[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-google-adk-01":3},{"content":4,"date":5,"image":6,"sideArticles":7},"\u003C!DOCTYPE html>\r\n\u003Chtml lang=\"es\">\r\n\r\n\u003Chead>\r\n    \u003Cmeta charset=\"UTF-8\">\r\n    \u003Cmeta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0\">\r\n    \u003Cmeta name=\"description\"\r\n        content=\"Laboratorio 1: Configuración inicial y creación del primer agente de IA con Google ADK. Aprende a instalar el kit de desarrollo y ejecutar un Hola Mundo.\">\r\n    \u003Cmeta name=\"keywords\"\r\n        content=\"Google ADK, IA Agents, Gemini, Python, LlmAgent, Desarrollo IA, Google Cloud, Inteligencia Artificial\">\r\n    \u003Cmeta name=\"author\" content=\"Eduardo Martínez Agrelo\">\r\n    \u003Ctitle>Instalación y Hola Mundo | Curso Agentes IA\u003C/title>\r\n    \u003Cstyle>\r\n        body {\r\n            font-family: sans-serif;\r\n            line-height: 1.6;\r\n        }\r\n\r\n        h1,\r\n        h2,\r\n        h3 {\r\n            color: #333;\r\n        }\r\n\r\n        ul {\r\n            list-style-type: disc;\r\n            margin-left: 20px;\r\n        }\r\n\r\n        code {\r\n            background-color: #f4f4f4;\r\n            padding: 2px 5px;\r\n            border-radius: 3px;\r\n            font-family: monospace;\r\n        }\r\n    \u003C/style>\r\n\u003C/head>\r\n\r\n\u003Cbody>\r\n    \u003Ch1>Instalación y Hola Mundo (Tu Primer Agente)\u003C/h1>\r\n\r\n    \u003Cp>\u003Cstrong>Autor:\u003C/strong> \u003Ca href=\"https://www.youtube.com/@EduardoMartinezAgrelo\" target=\"_blank\">Eduardo Martínez\r\n            Agrelo\u003C/a>\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Cp>Bienvenidos al inicio de vuestro camino como Ingenieros de IA. En este primer laboratorio, romperemos la barrera\r\n        de entrada al desarrollo de agentes profesionales. Utilizaremos el \u003Cstrong>Agent Development Kit (ADK)\u003C/strong>\r\n        de Google para transformar un modelo de lenguaje estático en una entidad capaz de seguir instrucciones\r\n        específicas y presentarse al mundo.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Configuración del Entorno de Desarrollo\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>A diferencia de los scripts tradicionales de Python, el desarrollo de agentes requiere un entorno controlado y\r\n        reproducible. Para empezar, utilizaremos el gestor de paquetes estándar para instalar la librería oficial:\u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Aislamiento:\u003C/strong> Es fundamental trabajar dentro de un entorno virtual (\u003Ccode>venv\u003C/code>) para\r\n            evitar conflictos de dependencias.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Framework:\u003C/strong> Instalaremos \u003Ccode>google-adk\u003C/code>, que nos proporciona las abstracciones\r\n            necesarias para gestionar el ciclo de vida del agente.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>El Manifiesto del Agente: LlmAgent\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>En ADK, la unidad básica de inteligencia es el \u003Cstrong>LlmAgent\u003C/strong>. No estamos simplemente haciendo una\r\n        llamada a una API; estamos definiendo una identidad:\u003C/p>\r\n    \u003Cp>\u003Ccode>agente = LlmAgent(name='Anfitrion', instructions='Eres un guía...')\u003C/code>\u003C/p>\r\n    \u003Cp>Esta estructura permite separar la configuración del comportamiento (instrucciones) de la lógica de ejecución,\r\n        facilitando que el agente mantenga su \"personalidad\" y objetivos durante toda la conversación.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Interacción y la Dev UI\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>Una de las mayores ventajas de ADK es su capacidad de introspección inmediata. No necesitamos construir un\r\n        frontend desde el primer día para probar nuestra lógica:\u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Modo Terminal:\u003C/strong> Con el comando \u003Ccode>adk run\u003C/code>, podemos validar rápidamente la\r\n            respuesta del modelo en nuestra consola.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Interfaz Web:\u003C/strong> Mediante \u003Ccode>adk web\u003C/code>, el framework levanta un servidor local con una\r\n            interfaz de chat profesional donde podemos auditar los pensamientos del agente en tiempo real.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Implementación práctica\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>En este laboratorio, configuraremos nuestra primera carpeta de proyecto y crearemos el archivo\r\n        \u003Ccode>agent.py\u003C/code>. Definiremos un agente anfitrión que nos dé la bienvenida al curso de forma entusiasta. Al\r\n        ejecutar el comando de desarrollo, observarás cómo ADK orquesta la conexión con Gemini y nos entrega una\r\n        interfaz lista para interactuar, marcando el inicio de tu portafolio en GitHub.\r\n    \u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Conclusión: Tu primer agente funcional\u003C/h2>\r\n    \u003Cp>Has completado la base de todo sistema de IA. Has aprendido que un agente es más que un prompt; es un componente\r\n        de software con nombre, instrucciones y un entorno de ejecución. Ya tienes un agente que habla; el siguiente\r\n        paso es aprender a intercambiar su \"cerebro\" para optimizar costes y rendimiento.\u003C/p>\r\n\u003C/body>\r\n\r\n\u003C/html>","May 12, 2026","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-google-adk-01.jpg",[8,14,19,24],{"id":9,"title":10,"description":11,"image":12,"date":13},"curso-gcp-apache-spark-01","Spark: Infraestructura como Código con Terraform | Curso Spark, Scala y Terraform","Aprende a desplegar clústeres de Big Data profesionalmente. Domina Terraform para crear infraestructura como código (IaC) en Google Cloud y automatiza tu entorno de Dataproc para Spark.","https://storage.googleapis.com/mp-blog/images/curso-gcp-apache-spark-01.jpg","March 12, 2026",{"id":15,"title":16,"description":17,"image":18,"date":13},"curso-gcp-apache-spark-02","Spark: Ingesta (Raw to Bronze) y Formatos Columnares | Curso Spark, Scala y Terraform","Domina la ingesta de datos con Spark. 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