En las últimas semanas completé el curso intensivo AI Agents Intensive impartido por Google y Kaggle y desarrollé un proyecto final que consolidó lo aprendido. Esta experiencia me dio mucho más que el manejo del Agent Development Kit ADK: clarificó cómo funcionan en la práctica las arquitecturas agenticas, en qué se diferencian de las aplicaciones tradicionales con LLM y el enorme potencial que tienen para casos de uso reales.

En mi trabajo en Q2BSTUDIO asumo frecuentemente varios roles: gestor de producto, desarrollador, analista de negocio y en ocasiones líder de equipo debido a plantillas reducidas. Por eso busco ampliar competencias que aporten valor a la empresa. Llevo años formándome en inteligencia artificial y este curso fue una oportunidad para reforzar tanto la parte técnica como la visión de producto en la adopción de IA para empresas.

Lo que más me interesó fue entender no solo cómo se construyen agentes, sino los patrones emergentes que se repiten entre frameworks y prácticas de producción. Aunque ADK es parte del ecosistema Google, los conceptos son universales y conectan con herramientas como LangChain, LlamaIndex o soluciones internas. Entre las ideas más valiosas estuvieron la orquestación multiagente, el diseño de herramientas como capacidades aisladas, la gestión de memoria y estado de sesión, y la observabilidad a través de trazas y logs estructurados.

La orquestación multiagente mostró un patrón donde un orquestador delega tareas a agentes especializados, una aproximación que recuerda a la arquitectura de software tradicional más que a la simple ingeniería de prompts. La formalización de herramientas como funciones deterministas con entradas y salidas estructuradas reduce ambigüedad y convierte la interfaz agente-herramienta en auténtica ingeniería de software. Además, gestionar memoria de corto y largo plazo y persistir identidad y contexto demuestra que el manejo de estado es esencial en sistemas multiinteracción.

La seguridad y la gobernanza resultaron clave. Implementé control de acceso basado en roles en la capa de herramientas en lugar de confiar en restricciones impuestas al modelo conversacional. El resultado fue un sistema mucho más robusto y resistente a manipulaciones conversacionales. También comprobé lo crítico que son las salidas estructuradas para la orquestación: buena parte de la coordinación entre agentes depende de respuestas claras, estables y consistentes.

Para aplicar todo esto construí SupportPilot, un asistente autónomo multiagente para soporte TI que permite resolver incidencias comunes usando una base de conocimiento, escalar problemas creando tickets, gestionar el ciclo de vida completo de los tickets, aplicar permisos por rol entre usuarios finales y agentes de servicio y mantener estado conversacional mediante sesiones persistentes. La arquitectura incluyó un agente orquestador, un agente de conocimiento, un agente de tickets, una base de conocimiento en JSON, bases SQLite para tickets y sesiones, y varias herramientas personalizadas con salidas estrictamente estructuradas. Este ejercicio mejoró mi intuición sobre el comportamiento de agentes en escenarios cercanos a producción.

En Q2BSTUDIO aplicamos estos aprendizajes para ofrecer soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que incorporan inteligencia artificial de forma segura y escalable. Si buscas desarrollar soluciones con agentes IA o explorar cómo la IA puede transformar procesos internos, podemos ayudar desde diseño hasta producción. Con experiencia en ciberseguridad y pentesting garantizamos que las implementaciones incluyan controles y buenas prácticas de seguridad.

Como empresa especializada en desarrollo de software, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y Power BI, ofrecemos propuestas integrales para llevar proyectos de IA a la práctica. Si tu objetivo es un producto a medida, te recomendamos conocer nuestras capacidades en desarrollo multiplataforma en desarrollo de aplicaciones y software a medida y nuestras soluciones de IA para empresas en servicios de inteligencia artificial. También apoyamos la automatización de procesos y la integración con herramientas de business intelligence para explotar datos y generar valor.

En resumen, el curso me permitió reforzar mi visión sobre agentes como sistemas de software modulares, con estado, orquestados, observables y gobernados por principios de seguridad y separación de responsabilidades. Estos aprendizajes fortalecen nuestra oferta en Q2BSTUDIO para crear aplicaciones a medida que integren agentes IA, inteligencia de negocio y garantías de ciberseguridad, todo apoyado por arquitecturas cloud en AWS y Azure y soluciones de Power BI para análisis y reporting.

Si quieres explorar cómo aplicar agentes IA en tu organización, optimizar procesos con automatización o desarrollar software a medida con seguridad y escalabilidad, en Q2BSTUDIO estamos listos para acompañarte en el camino.