Sistemas multiagente con Google ADK, del prototipo a producción
Agent Development Kit es el framework abierto de Google para construir agentes con código: orquestación explícita, herramientas tipadas y evaluación integrada. Lo desplegamos en Vertex AI Agent Engine y lo conectamos a tus eventos de negocio a través de Confluent.
Sin compromiso · 30 minutos · Con un arquitecto senior
- Código versionable, no configuración en una interfaz
- Interoperable con MCP y A2A
- Despliegue gestionado en Vertex AI Agent Engine
Un agente que no se puede evaluar no se puede llevar a producción
Construir un agente que impresione en una demostración toma una tarde. Llevarlo a producción exige lo mismo que cualquier sistema crítico: control de versiones, pruebas, trazas y una forma de saber si un cambio lo mejoró o lo empeoró. ADK trae ese modelo de ingeniería al desarrollo de agentes.
Orquestación explícita
Los flujos secuenciales, paralelos y jerárquicos se declaran en código, así que el comportamiento del sistema se lee y se revisa como cualquier otro módulo.
Herramientas con contrato
Cada herramienta declara sus tipos y su alcance. El agente no adivina qué puede llamar ni con qué argumentos.
Evaluación desde el primer día
Conjuntos de prueba que miden la trayectoria completa del agente, no solo si la respuesta final suena bien.
Sin encierro de proveedor
Gemini, modelos abiertos o de terceros. El mismo código corre en Vertex AI, en otra nube o en tu propia infraestructura.
Del agente único al sistema multiagente
Diseño, construcción y operación de agentes con ADK, integrados a los sistemas que ya tienes. Elegimos el runtime según el caso: Python para iterar rápido, Go cuando el volumen pide menos consumo y un binario más liviano.
Diseño
- Descomposición del caso de uso en agentes
- Patrones secuencial, paralelo y jerárquico
- Modelo de memoria y estado de sesión
- Guardarraíles y límites de actuación
Construcción
- Agentes y herramientas en Python o en Go, según tu stack
- Integración con tus APIs y bases de datos
- Herramientas expuestas mediante MCP
- Colaboración entre agentes con A2A
Datos y contexto
- Consumo de eventos desde Confluent
- RAG con contexto en tiempo real
- Vertex AI Search y bases vectoriales
- Enriquecimiento de contexto en Flink
Operación
- Despliegue en Vertex AI Agent Engine
- Evaluación de trayectoria y de respuesta
- Trazas, métricas y control de costos
- Ciclos de mejora con datos de producción
Tres formas de trabajar con nosotros
Desde el diseño de la solución hasta la operación continua de tus agentes.
- 2 a 3 semanas
Diseño de la solución agéntica
Traducimos el caso de uso a una arquitectura de agentes: qué agente hace qué, qué herramientas necesita, de dónde sale el contexto y cómo se va a evaluar.
Blueprint del sistema multiagente
- 6 a 12 semanas
Construcción y despliegue
Desarrollamos los agentes y sus herramientas, los integramos con tus sistemas y los desplegamos en Vertex AI Agent Engine o en el entorno que definas.
Agentes en producción y equipo capacitado
- Mensual recurrente
Evaluación y evolución
Medimos calidad, costo y latencia con datos reales de producción, y ajustamos prompts, herramientas y modelos sobre esa evidencia.
Reporte mensual de calidad y costo
Qué construimos con ADK
Sistemas donde varios agentes se reparten el trabajo y responden por su resultado.
Analista de riesgo asistido
Un agente reúne la información del solicitante, otro la contrasta con las políticas de crédito y un tercero redacta la recomendación con su justificación. La decisión final sigue siendo de una persona.
Soporte técnico de primer nivel
El agente consulta el estado real de la red del suscriptor, ejecuta los diagnósticos que antes hacía un técnico y escala con el contexto ya recogido cuando no puede resolver.
Operación de inventario y reposición
Agentes que vigilan quiebres de stock, proponen reposición entre tiendas y generan las órdenes, con un humano que aprueba por encima de cierto monto.
Automatización de procesos internos
Procesos que hoy pasan por varios sistemas y varias personas se modelan como un flujo de agentes con herramientas tipadas y trazabilidad de cada paso.
Agentes que reaccionan a eventos de negocio
En lugar de esperar a que alguien pregunte, el agente se activa cuando ocurre el evento que le corresponde atender y actúa sobre el sistema que toca.
La plataforma que alimenta a estos agentes
Data Streaming con Confluent e IBM
Kafka, Flink y Confluent Cloud implementados por el equipo que lleva siete años haciéndolo en la región.
Ver especialidadAgentes con IBM watsonx
watsonx Orchestrate, watsonx.ai y watsonx.governance para organizaciones que responden ante un regulador.
Ver especialidad¿Quieres construir agentes que sobrevivan a producción?
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