Hola comunidad Dev, este artículo es mi relato sobre la experiencia en la Google x Kaggle 5-Day AI Agents Intensive y mi aportación al Google AI Agents Writing Challenge en la categoría Learning Reflections. En pocos días viví una de las experiencias de aprendizaje más transformadoras del año y pude ver en la práctica cómo funcionan los agentes de inteligencia artificial: cómo razonan, llaman herramientas, guardan memoria e interactúan con los usuarios.

Como proyecto final construí un Concierge Multi-Agent System en Python que actúa como conserje virtual capaz de ayudar en tareas diversas mediante agentes especializados. El sistema incluye cinco agentes dedicados: Meal Planner Agent para generar menús saludables, Travel Planner Agent para crear itinerarios de 2 días en cualquier ciudad, Study Companion Agent para ofrecer explicaciones y notas de estudio, Routine Automator Agent para diseñar rutinas productivas diarias y Health Agent para dar consejos de salud general. Cada agente hereda funcionalidades básicas como gestión de estado y acceso a APIs desde una clase BaseAgent común.

Tecnologías usadas: Python 3.10+, Google AI Studio con el modelo Gemini 2.5 Flash Lite, base de datos SQLite para persistencia de estado, interfaz por línea de comandos e arquitectura orientada a objetos con clases por agente. Este enfoque facilitó construir un sistema modular y escalable, idóneo para aplicaciones a medida y software a medida orientado a clientes empresariales.

Entre las características clave del proyecto destacan la memoria persistente usando SQLite, diseño modular donde cada agente tiene métodos propios, generación de contenido en tiempo real mediante la API de Gemini, selección e interacción por CLI y guardado y carga automática de todos los estados. Estas decisiones son aplicables a soluciones de ia para empresas y a despliegues de agentes IA en entornos productivos.

Lecciones principales: antes del curso pensaba que un agente era solo un chatbot con pasos extras. Ahora entiendo que un agente tiene estado, puede invocar herramientas, almacenar y recuperar memoria y razonar en múltiples pasos hasta producir la respuesta final. Construir la clase BaseAgent fue clave para ver cómo la herencia permite compartir lógica y mantener especialización.

Sobre la llamada a herramientas y razonamiento, aprendí que el modelo primero identifica la intención, decide si invocar una herramienta, espera el resultado y finalmente compone la respuesta. En mi proyecto la llamada a herramienta se materializó en el método ask_google_ai que consulta al modelo Gemini, lo que simula flujos reales donde agentes IA integran servicios externos.

La persistencia de memoria con SQLite me enseñó que no toda la memoria debe residir en el modelo. Almacenar contexto localmente permite recargar conversaciones y planes previos, transformando la experiencia en un asistente persistente y útil para casos de automatización o servicios cloud integrados.

Retos afrontados: errores de API que resolví con manejo de excepciones robusto, serialización JSON para guardar y restaurar estados que me permitió mejorar el diseño de datos, y crear una CLI limpia con un menú interactivo. Estos desafíos reforzaron habilidades en depuración, arquitectura Python y diseño de sistemas orientados a agentes.

Esta intensiva cambió mi visión: los agentes son modulares, conscientes del contexto, capaces de invocar herramientas, con memoria persistente y capaces de razonar en múltiples pasos. Incluso un proyecto en Python puede convertirse en un sistema poderoso si se diseña con estructura y patrones adecuados.

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En resumen, la Google x Kaggle 5-Day AI Agents Intensive fue un catalizador para entender y construir agentes reales. Mi Concierge Multi-Agent System sirvió como laboratorio para aplicar conceptos de arquitectura, persistencia, llamadas a herramientas y diseño modular. Estoy entusiasmado por seguir iterando sobre este sistema y por ayudar a empresas a adoptar agentes IA, aplicaciones a medida y soluciones seguras y escalables con Q2BSTUDIO.