Reflexionando sobre el Día 1A del intensivo de 5 días de agentes de IA de Google: Desde la consigna hasta la acción, completé el codelab que me llevó a construir mi primer agente funcional usando Gemini y el Agent Development Kit ADK, pasando de prompts estáticos a un agente que invoca herramientas y resuelve tareas de extremo a extremo de forma autónoma.
Durante el ejercicio definí herramientas sencillas en Python como utilidades de búsqueda y cálculo, las registré con ADK y comprobé cómo Gemini enrutaba dinámicamente las consultas a la herramienta adecuada, lo que representa un salto respecto a los prompts tradicionales. En la práctica el agente siguió un bucle ReAct de observar-razonar-actuar-observar para flujos de múltiples pasos como obtener datos y resumirlos sin lógica rígida preprogramada.
El trazado integrado de ADK facilitó la depuración mostrando rutas de razonamiento y llamadas a herramientas, lo que permitió afinar las descripciones de las herramientas para mejorar el rendimiento. En mi experiencia práctica forkeé el cuaderno público de Kaggle, configuré las claves de API de Gemini y extendí el agente para extraer datos meteorológicos para un planificador de viajes; tras un ajuste en una herramienta todo funcionó correctamente.
Este Día 1A desmitificó los conceptos básicos de los agentes en alrededor de dos horas de código y preparó el camino para configuraciones multiagente en el Día 1B, que también completé. Para builders y startups que trabajamos en EdTech, analítica de RRHH y soluciones empresariales, el curso evita trampas teóricas y ofrece patrones aplicables rápidamente a producción.
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