¿Alguna vez te has detenido a pensar en el potencial que reside en programas de inteligencia artificial capaces no solo de responder, sino de razonar, planificar y actuar para desentrañar tareas de una complejidad sorprendente? La respuesta, en esencia, se esconde tras la fascinante idea de los Agentes de IA. Y es aquí donde Google, con su recién estrenado Agent Development Kit (ADK), nos allana el camino de una manera notable.
Imagina el ADK como una caja de herramientas indispensable, forjada en Python — sí, ese lenguaje que, con toda probabilidad, ya dominas — . Su propósito no es otro que el de facilitarte la construcción de estos asistentes inteligentes. Con él, serás capaz de insuflar vida a agentes dotados de la capacidad de razonar, de emplear herramientas externas (como buscar información en la vasta red o interactuar con otras API) y de tomar decisiones dinámicas. Todo ello, por supuesto, impulsado por la robustez de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), como Gemini.
Si el universo de los agentes de IA te ha atraído siempre, pero la incertidumbre sobre por dónde empezar te ha frenado, este es, sin duda, tu momento. Acompáñame en este recorrido y descubrirás lo asombrosamente sencillo que puede ser erigir tu primer agente.
La esencia de un Agente de IA: ¿Qué lo hace singular?
Piensa en un asistente digital extraordinariamente inteligente. Esa es, en su sentido más puro, la definición de un Agente de IA. Pero, ¿qué elementos lo distinguen de cualquier otro programa? Un agente de IA utiliza un “cerebro” avanzado, como los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) de Google (por ejemplo, Gemini), para entender lo que le pides y encontrar la mejor manera de hacerlo. No se limita a lo que ya sabe, pues puede usar “Herramientas” externas para obtener la información que necesita, ya sea realizando una búsqueda en Google, consultando una base de datos o interactuando con otras aplicaciones. Basándose en su razonamiento y la información que recopila, puede tomar decisiones y ejecutar acciones para cumplir con su objetivo. Incluso para tareas muy complejas, puedes tener un Agente “padre” o principal que coordine a un equipo de sub-agentes , cada uno especializado en una parte del trabajo, como un equipo de especialistas que trabajan juntos, por ejemplo, uno podría escribir un guion, otro buscar imágenes y un tercero unirlos.
Agent Development Kit (ADK) de Google: Desmitificando la creación de agentes
Si la mera idea de construir estos agentes te parece una empresa titánica, respira tranquilo. Google, consciente de ello, ha concebido el Agent Development Kit (ADK) con la clara intención de simplificarnos la existencia. El ADK es un framework de código abierto y gratuito de Google, un compendio de herramientas y librerías que te ayuda a construir, probar, desplegar y administrar tus agentes de IA de una manera más sencilla y organizada. Una de sus virtudes más destacadas reside en su filosofía “code-first” , lo que implica que tus agentes cobran vida a través de la programación directa en Python, otorgándote un dominio total sobre su funcionamiento.
La flexibilidad es otra de sus grandes bazas; no estás constreñido a un único modelo, pues tienes la libertad de optar por Gemini, por otros modelos de Google, o incluso por soluciones de terceros. Una vez que tu agente está listo, puedes ubicarlo en la nube de tu preferencia o en tus propios servidores. Además, el ADK ha sido diseñado para ser interoperable , lo que significa que puede convivir y colaborar sin fricciones con otros frameworks y herramientas populares en el ámbito de la IA. Los agentes en ADK se pueden clasificar en: Agentes LLM (los más adaptables), Agentes de Flujo de Trabajo (para secuencias de tareas predefinidas) y Agentes Personalizados (para un control aún más minucioso).
Los pilares del ADK: Componentes esenciales
Para entender cómo funcionan estos agentes, es útil conocer sus componentes fundamentales. Los Agentes son los ladrillos de la construcción: tenemos el LLMAgent, que es el agente "inteligente" que se apoya en el LLM para tomar decisiones, y los Workflow Agents (Agentes de Flujo de Trabajo), ideales para orquestar tareas paso a paso, de forma predefinida, sin que el LLM tenga que decidir la secuencia. Un buen ejemplo es el LoopAgent, perfecto para repetir pasos. Las Herramientas (Tools) son, por decirlo de algún modo, las "manos" del agente, permitiéndole llevar a cabo acciones como buscar en la web o realizar cálculos. El Estado y output_key definen cómo los agentes se "comunican" entre sí, transfiriéndose información. El Runner es el "motor" que activa y supervisa todo el proceso del agente, mientras que los Servicios se encargan de gestionar la memoria, la conversación (sesión) y los archivos que el agente pueda generar.
Es fundamental que los agentes sigan un estándar, como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o el Protocolo de Agente a Agente (A2A), para asegurar su coherencia y facilidad de mantenimiento.
¡Manos a la obra! Nuestro primer agente: un ejemplo práctico
Vamos a construir un agente sencillo para ilustrar el proceso. Nuestro objetivo es crear un agente que genere ideas para YouTube Shorts. Este ejemplo se inspira directamente en los ADK-samples. La arquitectura se compone de un Agente Padre (LoopAgent), encargado de asegurar la ejecución de todos los pasos, y de varios sub-agentes: uno para la escritura del guion (que incorpora una herramienta de búsqueda para enriquecer su contenido), otro para la visualización (que describe las imágenes pertinentes), y un tercero para formatear la información, reuniendo todo el material y presentándolo en formato Markdown.
Para ponerlo en marcha, los primeros pasos son sencillos. Primero, instala el ADK ejecutando pip install google-adk. Luego, configura tus claves de API si vas a trabajar con Gemini, por ejemplo, asegurándote de tenerlas correctamente configuradas. Finalmente, familiarízate con la estructura básica del código en Python y del proyecto en general. Puedes explorar parte del código, como este fragmento:
# --- Llm Agent Workflow ---
youtube_shorts_agent = LlmAgent(
name="youtube_shorts_agent",
model="gemini-2.0-flash-001",
instruction=load_instruction_from_file("shorts_agent_instruction.txt"),
description="You are an agent that can write scripts, visuals and format youtube short videos. You have subagents that can do this",
sub_agents=[scriptwriter_agent, visualizer_agent, formatter_agent],
)
Para interactuar con tu agente, tienes dos opciones principales. Para realizar pruebas rápidas directamente en la terminal, utiliza adk run youtube-shorts-assistant. Pero si quieres una visión más detallada, adk web es, sin duda, una herramienta esencial. Te permite lanzar una interfaz web para visualizar paso a paso (mediante eventos) el funcionamiento de tu agente y, si fuera necesario, depurarlo. Al ejecutar adk web, verás una respuesta en la terminal indicando la dirección web a la que debes acceder para interactuar con la interfaz.
En resumen…
El ADK se perfila como una herramienta potente y maleable para construir agentes de IA utilizando Python. Su diseño te brinda un control significativo y simplifica el proceso de desarrollo. Mi consejo es que te animes a experimentar. Puedes encontrar más ejemplos y recursos valiosos en el repositorio de ejemplos del ADK. Para profundizar aún más, no dudes en consultar la documentación oficial y el repositorio principal.
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