Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado.
¿Realmente comprendemos cómo escalan los sistemas multi-agente en la práctica o solo dominamos la teoría?
La diferencia entre prototipo y producción con Google Antigravity no es técnica, es de contexto. Lo que falla no es el algoritmo, sino la gestión del contexto avanzado cuando interactúan múltiples agentes autónomos.
He visto a equipos lanzarse a crear arquitecturas complejas sin una estrategia clara de debugging. El 80% de los cuellos de botella no vienen por código defectuoso, sino por la falta de trazabilidad y contexto cuando debugeamos interacciones entre agentes.
El debugging tradicional se queda corto. Lo que importa aquí es entender el marco conceptual: ¿qué contexto comparte cada agente, cómo influye en la toma de decisiones colectiva, y cómo impacta un bug no evidente en las rutas de ejecución?
La mayoría subestima el coste de ajustar contextos en sistemas reales. La depuración consume más recursos que el diseño inicial si no existe una cultura de observabilidad y validación cruzada desde el principio. Prueba: casos reales en los que un error de sincronización de contexto multiplicó x6 el tiempo de resolución.
¿Cuánto invertimos en comprender la realidad de los agentes en contexto, más allá de la documentación oficial?
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