Google ha anunciado una nueva serie de actualizaciones para su plataforma de IA y aprendizaje automático Vertex AI, destacando un framework open source para construir agentes de IA, junto con nuevas herramientas para su despliegue y mantenimiento.
Llega el Agent Development Kit (ADK), open source y potente ️
Presentado durante el evento Google Cloud Next, el Agent Development Kit (ADK) permite crear un agente de IA en menos de 100 líneas de código Python. Próximamente se sumará compatibilidad con más lenguajes.
ADK se basa en el mismo sistema que impulsa los agentes de Google Agentspace y la Customer Engagement Suite (CES).
Según Google, el ADK permite controlar cómo los agentes piensan, razonan y operan dentro de ciertos límites y elegir qué LLM utilizan.
Además, permite interacción por texto, audio y video bidireccional.
Multi-agentes y comunidad open source al servicio de la productividad
Analistas como Jim Hare (Gartner) y Duncan Van Kouteren (Nucleus Research) ven en el ADK un impulso importante para la adopción de sistemas multi-agente.
Al ser de código abierto, la comunidad puede mejorarlo y Google se beneficia al fomentar el uso de su infraestructura en la nube como entorno de despliegue natural.
También es compatible con el Model Context Protocol (MCP), creado por Anthropic, que facilita la interacción entre agentes, LLMs y fuentes de datos.
Vertex AI suma el Agent Engine y más herramientas listas para usar ⚙️
Entre otras novedades:
- Agent Garden: una colección de plantillas y componentes preconstruidos para acelerar la creación de agentes. Similar a lo que ofrecen Microsoft con Copilot o Salesforce con Agentforce.
- Agent Engine: nuevo motor de ejecución que permite desplegar agentes (ya sea con ADK, LangGraph, Crew.ai, etc.) en producción, con soporte para memoria a corto y largo plazo, manteniendo contexto de sesiones pasadas.
- Agentspace + Agent Engine: permite compartir agentes con empleados bajo control empresarial.
- Evaluaciones con Vertex AI: para mejorar rendimiento y confiabilidad de los agentes en producción.
Próximamente, Agent Engine incluirá capacidades de uso de computadora, ejecución de código y un entorno de simulación dedicado para probar agentes en escenarios variados antes del despliegue real.