La tarea de la Etapa 3 de HNG fue ambiciosa: construir e integrar un agente de IA desde cero. Como desarrollador Java elegí mi stack de confianza Spring Boot y la API Gemini de Google. Mi objetivo era sencillo: un agente que reciba un rol de trabajo como Backend Developer y devuelva una lista de preguntas de entrevista de alta calidad. Creí que sería una API simple. Me equué. Aquí cuento cómo construí el agente, descubrí el giro inesperado del protocolo A2A, lo depuré en vivo y finalmente lo puse en producción.
El Núcleo Antes de pensar en agentes o protocolos me concentré en lo más difícil: hablar con Gemini. Creé un GeminiService que toma un String como React Developer, genera un prompt inteligente, lo envía a la API de Gemini y devuelve la respuesta como String. Para esto implementé dos componentes clave: un conjunto de DTOs que representan exactamente el contrato JSON de Google para evitar construir cadenas JSON a mano, y un servicio que usa RestTemplate para enviar y recibir la petición. Con esto pude probar en consola y obtener preguntas generadas por la IA. Pensé que estaba 80 por ciento listo.
El giro inesperado Al intentar conectar con Telex descubrí que no usa una API REST simple. Requiere JSON-RPC 2.0, un protocolo formal y más complejo. Eso rompió mi enfoque inicial. Tuve que desechar mis DTOs y controlador planeados y volver a empezar la puerta de entrada del agente para hablar JSON-RPC.
La secretaria Mi GeminiService, el cerebro, no necesitó cambios. Lo que sí fue necesario fue una secretaria que hablara JSON-RPC. Construí nuevos DTOs que modelan la estructura A2A que Telex espera, con objetos anidados para id, method, params, result, status y artifacts. El nuevo controlador actúa como traductor: recibe la petición formal A2ARequest de Telex, extrae el mensaje del usuario, pasa ese string al GeminiService y empaqueta la respuesta de la IA en la estructura A2AResponse correcta. Mantener la lógica del modelo de IA separada de la puerta del protocolo permitió refactorizar solo una parte del sistema, no todo.
Depuración en producción Al desplegar en Render funcionó a ratos. Los logs de Telex revelaron dos problemas.
Problema 1 El crash por JSON: Telex envía mucho historial y metadatos. Mi DTO era estricto y fallaba con campos inesperados. Solución: agregar a mi record de mensajes la anotación JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true) para que Spring Boot ignore campos desconocidos y solo parsee lo necesario. Esto hizo el agente más robusto.
Problema 2 Timeout y mensajes parciales: Telex puede enviar blocking false indicando que no espere la respuesta. Mi servicio en el plan gratuito de Render sufría cold starts y no respondía a tiempo. Solución: configurar en el Workflow de Telex la petición como blocking true para obligar a Telex a esperar la respuesta.
El apretón de manos final No basta con pegar la URL en un campo de configuración. Debes registrar tu agente con un Workflow JSON que describa el agente, su nombre y la URL donde escucha. En mi caso lo crítico fue activar la opción blocking en los parámetros y apuntar al endpoint desplegado. Ese ajuste resolvió los fallos por tiempo de espera.
Lecciones y recomendaciones Este proyecto fue menos sobre modelos de IA y más sobre integración de sistemas y depuración a nivel de protocolo. Algunas conclusiones prácticas que aplicamos en Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y servicios tecnológicos: mantener la lógica del núcleo aislada del adaptador de protocolo facilita el mantenimiento y la evolución; los logs son imprescindibles para diagnosticar problemas complejos; considerar el problema del cold start en despliegues serverless o en planes gratuitos y mitigarlo con pings o con parámetros blocking; no asumir que un proveedor implementará REST simple, estudiar el protocolo requerido antes de diseñar la API.
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