Recientemente participé en el Intensivo de Agentes de IA de 5 días y mi comprensión sobre cómo se crean, evalúan e implementan los agentes de IA a escala se transformó por completo. Aunque ya había trabajado con agentes, este programa aportó metodologías prácticas, marcos conceptuales más claros y tácticas accionables que han cambiado mi forma de concebir proyectos de agentes inteligentes. La combinación de codelabs, whitepapers, sesiones en directo con instructores y ejercicios prácticos ofreció una experiencia de aprendizaje estructurada y aplicable desde el primer día.

Resumen por día: Día 1 Introducción a los agentes Replanteamiento de qué es un agente de IA: sistemas capaces de tomar decisiones autónomas, utilizar herramientas y ejecutar tareas orientadas a objetivos, con un enfoque modular para las capacidades del agente. Día 2 Herramientas de agentes e interoperabilidad MCP Comprendí el gran valor de conectar agentes a herramientas del mundo real. El conocimiento del Model Context Protocol MCP y la integración de herramientas externas aporta una vía clara para diseñar agentes extensibles. Día 3 Ingeniería del contexto sesiones y memoria Definir sesiones, memoria de trabajo y memoria a largo plazo fue de los cambios más significativos. Esto permite mantener continuidad, aprender de interacciones pasadas y adaptarse en tiempo real. Día 4 Calidad y evaluación de agentes Nuevos marcos para medir calidad: métricas estructuradas, evaluaciones basadas en escenarios y procesos de refinamiento iterativo que mejoran la fiabilidad y la seguridad. Día 5 De prototipo a producción Cierre con despliegue usando Vertex AI Agent Engine, foco en escalabilidad, monitorización y preparación para producción, cerrando la brecha entre experimentación y uso real.

Principales aprendizajes que cambiaron mi flujo de trabajo Creación práctica de flujos con agentes individuales y multiagente Integración de herramientas mediante MCP Diseño de agentes con contexto por sesión, memoria a corto y largo plazo Evaluación y mejora con métricas estructuradas y escenarios de prueba Despliegue de agentes en producción con Vertex AI Agent Engine

Más allá de lo técnico, el intensivo ofreció una nueva perspectiva sobre la arquitectura de agentes. Ahora diseño con roles más definidos, mayor atención a la conciencia contextual, flujos de evaluación sistemáticos y una mentalidad orientada a producción. Estas técnicas y modelos mentales impactarán directamente soluciones de automatización, flujos inteligentes y arquitecturas multiagente.

Proyecto destacado COMPLAINT AGENT Sistema de automatización de quejas ciudadanas Este proyecto concentra la lógica principal del Complaint Agent complaint_agent, diseñado para agilizar y automatizar la gestión de quejas ciudadanas. Construido con el Agent Development Kit ADK y modelos tipo Gemini, se orienta a clasificación inmediata, enrutamiento y monitorización del feedback público para garantizar una respuesta gubernamental rápida.

Caso de uso Agente de quejas y reportes ciudadanos Descripción El agente recibe y clasifica automáticamente reportes por urgencia, los enruta al departamento responsable y monitoriza el seguimiento hasta la resolución. Beneficio Respuestas más rápidas y rendición de cuentas en la gestión de asuntos públicos.

Problema La gestión manual de reportes es ineficiente y propensa a errores. Las quejas llegan por múltiples canales y requieren revisión, categorización, priorización y envío al departamento correcto. Esto genera demoras en respuestas, enrutamientos equivocados y falta de trazabilidad y confianza por parte de la ciudadanía.

Solución Los agentes IA procesan informes entrantes y superan las limitaciones del triage manual. El Complaint Agent utiliza las capacidades de razonamiento de modelos Gemini junto a herramientas especializadas para Analizar y extraer datos clave entidades, ubicación, severidad y categoría implícita Automatizar el triage mediante reglas y herramientas que determinan la unidad responsable y priorizan la urgencia Alta Media Baja Monitorización transparente ofrezca al ciudadano un comprobante con un identificador único de reporte por ejemplo LAP-4521 y un panel para consultar el estado en tiempo real Integración de sistemas registro automático en la base de datos central y notificaciones al equipo responsable convertiendo una tarea administrativa manual en un flujo optimizado y basado en datos

Arquitectura resumen El núcleo es el Complaint Agent complaint_agent que actúa como orquestador. Configuración típica modelo rápido y fiable como gemini-2.5-flash instrucciones del sistema que priorizan extracción de información y uso obligatorio de herramientas herramientas esenciales para interactuar con sistemas gubernamentales y bases de conocimiento

Flujo de trabajo Cadena de responsabilidad El agente analiza el reporte determina categoría y urgencia y utiliza sus herramientas especializadas para validar la ruta de enrutamiento y registrar la información

Herramientas esenciales Routing Logic tentukan_unit_penanggung_jawab función recibe la categoría y devuelve el nombre oficial del departamento responsable por ejemplo Public Works Department PWD Complaint Logging catat_laporan función simula el registro en la base de datos central y genera el Report ID por ejemplo LAP-4521 Urgency Checker check_urgency_level función clasifica la urgencia en base a palabras clave Knowledge Base Search search_knowledge_base función permite buscar respuestas preguntas frecuentes y guías procedimentales Status Monitor and Updater monitor_and_update_status función consulta y actualiza el estado de un reporte usando su Report ID Location Verifier verify_incident_location función determina coordenadas geográficas precisas del incidente

Conclusión El Agente de Quejas y Reportes demuestra el valor inmediato de los agentes IA para mejorar la atención pública transformando un proceso lento y propenso a errores en un flujo rápido transparente y responsable. En Q2BSTUDIO aplicamos estos principios en soluciones reales ayudando a organizaciones a aprovechar la inteligencia artificial y la automatización para optimizar servicios públicos y privados.

Sobre Q2BSTUDIO Somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en inteligencia artificial ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Diseñamos soluciones a medida que integran agentes IA automatización y analítica avanzada para impulsar la eficiencia y la toma de decisiones basada en datos. Ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida y aplicaciones multiplataforma adaptadas a las necesidades de cada cliente, así como proyectos de inteligencia de negocio y power bi para convertir datos en insights accionables. Si quieres explorar cómo aplicar agentes IA y soluciones de IA para empresas visita nuestra sección de Inteligencia Artificial y descubre nuestros servicios de software a medida y aplicaciones a medida.

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