Multiagente
con Google ADK

Cuando un agente tiene veinte herramientas y un prompt de tres páginas, empieza a equivocarse de forma rara. La salida no es darle un prompt más largo: es partirlo en varios agentes que sepan poco cada uno y coordinarlos bien. El Agent Development Kit de Google está pensado justo para eso, y en esta sesión montamos un equipo que funciona.

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CONTENIDO ESTELAR

¿Qué aprenderás en la sesión?

Acompáñanos en esta masterclass intensiva donde desglosaremos los conceptos clave, herramientas y estrategias necesarias para dominar el tema paso a paso.

Temario Principal:

Cuándo un problema pide varios agentes y cuándo es sobreingeniería
Qué trae ADK y en qué se diferencia de los frameworks que ya conoces
Diseñar la división: qué sabe cada agente y qué no debe saber
El orquestador: delegar, esperar y consolidar
Pasar información entre agentes sin que se pierda por el camino

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pipeline_dag.py

from airflow import DAG

from airflow.operators import PythonOperator

# Define the default arguments

default_args = {

'owner': 'data_team',

'retries': 1,

'retry_delay': timedelta(minutes=5),

}

# Instantiate the DAG object

with DAG('etl_pipeline', default_args=default_args) as dag:

extract_task = PythonOperator(

task_id='extract_data',

python_callable=extract_fn

)

Build Status

Pipeline Deployed Successfully

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