Hola comunidad de desarrolladores y clientes de Q2BSTUDIO, comparto mi experiencia tras participar en la inmersión Google x Kaggle 5 Day AI Agents Intensive y cómo construí un sistema de conserje multiagente para aplicar todo lo aprendido.

Como proyecto final desarrollé un Concierge Multi Agent System en Python 3.10+, integrando la API de Gemini de Google y una base de datos SQLite para persistencia de memoria. El objetivo fue crear un asistente modular capaz de ayudar en tareas concretas mediante agentes especializados, un enfoque muy útil para proyectos de aplicaciones a medida y software a medida en empresas que buscan soluciones con inteligencia artificial.

El sistema incluye cinco agentes principales: Meal Planner Agent para planificaciones alimentarias saludables, Travel Planner Agent para crear itinerarios de 2 días, Study Companion Agent para explicar conceptos y generar notas de estudio, Routine Automator Agent para diseñar rutinas diarias productivas y Health Agent para ofrecer consejos generales de salud. Cada agente hereda la lógica común desde una clase BaseAgent que gestiona estado y acceso a APIs, facilitando la escalabilidad y mantenimiento del software.

Tecnologías y arquitectura empleadas: Python, Google AI Studio con el modelo Gemini 2.5 Flash Lite, SQLite para memoria persistente, y una interfaz por línea de comandos con diseño orientado a objetos. Este patrón es aplicable a soluciones empresariales como agentes IA e IA para empresas donde la modularidad y la persistencia son críticas.

Entre las características clave del proyecto destaco la memoria persistente mediante SQLite, diseño modular con métodos propios por agente, generación de contenido en tiempo real usando la API de Google y la capacidad de guardar y recargar estados de forma automática, lo que convierte al sistema en un asistente continuo y no en un chatbot efímero.

Aprendizajes principales: comprendí la arquitectura de agentes como entidades con estado que pueden llamar herramientas, razonar en múltiples pasos y almacenar contexto local para recuperar conversaciones y planes anteriores. Implementar la clase BaseAgent permitió compartir lógica central sin perder especialización en cada agente.

También trabajé el flujo de tool calling y razonamiento: identificar intención, decidir si invocar una herramienta, esperar su salida y generar la respuesta final. En mi proyecto la herramienta principal fue la propia API de Google accesible desde la función ask_google_ai, lo que ilustra cómo integrar modelos como parte de pipelines más amplios para soluciones de inteligencia artificial y agentes IA.

La persistencia de estado con SQLite me enseñó que no toda la memoria tiene que residir en el modelo: almacenar contexto local permite reanudar tareas y crear asistentes persistentes. Estos conceptos son especialmente valiosos en desarrollos de software a medida y soluciones de automatización de procesos.

Los retos incluyeron manejo de errores de API, serialización JSON para guardar estados y diseñar una CLI limpia y usable. Superarlos mejoró mis habilidades de depuración, manejo de excepciones y diseño de arquitectura, competencias que aplicamos en Q2BSTUDIO en proyectos reales de ciberseguridad, desarrollo de aplicaciones y servicios cloud.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, especialistas en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Nuestro enfoque combina desarrollo a medida con prácticas de seguridad y capacidades de inteligencia de negocio para entregar soluciones completas. Si buscas potenciar procesos con soluciones personalizadas visita nuestra página de desarrollo de aplicaciones y software multicanal Desarrollo de aplicaciones y software multiplataforma y conoce cómo aplicamos inteligencia artificial en entornos empresariales en Soluciones de inteligencia artificial para empresas.

Palabras clave que guían nuestro trabajo: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. También ofrecemos servicios de inteligencia de negocio y dashboards con Power BI para convertir datos en decisiones estratégicas.

Conclusión: la inmersión de Google cambió mi visión sobre los agentes de IA y me permitió construir un sistema práctico y extensible que refleja cómo una arquitectura bien diseñada puede transformar un proyecto en una solución real para empresas. En Q2BSTUDIO seguimos iterando sobre estos modelos para ofrecer software a medida, automatización de procesos y soluciones seguras que integren IA y analítica avanzada. Si te interesa explorar un proyecto a medida o potenciar tu estrategia con inteligencia artificial y seguridad, estamos listos para colaborar.

Gracias por leer y gracias a Google y Kaggle por la experiencia formativa que inspiró este desarrollo aplicado.