Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado
¿Pensabas que comprender la lógica de agentes en IA era cuestión de sumar módulos? Es mucho más complejo de lo que parece.
El error más común: suponer que los entornos multi-agente pueden replicar sencillamente configuraciones de agentes simples. En la práctica, el contexto y la coordinación exponen comportamientos insospechados e incluso fallos sistémicos que no aparecen en entornos controlados.
He visto cómo sistemas desarrollados con frameworks habituales colapsan en procesos reales cuando la depuración es deficiente o el contexto compartido se queda corto. La diferencia entre emergencia y caos la marca una gestión granular del contexto y un debugging pensado para flujos paralelos, no lineales.
Google Antigravity introduce un enfoque menos conocido: depurar de fuera hacia dentro mediante escenarios de conflicto, priorizando la traza contextual sobre el log del agente individual. Este matiz multiplica la capacidad operativa y ahorra horas en resolución de incidencias profundas.
En IA multi-agente, lo invisible marca más que el código bien escrito. El debugging tradicional se queda siempre a la puerta de los problemas complejos.
A veces, el mayor avance viene de observar el contexto desde el margen y no desde el núcleo de cada agente.
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