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Cuando me inscribí en el curso intensivo Google × Kaggle de 5 días sobre agentes de IA no esperaba terminar un proyecto pulido en una sola semana, pero la estructura del curso, los codelabs prácticos y el apoyo de la comunidad me dieron la confianza para construir algo simple, útil y real: FoodMate, un conserje de comida basado en múltiples agentes.
La lección más importante fue que los agentes son equipos y no modelos individuales. Al separar tareas en agentes de preferencias, recetas, nutrición y verificación el sistema resulta más fácil de razonar, probar y extender. El curso mostró patrones prácticos como el uso de herramientas y grounding para obtener información externa de forma segura, llamadas a funciones y salidas estructuradas para que aplicaciones downstream puedan consumir resultados, y orquestación de agentes en serie y en paralelo.
Por qué FoodMate. La comida es algo profundamente personal. En contextos como Sri Lanka pequeñas limitaciones como tiempo, presupuesto e ingredientes locales condicionan las decisiones diarias. FoodMate propone ideas de comidas rápidas y culturalmente relevantes, revisa una heurística nutricional sencilla y sugiere intercambios más saludables cuando procede. Es una solución práctica, centrada en lo local e intencionalmente pequeña para que funcione incluso con recursos limitados.
Arquitectura y tecnología. Arquitectura: Agente de Preferencias | Agente de Recetas | Agente de Nutrición | Agregador. Tecnología: cuaderno de Kaggle, Python, patrones ADK con Gemini y una base de datos local de recetas como fallback ante límites de cuota. El prototipo demuestra cómo combinar agentes IA con componentes tradicionales para obtener un asistente coherente.
Puedes ver el cuaderno en Kaggle y el video demo en YouTube para recorrer el flujo completo y las decisiones de diseño. Trabajar los codelabs me hizo comprender que los agentes no tienen que ser exóticos; módulos pequeños y confiables que cumplen tareas claras crean una experiencia que se siente inteligente y realmente útil.
En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, ayudamos a convertir prototipos como FoodMate en soluciones productivas. Si te interesa explorar aplicaciones a medida o un proyecto similar podemos encargarnos del diseño, la implementación y el despliegue. Con experiencia en aplicaciones a medida y soluciones de inteligencia artificial para empresas, ofrecemos integración con servicios cloud aws y azure, seguridad y prácticas de ciberseguridad, y capacidades de inteligencia de negocio y power bi para cerrar el ciclo de datos y valor.
Lo que me sorprendió fue el valor de la comunidad. La ayuda en Discord de Kaggle fue clave para depurar ejercicios y mejorar prompts. Si tuviera más tiempo añadiría memoria de usuario para recordar preferencias, desplegaría los agentes en Agent Engine o Cloud Run, conectaría menús locales en tiempo real y crearía una interfaz móvil sencilla para usar FoodMate mientras se compra.
Pensamiento final. Este intensivo no solo enseñó herramientas, cambió mi mentalidad: pasé de preguntar cómo consultar un modelo a diseñar un pequeño equipo de agentes que resuelve de forma fiable un problema útil. En Q2BSTUDIO convertimos esa mentalidad en proyectos reales, con servicios que abarcan desde software a medida e ia para empresas hasta ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para que las soluciones sean seguras y escalables.
