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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

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Miembro desde 2026

Liga de Bronce

3858 puntos
Operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para la IA generativa Earned abr 3, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned abr 2, 2026 EDT
Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows Earned abr 2, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents Earned abr 2, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes Earned abr 2, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas Earned abr 1, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned abr 1, 2026 EDT
Crea agentes con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned abr 1, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes Earned abr 1, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned abr 1, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes Earned abr 1, 2026 EDT
Sprint de Marzo 2026 3 Earned mar 31, 2026 EDT
Sprint de Marzo 2026 1 Earned mar 25, 2026 EDT

El objetivo de este curso es equiparte con los conocimientos y las herramientas que necesitas para descubrir los desafíos únicos que enfrentan los equipos de MLOps cuando implementan y administran modelos de IA generativa, y explorar cómo Vertex AI fortalece a los equipos de IA para optimizar los procesos de MLOps y alcanzar el éxito en los proyectos de IA generativa.

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Take your agents from localhost to production. This course teaches you to deploy ADK agents to Vertex AI Agent Engine and Cloud Run, with optional cross-session memory via Memory Bank.

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Learn to orchestrate complex multi-agent workflows. This lesson teaches you to choose the right workflow patterns, manage state across agents, understand when custom logic is needed, and introduces distributed agent systems with A2A Protocol.

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Learn to coordinate multiple specialized agents working together. This lesson teaches you when to use multi-agent systems, how to orchestrate agents with workflow patterns, and how agents communicate through shared state. By the end, you’ll build a complete multi-agent application.

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Ya creaste agentes de LLM básicos que responden a consultas, ahora hagamos que sean con estado. Usa el estado de la sesión para crear agentes que mantengan el contexto, recuerden las preferencias de los usuarios y brinden experiencias personalizadas.

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Ya creaste agentes con la configuración avanzada, ahora es momento de darles capacidades del mundo real. Equipa a los agentes con herramientas que les permitan buscar en la Web, ejecutar código, realizar consultas en bases de datos y acciones personalizadas.

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Completa la insignia de habilidad intermedia Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) completando este curso y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: formular problemas de investigación de modelos de lenguaje del mundo real, crear un tokenizador simple, preparar un conjunto de datos para entrenar un modelo de lenguaje transformador y ejecutar el bucle de entrenamiento de un modelo de lenguaje pequeño.

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Descubre cómo puedes utilizar el Kit de desarrollo de agentes (ADK). Se aborda el framework de código abierto de ADK, pasando de una ingeniería de instrucciones simple a un enfoque de desarrollo de software estructurado y centrado en el código.

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Ya creaste tu primer agente: ahora es momento de dar el siguiente paso. En este curso, mejorarás tus habilidades aprendiendo a convertir un agente de IA básico en un asistente sofisticado y preciso. También aplicarás instrucciones avanzadas, selección de modelos, capacidades de planificación y patrones de salida estructurados. Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates

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Convierte tu comprensión de los agentes en una realidad práctica creando, configurando y ejecutando tu primer agente de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) de Google. En este curso práctico, configurarás un entorno de desarrollo de ADK completo, crearás agentes con código de Python y configuración de YAML, y los ejecutarás a través de múltiples interfaces. También aprenderás cuáles son los parámetros principales que definen el comportamiento de los agentes, por lo que usarás lo aprendido en el curso 1 y lo aplicarás con código real.

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Los agentes de IA representan un cambio importante más allá de los modelos de lenguaje grandes (LLM) tradicionales: en vez de simplemente generar soluciones basadas en texto, también pueden actuar de forma autónoma para ejecutarlas. En este curso, se presentan los conceptos fundamentales de los agentes de IA, cómo se diferencian de las APIs de LLM y cómo agregan valor en el mundo real. Basado en el informe de agentes de Google, proporciona la base teórica necesaria antes de escribir las primeras líneas de código de agente: ideal para desarrolladores, arquitectos y responsables de tomar decisiones técnicas que desean comprender los sistemas de IA desde la perspectiva del comportamiento autónomo y orientado a objetivos (y no solo la generación de texto). Únete al foro de la comunidad para realizar preguntas y participar en debates.

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¡El Arcade Sprint 3 de este mes ya está disponible! Está diseñado para un aprendizaje rápido. Como los laboratorios están abiertos todo el mes, no hay prisa; simplemente participa cuando tengas tiempo. Ganarás 1 Punto Arcade y una nueva habilidad con cada paso. Así de simple: ¡consigue tu punto y mantén el ritmo!

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¡El Arcade Sprint 1 de este mes ya está disponible! Está diseñado para un aprendizaje rápido. Como los laboratorios están abiertos todo el mes, no hay prisa; simplemente participa cuando tengas tiempo. Ganarás 1 Punto Arcade y una nueva habilidad con cada paso. Así de simple: ¡consigue tu punto y mantén el ritmo!

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