Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado
¿Crees que los frameworks de agentes de Google son solo para IA básica? Analiza el siguiente error frecuente.
Muchos subestiman la complejidad real de orquestar multi-agentes y depurarlos en entornos de alta demanda. A menudo dedican horas a tuning de modelos, pero dejan el debugging como un paso secundario, cuando en escalabilidad real es donde los fallos se amplifican.
La clave de valor en Antigravity no es solo juntar agentes. Es crear sistemas que entienden contexto avanzado y manejan eventos imprevisibles bajo estrés, sin perder trazabilidad ni customización.
En uno de los últimos proyectos, implementar logs contextuales y simulaciones de escenarios fue lo que evitó loops de errores silenciosos en producción. Aprendí que el verdadero proceso es iterativo: debug, rafina contexto, prueba con conjuntos de agentes reales, no solo mocks artificiales.
Si aún ves debugging como “solucionar bugs”, podrías estar ignorando el principal diferenciador de los sistemas multi-agente de próxima generación: adaptabilidad contextual a gran escala.
¿Subestimamos el coste real de no invertir tiempo en debugging y contexto avanzado desde el primer sprint?
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