📑 Google explica sobre los agentes de IA

Google tiene un manual de 42 páginas que, en esencia, es una guía sobre la arquitectura de las aplicaciones modernas de LLM.

Lo interesante que contiene:

1️⃣ Anatomía de un agente: Una clara división entre Modelo, Herramientas (Tools) y Orquestación. Google explica con ejemplos (y diagramas) en qué se diferencia un agente de una simple llamada a la API del modelo. Spoiler: por la presencia de un ciclo de percepción-acción.

2️⃣ Frameworks de razonamiento: Si no entiendes la diferencia entre ReAct, Chain-of-Thought (CoT) y Tree-of-Thoughts, aquí lo explican detalladamente.

3️⃣ Extensiones vs Funciones: una parte útil para los ingenieros.
— Extensiones: El agente mismo llama a la API (ejecución del lado del agente).
— Funciones: El agente te dice a ti qué parámetros necesita, y el código se ejecuta en el cliente (ejecución del lado del cliente).

4️⃣ RAG y Almacenes de datos: Cómo integrar bases de datos vectoriales y no equivocarse con el contexto.

Naturalmente, todos los ejemplos están en Python. Muestran la integración tanto con herramientas nativas de Vertex AI como con LangChain / LangGraph.

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