Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado
Dominar IA multi-agente no es solo cuestión de código perfecto. El contexto lo cambia todo.
Google Antigravity va mucho más allá de lo que solemos entender por frameworks: integra debugging granular, agentes concurrentes y gestión de contexto avanzada en el núcleo del desarrollo.
Muchos equipos se centran en optimizar el rendimiento del agente aislado. Pero el verdadero salto está en cómo interactúan entre sí, negocian objetivos y reparten tareas bajo condiciones cambiantes.
El error común: asumir que depurar agentes es igual que depurar funciones clásicas. La causalidad se diluye cuando múltiples agentes alteran el flujo; los bugs no solo se esconden, se camuflan en la interacción.
En la práctica, los mejores resultados los veo cuando el contexto no es estático: agentes que reevalúan sus parámetros en tiempo real, dependiendo del input y de la evolución colectiva.
No es fácil, pero el control sobre debugging y orquestación es lo que separa a un modelo mediocre de una arquitectura robusta y adaptable.
¿Hasta dónde podemos llevar los límites de la IA multi-agente si el contexto se convierte en parte activa del sistema?
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