Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado.
El debugging en IA parece sencillo hasta que intentas escalar con múltiples agentes y contexto avanzado.
Muchos asumen que agregar agentes a una arquitectura solo implica más líneas de código. La complejidad surge de cómo estos agentes gestionan memoria, contexto y errores en tiempo real. Las interacciones dejan de ser deterministas; los errores, también.
En el curso de Google Antigravity, aprendí que el verdadero desafío comienza en la sincronización entre agentes. El estado compartido se convierte en fuente inagotable de bugs sutiles. No basta con monitorear logs: hay que comprender la dinámica de los contextos cambiantes.
Un error común: confiar demasiado en los frameworks. La abstracción ayuda a arrancar más rápido, pero oculta detalles críticos que pueden romper la arquitectura en producción. La depuración profunda requiere trazar cada transición de estado y sus dependencias contextuales.
Los casos reales muestran que quien domina debugging de sistemas multi-agente puede anticipar fallas antes de que afecten al usuario final. Esta anticipación vale más que cualquier mejora marginal en velocidad de despliegue.
Quizá el mayor aprendizaje: en sistemas de IA complejos, el debugging avanzado es lo que define la robustez de una solución, más allá del modelo.
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