PAA
Professional Agentic Architect
Diseño de Sistemas Multi-Agente Deterministas vs Autónomos con Google ADK
Vídeo de la lección próximamente disponible
Mientras publicamos la grabación en vídeo de esta clase, ya tienes disponible justo debajo el resumen ejecutivo, las notas clave para el examen y los ejemplos de código listos para practicar.
31 min · Clase en vídeo
Lección Abierta
Resumen Ejecutivo y Notas de Arquitectura
### Patrones de arquitectura en Google ADK
- **LlmAgent**: razonamiento dinámico guiado por modelo Gemini y delegación mediante *Agent-as-a-Tool* o transferencia de control.
- **Workflow Agents (`SequentialAgent`, `ParallelAgent`, `LoopAgent`)**: control determinista del flujo de ejecución sin coste extra de tokens de enrutamiento ni riesgo de bucles infinitos.
- **Despliegue en Cloud Run / Vertex AI Agent Engine**: gestiona sesiones persistentes fuera de la memoria efímera de la instancia para soportar escalado horizontal a cero.
Pipeline Multi-Agente en Google ADK con verificación en bucle
from google.adk.agents import LlmAgent, SequentialAgent
sql_analyst = LlmAgent(
name="bigquery_analyst",
model="gemini-2.5-pro",
instruction="Genera SQL seguro usando únicamente vistas autorizadas del dataset gold.",
output_key="draft_query",
)
finops_auditor = LlmAgent(
name="finops_guardrail",
model="gemini-2.5-flash",
instruction="Valida mediante dry-run que {draft_query} escanee menos de 5 GB y filtre por partición.",
)
pipeline = SequentialAgent(
name="enterprise_bi_agent",
sub_agents=[sql_analyst, finops_auditor],
)Contenido del Programa
Módulo 1 · Arquitecturas Multi-Agente con Google ADK, MCP y Cloud Run
Diseño de Sistemas Multi-Agente Deterministas vs Autónomos con Google ADK
31 min
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Laboratorios Prácticos del Curso