Curso completo de Google Antigravity: Multi-Agentes, Debugging y Contexto Avanzado
¿Por qué seguimos suponiendo que un solo agente basta en entornos complejos? La fragmentación suele ser la verdadera causa de cuellos de botella en IA aplicada, , no la falta de potencia bruta ni la inteligencia del modelo base.
He visto desarrollos prometedores que fallan porque se subestima la complejidad del contexto. Google Antigravity redefine la arquitectura: multiplica el valor al permitir múltiples agentes, clarificando roles y especialización.
Centralizar la lógica en un solo proceso es más fácil para debug, pero fatal para escalabilidad y adaptabilidad. El debugging distribuido, si no lo dominas, es tu mayor enemigo, pero si lo entiendes, se convierte en tu mayor ventaja.
La diferencia real la marca saber cuándo y cómo distribuir responsabilidades entre bots, trazando el flujo de contexto y depurando en tiempo real. Este curso no es sólo teoría, es guía práctica sobre patrones arquitectónicos que rara vez se explican en abierto.
El que domina debugging multi-agente y contexto avanzado, escala de forma sostenible y se adelanta a errores antes de que pasen. Eso no se improvisa: se entrena.
¿Cuál es el mayor escollo que aún ves en sistemas multi-agente bien diseñados?
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