas para gestionar citas que permiten crear citas nuevas y recuperar detalles desde una base de datos CSV, lo que hizo que el agente se sintiera como un sistema real en producción.

Día 3 Sesiones y memoria Aprendí a gestionar sesiones y a diseñar memoria para que los agentes recuerden el contexto conversacional. Implementé servicios de sesión y memoria en memoria para que el agente hospitalario mantenga el contexto durante la interacción, proporcionando experiencias más naturales y personalizadas.

Día 4 Calidad y observabilidad Estudié cómo medir la calidad de un agente, cómo observar y rastrear lo que piensa y hace, y por qué la evaluación es crucial para agentes en producción. Este día reforzó que crear un agente va más allá de funciones: se trata de generar confianza, fiabilidad y seguridad.

Día 5 Sistemas multiagente Aprendí cómo se comunican los agentes entre sí con arquitecturas Agent2Agent y cómo desplegarlos. Para mi proyecto final diseñé un sistema hospitalario multiagente formado por un agente orquestador que atiende al usuario y un agente remoto que gestiona los datos de citas en CSV. Esta separación hace el sistema modular y escalable.

Proyecto final Agente de citas hospitalarias El proyecto aborda sistemas de cita que aún son manuales en muchos centros. Mi agente puede reservar citas, asignar salas automáticamente según horarios y recuperar detalles de la cita al instante. Arquitectura básica Usuario Orquestador Agente de citas remoto Base de datos CSV. Este ejercicio permitió comprender diseño de sistemas de agentes aplicables a escenarios reales.

Aprendizajes clave Los agentes están orientados a la acción, no solo al diálogo. Las herramientas convierten a un agente en una aplicación real. La memoria y las sesiones crean experiencias personalizadas. Los sistemas multiagente aportan potencia y escalabilidad.

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Si tuviera más tiempo habría añadido soporte de voz, una interfaz web interactiva, integración con APIs reales de centros médicos y capas de autenticación y seguridad avanzadas. Este curso fue más que aprender: fue construir, experimentar y crecer. En Q2BSTUDIO aplicamos ese enfoque práctico para llevar proyectos desde la idea hasta producción, combinando inteligencia artificial, automatización de procesos, seguridad y servicios cloud para crear soluciones robustas y a medida.

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