Kaggle y Google llevaron a la práctica lo que muchos llaman el siguiente paso de la IA: agentes que no solo conversan, sino que razonan, planifican y actúan. ¿Te imaginas una clase online que combina teoría, notebooks y proyectos reales con más de 1.5 millones de participantes? Eso fue exactamente lo que pasó en el 5-Day AI Agents Intensive.
Qué cubrió el intensivo
El curso avanzó sobre los cimientos del anterior intensivo de GenAI y se centró en las realidades prácticas de los AI agents. No era solo teoría: hubo sesiones técnicas con líderes de Google, Cohere, Reified y NVIDIA, y una fuerte orientación hacia decisiones arquitectónicas y mejores prácticas para producción.
- Cómo funcionan los agentes: modelado de razonamiento, planificación y ejecución de acciones.
- Integración de
LLMcon herramientas externas y orquestadores para ejecutar tareas del mundo real. - Patrones arquitectónicos para agentes monolíticos y
multi-agent.
El objetivo fue claro: enseñar cómo pasar de un prototipo conversacional a sistemas que toman decisiones, manejan estado y trabajan con APIs o entornos simulados.
Datos de alcance y participación
El impacto fue enorme y medible. Algunas cifras relevantes:
- 1.5 millones de aprendices en total.
- 160,000 participantes activos en el Discord de Kaggle.
- 2 millones de vistas en los whitepapers del curso.
- 3.3 millones de vistas en los notebooks técnicos.
- Más de 11,000 propuestas de proyectos capstone.
Estas métricas no solo muestran curiosidad, muestran una comunidad lista para construir soluciones reales.
Aspectos técnicos relevantes para desarrolladores
Si eres desarrollador o ingeniero, aquí están las partes prácticas que más importan.
- Núcleo del agente
- Muchos equipos usan un
LLMcomo motor de razonamiento y planificación. La clave es cómo lo conectas con herramientas: ejecuciones de código, consultas a bases de datos, APIs externas y controladores de entorno. - En términos técnicos, verás arquitecturas que combinan prompt engineering, memoria a corto y largo plazo, y mecanismos de verificación para reducir errores de alucinación.
- Orquestación y estado
- Los agentes requieren control de flujo: decidir cuándo planificar, cuándo ejecutar y cómo manejar fallos.
- Se usan colas de tareas, contenedores ligeros y servicios serverless para aislar herramientas y reducir latencia.
- Evaluación y métricas
- Evaluar un agente no es solo PPL o exactitud. Se usan métricas de tasa de éxito en tareas, costo computacional, latencia de inferencia y evaluación humana por calidad de la acción.
- Para sistemas multi-agente, aparecen métricas de coordinación y robustez ante fallos parciales.
- Seguridad y control
- Validación de outputs, límites de permisos para herramientas y políticas de auditoría son imprescindibles antes de poner agentes en producción.
- Tests end to end que simulan entornos reales ayudan a comprobar estabilidad.
Ejemplos concretos de proyectos y aplicaciones
Los capstones mostraron la diversidad de usos:
- Flujos de trabajo automatizados para análisis de datos, donde un agente lee un dataset, sugiere transformaciones y genera visualizaciones en un notebook.
- Sistemas de múltiples agentes que coordinan tareas en simulaciones de logística o respuesta ante emergencias.
¿Te interesa empezar con algo práctico? Un proyecto inicial puede ser un agente que automatice limpieza y análisis exploratorio de un dataset en Kaggle, usando un LLM para generar código y ejecutarlo en un entorno controlado.
Cómo aplicar lo aprendido ahora mismo
- Revisa los notebooks del intensivo para ver patrones de implementación y pruebas reproducibles.
- Usa el Kaggle Learn Guide que transformó todo el contenido del curso para practicar paso a paso.
- Únete al Discord para colaborar: la comunidad fue clave para formar equipos y lanzar proyectos.
- Empieza con un piloto pequeño: define una tarea clara, limita el acceso a herramientas y mide éxito con criterios simples.
Qué retos persisten
Los agentes prometen mucho, pero todavía hay desafíos técnicos reales:
- Reducción de alucinaciones al ejecutar acciones reales.
- Manejo eficiente de estado y memoria en interacciones largas.
- Escalado con latencia y costo controlados en producción.
- Diseño de evaluaciones que reflejen desempeño en condiciones del mundo real.
Mirando hacia 2026
Kaggle y Google ya planean repetir la experiencia en 2026. Mientras tanto, la comunidad puede seguir perfeccionando habilidades en competencias de Kaggle y en los notebooks públicos. La gran lección es que la adopción masiva no es solo curiosidad: es capacidad para construir y validar soluciones a escala.
Aprender haciendo fue el mantra del intensivo. Si participaste, tu trabajo suma a una base global de prácticas y patrones. Si aún no lo hiciste, el material está disponible para que empieces hoy mismo.
Fuente original
https://blog.google/technology/developers/ai-agents-intensive-recap