La IA ha evolucionado más allá de los modelos únicos que responden preguntas para entrar en una era de sistemas complejos y multiagente, donde diferentes IAs colaboran para resolver problemas intrincados. Este enfoque es potente, pero la coordinación de múltiples agentes presenta un desafío significativo para los desarrolladores, requiriendo herramientas especializadas.
El Google Agent Development Kit (ADK) está diseñado para abordar este desafío. Es un marco de código abierto de Google que tiene como objetivo hacer que la creación de agentes de IA avanzados sea más parecida al desarrollo de software convencional. En este post, daremos un vistazo práctico al ADK, qué es, cómo funciona y su público objetivo, para ayudarle a decidir si es la herramienta adecuada para su proyecto.
¿Qué es el Google Agent Development Kit?
El Google Agent Development Kit (ADK) es un marco de trabajo de código abierto y centrado en el código para construir, desplegar y gestionar agentes de IA, particularmente aquellos diseñados para trabajar en sistemas multiagente. Está hecho para desarrolladores, con soporte oficial para lenguajes comunes como Python, TypeScript, Go y Java, lo que le permite trabajar en un entorno familiar.
El principio básico del ADK es ofrecer una base flexible y modular que no esté ligada a un solo modelo o estilo de despliegue. Aunque está optimizado para los modelos Gemini de Google, está diseñado para ser un ecosistema abierto. A través de una integración oficial con LiteLLM, puede funcionar con más de 100 proveedores adicionales, incluidos OpenAI y Anthropic. Esta libertad permite a los desarrolladores seleccionar el modelo más adecuado para una tarea específica.
El ADK también es agnóstico en cuanto al despliegue. Usted puede ejecutar agentes localmente para realizar pruebas y luego escalarlos en un servicio en la nube totalmente gestionado. Esta flexibilidad es beneficiosa para proyectos que comienzan a pequeña escala con potencial para un crecimiento significativo.
Arquitectura principal y características clave del Google Agent Development Kit
Para comprender las capacidades del ADK, es importante examinar su arquitectura. Es un marco bien estructurado para construir flujos de trabajo de agentes complejos y de larga duración.
Cómo funciona la arquitectura basada en eventos
En lugar de un modelo básico de solicitud-respuesta, el ADK utiliza una arquitectura basada en eventos (event-driven architecture). El ADK procesa un flujo continuo de información, o "eventos", que fluyen entre el usuario, los modelos de IA y cualquier herramienta externa conectada. Esta configuración permite que el ADK gestione conversaciones y tareas complejas de múltiples pasos.
Aquí están las partes principales:
-
El Runner (Ejecutor): El Runner actúa como el coordinador principal. Maneja las sesiones de usuario y realiza el seguimiento de las actividades de los agentes.
-
Eventos: Los eventos son un componente central del sistema. Cada acción —un mensaje del usuario, el uso de una herramienta, la respuesta de un modelo— se registra como un evento permanente. Esto garantiza una comunicación limpia y confiable entre los componentes del sistema.
-
Servicios de sesión: Los servicios de sesión gestionan la memoria y el estado. Retienen el contexto de la conversación, de modo que el agente recuerda lo que se ha dicho y hecho a lo largo del tiempo.
Esta estructura permite obtener retroalimentación en tiempo real y permite construir agentes que pueden abordar tareas de larga duración sin olvidar el contexto. El siguiente gráfico ilustra cómo trabajan juntos estos componentes.
Construcción con agentes especializados y de flujo de trabajo
El ADK es particularmente eficaz para construir sistemas multiagente. El principio de diseño del marco consiste en descomponer problemas grandes y complejos en piezas más pequeñas y manejables, con un agente especializado asignado a cada una.
El ADK proporciona algunos tipos diferentes de agentes:
-
Agentes LLM: Estos agentes utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño para el razonamiento, la planificación y la toma de decisiones.
-
Agentes de flujo de trabajo (Workflow Agents): Estos agentes siguen una lógica predefinida para controlar el flujo de una tarea, lo que hace que los procesos sean predecibles.
-
Agentes personalizados: Para otras necesidades, usted puede crear sus propios agentes personalizados para manejar lógica específica que no dependa de LLM.
Para coordinar estos, el ADK ofrece agentes de flujo de trabajo básicos como el SequentialAgent para tareas paso a paso, el ParallelAgent para operaciones concurrentes y el LoopAgent para repetir una acción hasta que se cumpla una condición.
Una característica notable es la herramienta AgentTool, que permite que un agente utilice a otro como si fuera una herramienta. Esto permite una delegación avanzada, donde un agente "gerente" puede asignar trabajos específicos a agentes "trabajadores", manteniendo el diseño de la aplicación limpio y organizado.
Ecosistema flexible de herramientas y modelos
Una ventaja clave del ADK es su diseño agnóstico respecto al modelo. Aunque está ajustado para los modelos Gemini, usted no está limitado a ellos. La integración con LiteLLM admite modelos de OpenAI, Anthropic, Cohere y muchos otros. También admite modelos abiertos y locales a través de herramientas como Ollama, brindándole un control total sobre su pila tecnológica.
El ecosistema de herramientas también es extenso. Usted obtiene herramientas preconfiguradas para tareas como Búsqueda de Google y Ejecución de Código, y puede crear funciones personalizadas en Python u otro lenguaje compatible. También se integra con bibliotecas populares de terceros como LangChain, lo que le permite incorporar herramientas y flujos de trabajo existentes.
La experiencia del desarrollador: Construcción y despliegue con el ADK
El ADK está diseñado pensando en la experiencia del desarrollador. El proceso, desde la codificación hasta el despliegue, pretende ser familiar y eficiente.
Primeros pasos con el kit de herramientas de desarrollo local
El marco incluye herramientas para agilizar el ciclo de construcción, prueba y depuración. La interfaz de línea de comandos (CLI) le permite comenzar rápidamente con comandos como adk create para configurar un nuevo proyecto y adk run para lanzarlo.
Una característica destacada es la interfaz de usuario web visual incorporada. Proporciona una interfaz de chat sencilla para probar agentes localmente, pero su principal fortaleza es la depuración. La interfaz de usuario le permite inspeccionar todo el flujo de eventos y el estado de la sesión en tiempo real. Puede ver cada entrada del usuario, llamada a herramientas, respuesta del modelo y cambio de estado a medida que ocurre. Este nivel de visibilidad es sumamente valioso para depurar sistemas complejos y asíncronos.
El camino a producción: Opciones de despliegue
El ADK está diseñado para entornos de producción, no solo para el desarrollo local. Proporciona un camino claro para trasladar un agente desde una máquina local a un entorno escalable y en vivo.
Tiene dos opciones principales de despliegue:
-
Containerización: Puede empaquetar su aplicación de agente en un contenedor Docker y desplegarla en cualquier infraestructura que admita contenedores. Google Cloud Run es una opción común, ya que le permite ejecutar su agente en un entorno sin servidor donde solo paga por lo que usa.
-
Vertex AI Agent Engine: Para una solución gestionada, puede utilizar el servicio totalmente gestionado de Google, que está diseñado para desplegar, gestionar y escalar agentes creados con marcos como el ADK. Esta solución de nivel empresarial se encarga de la infraestructura por usted.
Esta flexibilidad le permite elegir la estrategia de despliegue que mejor se adapte a las habilidades de su equipo, su presupuesto y sus necesidades de escalado.
La curva de aprendizaje y desafíos comunes
Si bien el ADK es potente, tiene una curva de aprendizaje notable, particularmente para desarrolladores nuevos en sistemas basados en agentes. Comprender conceptos como agentes asíncronos, manejo de eventos y gestión de estados entre diferentes tipos de agentes (LlmAgent, SequentialAgent, LoopAgent) puede ser un reto.
La documentación oficial señala que construir un agente completamente personalizado desde cero es un concepto avanzado. Se recomienda familiarizarse con los tipos de agentes estándar antes de intentar una personalización profunda. En última instancia, el ADK es más adecuado para ingenieros de IA y desarrolladores de software con experiencia que crean sistemas de agentes complejos y personalizados que requieren un control minucioso.
Google Agent Development Kit: Un marco para construir vs. un compañero de IA para contratar
El Google Agent Development Kit es un conjunto de herramientas para construir soluciones de IA a medida. Este enfoque de "hágalo usted mismo" es adecuado para casos de uso específicos, pero puede no ser el mejor para todas las situaciones.
El usuario ideal para el Google Agent Development Kit
El ADK está diseñado para equipos de ingeniería de IA y desarrolladores de software que están construyendo aplicaciones de agentes altamente personalizadas desde cero. Es una opción adecuada cuando el sistema de agentes en sí mismo es el producto y el equipo necesita un control profundo sobre la orquestación, el comportamiento de los agentes y la infraestructura en la nube.
Cuándo un compañero de IA es una mejor opción
Para los equipos cuyo objetivo principal es resolver problemas de negocio inmediatos, como automatizar la atención al cliente o agilizar la gestión del conocimiento interno, una solución preconfigurada puede ser más directa. Una alternativa a un marco de desarrollo es una plataforma de IA lista para desplegar, a menudo denominada "compañero de IA" (AI teammate).
Un marco de desarrollo como el ADK requiere configurar un entorno local, escribir código y gestionar la infraestructura en la nube. En cambio, una plataforma como eesel AI está diseñada para una incorporación rápida, conectándose habitualmente a herramientas empresariales existentes como Zendesk, Slack o Confluence para aprender de los datos actuales sin entrenamiento manual.
El enfoque de gestión también difiere. El ADK requiere definir el comportamiento del agente mediante código. Otras plataformas, como eesel, permiten la gestión mediante instrucciones en lenguaje natural. Usted puede comenzar con un modo supervisado de AI Copilot, donde este redacta respuestas para que un humano las revise, y luego hacer la transición a un Agente de IA totalmente autónomo que gestione los tickets de forma independiente.
Este enfoque está diseñado para una implementación rápida y puede conducir a la automatización inmediata de tareas. Por ejemplo, eesel AI puede resolver de forma autónoma una parte significativa de las conversaciones de soporte tras ser conectado a las fuentes de conocimiento de la empresa.
Aquí tiene un desglose rápido de los dos enfoques:
| Factor | Enfoque de Marco de Trabajo (Google ADK) | Enfoque de Compañero de IA (eesel AI) |
|---|---|---|
| Usuario Principal | Ingenieros de IA y Desarrolladores de Software | Gerentes de Soporte, Equipos de Ops, Líderes de Negocio |
| Tiempo de Configuración | De días a semanas | Minutos |
| Habilidades Necesarias | Python/Go, Infraestructura Cloud, Conceptos de IA | Ninguna (se conecta a herramientas existentes) |
| Método de Control | Código, archivos de configuración, lógica compleja | Instrucciones en inglés sencillo |
| Estrategia de Lanzamiento | Despliegue en entorno de staging/producción | Simulación sobre tickets pasados, luego despliegue progresivo |
| Objetivo Central | Construir una aplicación agéntica personalizada | Automatizar tickets, responder preguntas y resolver problemas |
Precios del Google Agent Development Kit
El marco ADK es de código abierto y gratuito para su uso bajo la licencia Apache 2.0.
Sin embargo, existen costes asociados. El coste total de propiedad proviene de dos fuentes principales:
-
Llamadas a la API del LLM: Cada vez que un agente llama a un modelo de lenguaje, se le facturará por ese uso. Esto se aplica tanto si utiliza Gemini en Vertex AI como un modelo de otro proveedor.
-
Infraestructura: También debe cubrir los costes de los servicios en la nube que alojan y ejecutan sus agentes. Esto podría ser tiempo de computación en Google Cloud Run o tarifas basadas en el uso para el servicio totalmente gestionado Vertex AI Agent Engine, que tiene sus propios precios y un nivel gratuito mensual.
Si bien el marco es gratuito, el coste final depende del uso del agente y de la configuración de despliegue elegida.
Para una introducción práctica a la creación de su primer agente, este vídeo de Google ofrece un recorrido útil por la configuración inicial y los conceptos básicos.
Para una introducción práctica a la creación de su primer agente, este vídeo de Google ofrece un recorrido útil por la configuración inicial y los conceptos básicos.
Reflexiones finales
El Google Agent Development Kit es un marco potente y flexible para desarrolladores que construyen sistemas de IA multiagente personalizados. Proporciona un control granular sobre la arquitectura de los agentes, la elección del modelo y la estrategia de despliegue. Es un conjunto de herramientas listo para la producción destinado a crear la próxima generación de aplicaciones de IA.
Este nivel de control requiere una inversión significativa en tiempo de ingeniería para construir, desplegar y mantener el sistema. Es, fundamentalmente, una herramienta para desarrolladores.
Para los equipos de negocio enfocados en resultados inmediatos, como la automatización del soporte o la mejora del acceso al conocimiento, una solución lista para usar puede ofrecer un camino más directo para alcanzar esos objetivos. Esto resalta la distinción entre construir una solución personalizada y adoptar una preconfigurada. Los equipos pueden evaluar si sus necesidades se satisfacen mejor mediante la personalización profunda de un marco como el Google Agent Development Kit o el despliegue rápido de una plataforma como eesel AI.
Preguntas frecuentes
El Google Agent Development Kit (ADK) es un marco de código abierto diseñado para que los desarrolladores creen, desplieguen y gestionen sistemas complejos de agentes de IA. Es especialmente útil para crear aplicaciones multiagente donde diferentes IAs colaboran en tareas, simplificando el proceso para que se parezca al desarrollo de software tradicional.
Sí, el marco en sí es de código abierto y gratuito bajo la licencia Apache 2.0. Sin embargo, seguirá teniendo costes asociados a su uso, como el pago por las llamadas a la API de los LLM (a modelos como Gemini u otros) y la infraestructura en la nube necesaria para alojar y ejecutar sus agentes.
Sí. Aunque está optimizado para Gemini, el Google Agent Development Kit es agnóstico respecto al modelo. Gracias a su integración con LiteLLM, es compatible con más de 100 modelos diferentes de proveedores como OpenAI, Anthropic y Cohere. También funciona con modelos locales a través de herramientas como Ollama.
El ADK es más adecuado para ingenieros de IA experimentados y desarrolladores de software que necesitan un control profundo y granular para construir aplicaciones personalizadas y complejas basadas en agentes desde cero. Es una herramienta para equipos donde el sistema de IA en sí mismo es una parte fundamental del producto que están construyendo.
El Google Agent Development Kit cuenta con soporte oficial para varios lenguajes de programación populares, incluidos Python, TypeScript, Go y Java. Esto permite que los equipos de desarrollo trabajen en un entorno con el que ya están familiarizados.
Utiliza una arquitectura basada en eventos (event-driven). En lugar de simples interacciones de solicitud-respuesta, cada acción se trata como un evento en un flujo continuo. Esto, combinado con sus servicios de sesión para la memoria, permite que el Google Agent Development Kit gestione tareas de varios pasos a lo largo del tiempo sin perder el contexto.
Compartir esta entrada
Article by
Kenneth Pangan
Escritor y comercializador durante más de diez años, Kenneth Pangan divide su tiempo entre la historia, la política y el arte, con frecuentes interrupciones de sus perros que exigen atención.
