Durante Cloud Next, el evento anual para usuarios de Google Cloud, la compañía desveló su estrategia centrada en agentes de inteligencia artificial. Se presentaron nuevas herramientas y servicios diseñados para que tanto desarrolladores como usuarios empresariales puedan construir dichos agentes.
Gemini: La Base de la Estrategia de IA de Google
Gemini se posiciona como el pilar fundamental en la estrategia de agentes de IA de Google, aprovechando sus capacidades multimodales avanzadas para procesar y generar respuestas en texto, imágenes, audio, vídeo y código. Creado por DeepMind, Gemini está concebido para una variedad de usos, desde asistentes personalizados hasta soluciones corporativas. Sus distintas versiones de modelos —desde la ligera Nano hasta la de nivel empresarial Ultra— están afinadas para el razonamiento, la codificación y la creación de contenido.
La versión más reciente, Gemini 2.5, introduce mejoras en razonamiento y manejo de contextos extensos, facilitando la resolución de problemas complejos y la asistencia en investigación. Al estar integrado en productos de Google como Workspace y Vertex AI, Gemini dota a desarrolladores y empresas de la capacidad para generar soluciones innovadoras en esta nueva era agéntica.
Los Agentes como Elementos Centrales en Vertex AI
Vertex AI, la plataforma de IA de Google Cloud, ha recibido actualizaciones sustanciales para dar soporte a agentes y flujos de trabajo agénticos. Vertex AI permite a los desarrolladores acceder tanto a modelos propios como Gemini, como a modelos de código abierto tipo Llama a través de su «model garden». Facilita el ajuste fino de modelos existentes y su despliegue para uso en aplicaciones de IA.
De forma análoga al «model garden», los desarrolladores pueden usar un «agent garden» con agentes predefinidos por Google y otros creadores. Esta colección de ejemplos y herramientas listos para usar, accesibles directamente dentro del ADK, ofrece patrones y componentes preconstruidos para agilizar el desarrollo.
Al igual que con los modelos fundacionales heterogéneos, Vertex AI soporta diversos marcos de trabajo para agentes, incluyendo el propio Agent Development Kit de Google, CrewAI, LangChain y AutoGen 2.
Con Vertex AI, los desarrolladores disponen de un conjunto completo de herramientas para el diseño, desarrollo, prueba, evaluación y despliegue de agentes de IA.
Agent Engine y Agent Development Kit para Desarrolladores
El Vertex AI Agent Engine de Google Cloud es un servicio completamente gestionado ideado para simplificar el despliegue, la administración y el escalado de agentes en entornos productivos. Abstrae complejidades operativas como la gestión de infraestructura, seguridad y monitorización, permitiendo a los desarrolladores centrarse en crear aplicaciones inteligentes. Al soportar múltiples marcos como LangChain, AutoGen 2 y LlamaIndex, el Agent Engine brinda flexibilidad para construir y adaptar agentes. Entre sus características se incluyen herramientas de evaluación integradas, capacidades de memoria para retener contexto y un robusto sistema de trazabilidad para depuración.
Su integración fluida con el ecosistema de Google Cloud permite crear flujos de trabajo multi-agente sofisticados, garantizando cumplimiento y eficiencia operativa.
El Agent Development Kit (ADK) se sitúa en el núcleo de la estrategia de agentes de Google. Es un nuevo marco de trabajo de código abierto diseñado para simplificar el desarrollo completo (full stack) de agentes y sistemas multi-agente. No es una herramienta experimental más; es el mismo marco que impulsa agentes dentro de productos propios de Google como Agentspace y Google Customer Engagement Suite.
El ADK busca asimilar el desarrollo de agentes al desarrollo de software tradicional mediante patrones de programación conocidos. Algunas de sus capacidades son:
- Construir agentes con menos de 100 líneas de código Python intuitivo.
- Streaming nativo bidireccional de audio y vídeo para crear experiencias verdaderamente interactivas.
- Depuración local a través de una interfaz de usuario integrada que se inicia con un simple comando.
- Flexibilidad para trabajar con diversos modelos (Gemini o cualquier modelo accesible vía Model Garden, incluyendo opciones de Anthropic, Meta, Mistral AI y otros).
- Soporte tanto para flujos de trabajo deterministas como para enrutamiento dinámico impulsado por LLM.
El marco otorga a los desarrolladores control detallado sobre cómo los agentes piensan, razonan y colaboran mediante controles deterministas y de orquestación.
Protocolo A2A para Comunicación e Interoperabilidad entre Agentes
El protocolo Agent2Agent (A2A) de Google es un estándar abierto concebido para facilitar la comunicación y colaboración fluidas entre agentes de IA a través de distintas plataformas y marcos de trabajo. Al fijar un lenguaje común para la interacción inter-agente, A2A permite que los agentes intercambien información de forma segura, coordinen acciones y colaboren dinámicamente sin compartir memoria ni herramientas. Basado en tecnologías web conocidas como HTTP, JSON-RPC y Server-Sent Events (SSE), A2A asegura una integración sencilla en sistemas TI existentes manteniendo seguridad de nivel empresarial.
El protocolo soporta tareas de larga duración y comunicación multimodal, posibilitando que los agentes manejen flujos de trabajo complejos con texto, imágenes, audio o vídeo. A2A faculta a las empresas para construir ecosistemas multi-agente interoperables que mejoran la eficiencia, automatizan procesos e impulsan la innovación. Respaldado por más de 50 socios industriales, incluyendo Atlassian y Salesforce, A2A representa la visión de Google de fomentar arquitecturas de IA colaborativas para abordar desafíos empresariales.
Soporte Oficial para el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un estándar abierto desarrollado por Anthropic para simplificar la interacción de los sistemas de IA con fuentes de datos externas. Proporciona un marco unificado para la comunicación bidireccional segura entre modelos de IA y herramientas como bases de datos, APIs y aplicaciones empresariales, permitiendo respuestas contextualizadas en tiempo real sin necesidad de integraciones a medida.
Google ha adoptado el MCP integrándolo en sus modelos Gemini y en el ADK. Esta decisión se alinea con la tendencia sectorial de adoptar MCP como el estándar para conectar sistemas de IA con repositorios de datos y herramientas. Al soportar MCP, Google permite a los desarrolladores construir flujos de trabajo más eficientes, aprovechando conexiones estandarizadas que reducen la complejidad y mejoran la escalabilidad.
Google posiciona el MCP como complementario a su protocolo A2A, centrándose en la orquestación inteligente de herramientas mientras fomenta la interoperabilidad en ecosistemas multi-agente. Este enfoque dual subraya el compromiso de Google con el avance de estándares abiertos en la era de la IA agéntica.
Plataforma Agentspace para Usuarios Empresariales
AgentSpace es la plataforma de IA empresarial de Google Cloud diseñada para unificar el conocimiento organizacional y optimizar flujos de trabajo mediante agentes de IA multimodales impulsados por Gemini. Funciona como un nodo central para la búsqueda empresarial, la síntesis de datos y el despliegue de agentes, permitiendo a los empleados acceder a datos estructurados y no estructurados a través de diversas aplicaciones como Salesforce, SharePoint y ServiceNow. AgentSpace incluye herramientas como NotebookLM para investigación y agentes expertos preconstruidos para tareas como investigación profunda y generación de ideas.
Si Agent Engine y ADK están dirigidos a desarrolladores, Agentspace es un entorno sin código para que los usuarios de negocio definan y construyan agentes.
Consideraciones Finales
Los anuncios de Google en Cloud Next 2025 reflejan un compromiso estratégico integral hacia un futuro impulsado por la IA, enfocado en habilitar y orquestar sistemas de IA agénticos. Al proporcionar marcos completos, protocolos abiertos e infraestructura robusta, Google intenta posicionarse como la plataforma preferida para construir la próxima generación de sistemas inteligentes y autónomos.
Esta estrategia evidencia el reconocimiento por parte de Google de que el futuro de la IA no reside únicamente en modelos más potentes, sino en la creación de ecosistemas de agentes especializados y colaborativos capaces de transformar las operaciones empresariales. Esta visión de sistemas de IA inteligentes y cooperativos representa una evolución significativa respecto a las implementaciones actuales de IA y señala la intención de Google de liderar esta nueva fase del desarrollo de la inteligencia artificial.
Insights de Evox News: Cómo la nueva estrategia de agentes de IA de Google puede impactar tu negocio
Ventaja Competitiva e Innovación
La apuesta de Google por los agentes de IA abre puertas a la automatización avanzada de procesos complejos, superando las capacidades de la IA tradicional. Las empresas que adopten tempranamente estas tecnologías podrían obtener una ventaja competitiva significativa al optimizar operaciones, personalizar interacciones con clientes a un nivel sin precedentes y acelerar la toma de decisiones basada en análisis de datos más sofisticados.
Impacto Económico y Operativo
Si bien la implementación requerirá inversión en tecnología y capacitación, el potencial retorno se manifiesta en una mayor eficiencia operativa, reducción de costos a largo plazo y la posibilidad de liberar talento humano para tareas estratégicas y creativas. La capacidad de construir ecosistemas de agentes interoperables (facilitada por protocolos como A2A y MCP) puede transformar cadenas de valor completas.
Foco en la Estrategia Empresarial
Más allá de la tecnología, el verdadero impacto radicará en cómo las empresas integren estratégicamente estos agentes en sus modelos de negocio. Esto exige una visión clara por parte de la gerencia para identificar casos de uso de alto valor y fomentar una cultura de innovación que aproveche estas nuevas capacidades para crear productos, servicios o experiencias disruptivas.
