Esta es una reflexión sobre mi participación en el Google AI Agents Writing Challenge tras completar el Curso Intensivo de Agentes de IA de 5 días organizado por Google y Kaggle. Como entusiasta de la tecnología, estaba deseoso de aprender cómo construir agentes de IA, entender sistemas multiagente y aplicar esos conocimientos en proyectos reales.
Día 1 Introducción a los agentes. Día 2 Herramientas de agente e interoperabilidad con Model Context Protocol MCP. Día 3 Ingeniería de contexto con sesiones y memoria. Día 4 Calidad de agentes. Día 5 De prototipo a producción y despliegue en la nube.
Aprendí a construir agentes de IA usando el Agent Development Kit de Google, así como arquitecturas multiagente. El curso incluyó tareas diarias, resúmenes, whitepapers, streamings y laboratorios de código que me permitieron explorar cómo añadir herramientas para ampliar las capacidades de los agentes, mejores prácticas para integrarlas, uso de MCP y operaciones de larga duración, diseño de agentes con estado y técnicas de context engineering, gestión de memoria en agentes, observabilidad, evaluación de agentes y el protocolo Agent2Agent para la interacción entre agentes. La última fase abordó el prototipado, la puesta en producción y el despliegue en Agent Engine sobre Google Cloud.
Como parte opcional decidí realizar un proyecto capstone para consolidar lo aprendido. Desarrollé un prototipo de agente de IA orientado a sostenibilidad para ciudades inteligentes que demuestra el potencial de los agentes IA en la optimización de recursos urbanos. Este prototipo es el resultado directo de los cinco días de aprendizaje y planeo escalarlo con las mejores prácticas de producción y seguridad.
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