Cuando me inscribí en el Intensivo de Agentes de IA con Google y Kaggle esperaba aprender, pero no imaginé que en solo cinco días estaría creando SENTINELS, un sistema multimodal y multiagente de inteligencia para desastres capaz de analizar imágenes, audio, señales meteorológicas y generar guías de rescate en tiempo real.

Antes del intensivo llegué con conocimientos de Python, curiosidad por la inteligencia artificial, cero experiencia en sistemas multiagente y muchas ganas de construir algo significativo. Entendía los LLMs, pero los agentes de IA me mostraron un mundo más profundo y operativo.

Día 1 comprendí que los agentes no son mejores chatbots sino sistemas que perciben, deciden, actúan, observan y mejoran. Un agente puede conversar; un agente realiza acciones. Aprendí a pensar en equipos de agentes que reflejan flujos de trabajo humanos y en herramientas que convierten modelos en entidades capaces de actuar. Este cambio de mentalidad fue decisivo para todo lo demás que construí.

Día 2 fue la revolución práctica: las herramientas son las que dan superpoderes. Aprendí a crear herramientas en Python para que los agentes llamen APIs, pausen y reanuden flujos de tareas y ejecuten acciones seguras y de larga duración. Las herramientas transforman LLMs en agentes y agentes en trabajadores autónomos.

Día 3 me fascinó porque abordé la ingeniería de contexto y la memoria: memoria de conversación, memoria de trabajo, almacenes de conocimiento a largo plazo y razonamiento estable multi-turno. Un sistema de respuesta ante desastres no funciona sin memoria; aquí fue donde SENTINELS cobró vida.

Día 4 me enseñó la importancia de la calidad, la evaluación y la fiabilidad: logs como diario de un agente, trazas que explican por qué se tomaron acciones, métricas de salud del sistema, evaluación con LLMs como jueces, revisiones humanas, puntuación de fiabilidad y detección y reducción de alucinaciones. La calidad no es una posdata, es lo que genera confianza.

Día 5 trató sobre escalar y poner en producción sistemas multiagente: protocolos A2A agent to agent, motores de agentes, orquestación multiagente y patrones de arquitectura escalables que permiten despliegue en producción. Fue el día en que SENTINELS dejó de ser un proyecto y pasó a ser un sistema.

Mi proyecto final SENTINELS integra análisis de visión, comprensión de audio, datos en tiempo real, RAG para seguridad y razonamiento multisource, con toma de decisiones autónoma coordinada por cinco agentes especializados: Vision Sentinel para imágenes, Audio Sentinel para llamadas SOS, Data Sentinel para señales externas, Communication Sentinel para guías de rescate y Coordinator Sentinel como cerebro maestro.

Características clave incluyen entradas multimodales, colaboración multiagente, seguridad basada en RAG, capas de memoria, motor de decisiones en tiempo real y arquitectura modular. Construir esto me llevó a combinar técnicas de inteligencia artificial, diseño de sistemas y prácticas de calidad y monitoreo.

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Lo que aprendí en el intensivo puede resumirse así: los agentes piensan más allá de los prompts; las herramientas desbloquean capacidades en el mundo real; la memoria transforma el razonamiento; la evaluación construye confianza; y los sistemas multiagente superan a los agentes individuales para problemas complejos. Aprender a construir se hizo aprendiendo con la práctica.

Este viaje no solo me enseñó a crear sistemas inteligentes, también me reveló el tipo de profesional que puedo ser cuando trabajo con propósito. SENTINELS es solo el comienzo y en Q2BSTUDIO estamos listos para convertir ideas avanzadas en productos y servicios reales que integren inteligencia artificial, ciberseguridad, cloud y business intelligence.

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