Construye un Planificador de Maratones Multiagente con ADK y el Protocolo A2A Lleva el desarrollo de IA al siguiente nivel pasando de agentes individuales a sistemas multiagente colaborativos. En est… Ver más

Construye un Planificador de Maratones Multiagente con ADK y el Protocolo A2A Lleva el desarrollo de IA al siguiente nivel pasando de agentes individuales a sistemas multiagente colaborativos. En este codelab avanzado, aprenderás a diseñar e implementar una arquitectura donde tres agentes especializados trabajan en conjunto para planificar una maratón urbana completa: un Marathon Planner que diseña las rutas, un Evaluator Agent que califica la calidad técnica mediante métricas de LLM-as-Judge, y un Simulation Controller que valida la viabilidad del evento. Aprenderás a interconectar estos agentes utilizando el protocolo de comunicación Agent-to-Agent (A2A), orquestar su lógica con el Agent Development Kit (ADK) sobre modelos Gemini en Vertex AI, dotarlos de memoria persistente con Memory Bank, estructurar salidas con Pydantic y desplegar servidores A2A locales para pruebas en tiempo real. 🎯 Lo que aprenderás: Colaboración Multiagente: Conectar y coordinar múltiples agentes autónomos mediante el protocolo estándar A2A (Agent-to-Agent). Orquestación con ADK: Desarrollar agentes especializados con el Agent Development Kit (ADK) usando modelos Gemini en Vertex AI. Evaluación Automatizada (LLM-as-Judge): Construir métricas de evaluación personalizadas con Vertex AI Evaluation para auditar la calidad del plan en 7 criterios clave. Habilidades y Memoria: Integrar ADK Skills para conocimiento procedimental y Memory Bank para retener contexto e historial entre sesiones. Sobre Jorge Cano: Jorge lleva casi 20 años en tecnología, con recorrido como CTO y Principal Engineer. Hoy es Head of Product & Engineering en Lazo, una plataforma de back-office para founders con entidades en US, donde diseña y opera sistemas donde los agentes de AI no son un demo sino parte del producto en producción. Dio cursos, charlas y escribió artículos técnicos durante años, trabajo por el que fue reconocido y lleva mas de 10 años como Google Developer Expert en Angular, Firebase y tecnologías web, NX Champion y otras menciones. Ver menos

Descubre cómo usar la API Gemini y el SDK de IA generativa para Python de Google con el modelo Gemini 2.5 Pro. Realizarás las siguientes tareas: generar texto a partir de prompts de texto, generar … Ver más

Descubre cómo usar la API Gemini y el SDK de IA generativa para Python de Google con el modelo Gemini 2.5 Pro. Realizarás las siguientes tareas: generar texto a partir de prompts de texto, generar texto de streaming, iniciar chats de varios turnos, usar métodos asincrónicos, configurar parámetros de modelos, definir instrucciones de sistema, usar filtros de seguridad, usar generación controlada, contar tokens, procesar datos multimodales (audio, código, documentos, imágenes, video), usar llamadas a funciones automáticas y manuales, ejecutar código, pensar ejemplos de modos. Sobre Jorge Cano: Jorge Cano es el CTO de Pulppo, con más de 15 años de experiencia, especializado en tecnologías y optimización de rendimiento. Reconocido como Google Developer Expert (GDE) en Angular y Firebase, su amplia trayectoria incluye el diseño de arquitecturas escalables, la resolución de problemas técnicos complejos y el liderazgo de equipos. Es un creador y contribuidor activo en comunidades de desarrolladores, habiendo impartido más de 500 charlas y 200 talleres, además de ser autor de dos libros. Sobre Maureen Barahona: More than 20 years of experience in different aspects of the software industry. Adaptable, resourceful and results-oriented professional. Strengths include problem solving, data analysis and process improvement. Capable of acquiring new knowledge software and technical skills quickly. Ver menos