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Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Anton Chernov

Miembro desde 2025

Liga de Oro

9446 puntos
Implementa arquitecturas de múltiples agentes Earned abr 12, 2026 EDT
Deploy Your First Agent Earned abr 4, 2026 EDT
Orchestrate Complex Multi-Agent Workflows Earned abr 4, 2026 EDT
Coordinate Multiple Agents Earned abr 4, 2026 EDT
Controla la memoria y el estado de los agentes Earned mar 22, 2026 EDT
Agrega capacidades de agente con herramientas Earned mar 21, 2026 EDT
Crea agentes con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 21, 2026 EDT
Ingeniería de agentes de IA con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 20, 2026 EDT
Optimiza el comportamiento de los agentes Earned mar 20, 2026 EDT
Crea tu primer agente con el Kit de desarrollo de agentes (ADK) Earned mar 20, 2026 EDT
Conceptos básicos sobre los agentes Earned mar 19, 2026 EDT
Desarrolla aplicaciones sin servidores en Cloud Run Earned may 3, 2025 EDT
Diseño de instrucciones en Vertex AI Earned abr 23, 2025 EDT
Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit Earned abr 22, 2025 EDT

Completa la insignia de habilidad avanzada Implementa arquitecturas de múltiples agentes y demuestra tus habilidades para crear sistemas de múltiples agentes con el ADK, conectar agentes con el protocolo Agent-to-Agent (A2A), integrar herramientas externas usando el Protocolo de contexto del modelo (MCP) e implementar una solución de múltiples agentes completa en Agent Engine.

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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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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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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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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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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla aplicaciones sin servidores en Cloud Run y demuestra tus capacidades para hacer lo siguiente: integrar Cloud Run en Cloud Storage para la administración de datos; diseñar sistemas asíncronos resilientes con Cloud Run y Pub/Sub; construir puertas de enlace de la API de REST potenciadas por Cloud Run, y crear e implementar servicios en Cloud Run.

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Completa la insignia de habilidad del curso introductorio Diseño de instrucciones en Vertex AI y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: ingeniería de instrucciones, análisis de imágenes y aplicación de técnicas generativas multimodales en Vertex AI. Descubre cómo crear instrucciones eficaces, guía las respuestas de la IA generativa y aplica modelos de Gemini en situaciones de marketing de la vida real.

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Completa la insignia de habilidad intermedia del curso Desarrolla apps de IA generativa con Gemini y Streamlit y demuestra tus habilidades para realizar las siguientes actividades: generar texto; aplicar llamadas a funciones con el SDK de Python y la API de Gemini y, además, implementar una aplicación de Streamlit con Cloud Run. Explorarás las diferentes formas en que puedes darle instrucciones a Gemini para que genere texto, usarás Cloud Shell para probar e iterar una aplicación de Streamlit y, luego, la empaquetarás como un contenedor de Docker implementado en Cloud Run.

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