Cuando me inscribí en el curso intensivo AI Agents Intensive organizado por Google y Kaggle esperaba aprender conceptos nuevos. Lo que no imaginé es que en solo cinco días estaría construyendo SENTINELS una plataforma multimodal y multiagente de inteligencia para desastres capaz de analizar imágenes audio señales meteorológicas y generar guías de rescate en tiempo real. Esta experiencia no solo me enseñó qué son los agentes de IA sino que transformó mi forma de pensar al diseñar sistemas inteligentes.

Antes del intensivo empecé con conocimientos de Python interés en inteligencia artificial y datos cero experiencia en sistemas multiagente y muchas ganas de crear algo con impacto. Conocía modelos de lenguaje pero los agentes de IA representaban un mundo más profundo y con mayor potencial.

Dia 1 Comprender los agentes supuso un cambio de mentalidad. Aprendí que los agentes perciben deciden actúan observan y mejoran. No son respuestas aisladas sino sistemas en funcionamiento. Los equipos multiagente reflejan flujos de trabajo humanos y las herramientas convierten a los modelos de lenguaje en entidades capaces de actuar. Resumen mental LLMs responden Agentes logran objetivos. Esa idea marcó todo lo que desarrollé posteriormente.

Pensamiento monoagente vs multiagente Fue clave distinguir capacidad de coordinación Un agente único puede ser potente pero un equipo coordinado se vuelve verdaderamente inteligente y resiliente.

Dia 2 Herramientas y MCP ofrecieron superpoderes reales. Aprendí a crear herramientas personalizadas en Python y a utilizar MCP Model Context Protocol para que los agentes llamen APIs pause y reanuden flujos de tareas y gestionen acciones seguras de larga duracion. Las herramientas transforman modelos en agentes y los agentes en trabajadores autónomos.

Dia 3 Ingeniería de contexto y memoria fue la capa de inteligencia. Domine memoria conversacional memoria de trabajo almacenes de conocimiento a largo plazo y razonamiento estable en múltiples turnos. Un sistema de respuesta a desastres no funciona sin memoria. Fue en esta etapa donde SENTINELS cobró vida almacenando evidencia eventos previos y lecciones aprendidas para mejorar decisiones futuras.

Dia 4 Calidad evaluación y fiabilidad mostraron que la confianza no es un añadido sino la base. Empecé a usar logs como diario del agente traces para entender por qué se tomaron acciones métricas para medir salud del sistema evaluacion con LLM como juez revision humana puntuacion de fiabilidad y detección y reduccion de alucinaciones. Estas prácticas son las que hacen que agentes y sistemas sean utilizables en contextos críticos.

Dia 5 Escalado y puesta en producción fue el punto donde todo encajó. Protocolos de agente a agente A2A motores de agente en la nube orquestación multiagente patrones de arquitectura escalable y preparacion para despliegue en producción. Ese dia SENTINELS dejo de ser un proyecto y paso a ser un sistema operativo inteligente para emergencias.

Mi proyecto final SENTINELS es un sistema de inteligencia para desastres potenciado por IA que combina analisis de vision comprension de audio datos en tiempo real RAG retrieval augmented generation razonamiento multiorigen y toma de decisiones autonoma. La capa de inteligencia coordina cinco agentes especializados que trabajan de forma colaborativa para evaluar riesgos priorizar acciones y guiar equipos de rescate.

Los cinco agentes que componen SENTINELS Vision Sentinel Analiza imagenes satelitales y fotografias para identificar daños y puntos de riesgo Audio Sentinel Interpreta llamadas de SOS y sonidos ambientales Data Sentinel Agrega y normaliza señales externas meteorologicas y telemetricas Communication Sentinel Genera guias de rescate y mensajes claros para equipos humanos Coordinator Sentinel Orquesta a los demas mantiene memoria y toma decisiones estrategicas

Caracteristicas del sistema Entradas multimodales Colaboracion multiagente Seguridad basada en RAG Capas de memoria Motor de decision en tiempo real Arquitectura modular y preparada para escalado.

Tecnologia y despliegue integracion con servicios en la nube contenedores orquestacion event driven y APIs para interoperabilidad. Para proyectos empresariales como este es esencial combinar experiencia en desarrollo con capacidad en inteligencia artificial y operaciones seguras.

Lo que realmente me llevo del intensivo Agentes piensan mas alla de los prompts Las herramientas desbloquean capacidad en el mundo real La memoria transforma el razonamiento La evaluacion construye confianza Multiagente supera a monoagente Y la mejor forma de aprender IA es construyendo con ella.

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Reflexion final Este viaje no solo me enseno a construir sistemas inteligentes sino que me mostro el tipo de profesional y creador en el que puedo convertirme cuando trabajo con proposito. SENTINELS es solo el comienzo y en Q2BSTUDIO estamos listos para llevar innovaciones similares a tu organizacion apoyando proyectos de inteligencia artificial agentes IA ciberseguridad servicios cloud aws y azure inteligencia de negocio y soluciones con Power BI.

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