De Ingeniería de Rendimiento a Inteligencia Agente — Mi Viaje a través de la Intensiva de Agentes de IA

La intensiva de 5 días sobre agentes de IA impartida por Google y Kaggle transformó mi visión sobre los sistemas autónomos. Viniendo de un perfil en ingeniería de rendimiento, descubrí que muchas prácticas que ya aplicaba encajan de forma natural en arquitecturas agenticas, especialmente cuando hablamos de automatización, orquestación y flujos inteligentes.

Conceptos clave que más me impactaron

Arquitecturas de agentes: entender cuándo usar React, Plan-and-Execute o agentes cooperativos fue esencial para diseñar sistemas que razonan, actúan y observan de forma coherente. Herramientas y frameworks: ver cómo LangGraph, CrewAI y la API Gemini implementan bucles de agente me abrió el panorama sobre decisiones de diseño. Memoria, estado y ventanas de contexto: los modelos con memoria persistente son un avance para flujos autónomos estables y multi paso. Seguridad, reglas y evaluación: la seguridad no es un añadido, es parte de la arquitectura del agente.

Aprendizajes prácticos en los laboratorios

Los ejercicios prácticos clarificaron tres áreas fundamentales: ingeniería de prompts orientada a acciones de agente, construcción de bucles reflexivos versus deliberativos, y uso de herramientas y APIs dentro de agentes para lograr autonomía real. Cada laboratorio construyó sobre el anterior, lo que hizo que el proyecto final pareciera lógico e intuitivo.

Proyecto capstone: Perf AI Copilot — Suite de agentes para pruebas de rendimiento

Resumen: diseñé Perf AI Copilot, un sistema multiagente que automatiza análisis de pruebas de rendimiento, genera scripts y diagnostica errores. Arquitectura y stack: orquestación de workflow con LangGraph, razonamiento y extracción dinámica con Gemini API, backend en Python FastAPI e integraciones con JMeter y mitmproxy para generación de activos de prueba. Qué hace: analiza resultados de pruebas y propone cuellos de botella raíz, genera scripts JMeter a partir de tráfico capturado, realiza correlación automática mediante regex, JSONPath y selectores CSS, y ofrece dashboards resumidos con recomendaciones de siguientes pasos.

Lecciones del proyecto: los agentes destacan en problemas de autonomía acotada, la especialización entre múltiples agentes reduce las alucinaciones y la combinación de uso de herramientas con ventanas de contexto ofrece precisión apta para entornos empresariales.

Cómo evolucionó mi comprensión de los agentes de IA

Antes del curso pensaba en agentes como bots de tareas inteligentes. Ahora los veo como sistemas cognitivos modulares capaces de coordinar herramientas, memoria, skills y objetivos. La verdadera ventaja no es la autonomía absoluta, sino la delegación controlada y observada.

Siguientes pasos e ideas de futuro

Planeo construir generación end to end de scripts JMeter impulsada por agentes, experimentar con asistentes multiagente para depuración y extender Perf AI Copilot con hooks de observabilidad en pipelines CI CD.

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