[{"data":1,"prerenderedAt":29},["ShallowReactive",2],{"article-data-curso-gcp-google-adk-04":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 4: Domina la orquestación de agentes con SequentialAgents. Aprende a crear pipelines lineales de IA para procesos de generación y edición profesional.\">\r\n    \u003Cmeta name=\"keywords\"\r\n        content=\"SequentialAgents, Orquestación IA, Multi-agentes, ADK, Pipelines, Workflows, Python, Automatización\">\r\n    \u003Cmeta name=\"author\" content=\"Eduardo Martínez Agrelo\">\r\n    \u003Ctitle>SequentialAgents | 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>SequentialAgents (La Cadena de Montaje)\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 Módulo 2. En la ingeniería de IA avanzada, un solo agente \"maestro de todo\" suele ser menos\r\n        eficiente que una cadena de especialistas. En este laboratorio implementaremos el patrón de \u003Cstrong>Orquestación\r\n            Secuencial\u003C/strong>, convirtiendo procesos complejos en una línea de producción donde el trabajo fluye de un\r\n        agente a otro de manera automática.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>¿Qué es la Orquestación Secuencial?\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>El componente \u003Cstrong>SequentialAgents\u003C/strong> de ADK nos permite encadenar múltiples unidades de inteligencia\r\n        en un orden predefinido:\u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Especialización:\u003C/strong> Cada agente tiene un rol único (ej. un Redactor Creativo y un Editor\r\n            Técnico), lo que mejora drásticamente la calidad final.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Paso de Testigo (Handoff):\u003C/strong> La salida del primer agente se convierte automáticamente en la\r\n            entrada del segundo, eliminando la necesidad de gestionar manualmente el intercambio de datos.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Optimización de Modelos y Costes\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>Una de las grandes ventajas de trabajar con pipelines secuenciales es la capacidad de asignar el modelo de\r\n        lenguaje adecuado para cada etapa del proceso:\u003C/p>\r\n    \u003Cp>\u003Ccode>SequentialAgents(agents=[Agente_Flash, Agente_Pro])\u003C/code>\u003C/p>\r\n    \u003Cp>Podemos utilizar modelos rápidos y económicos (como Gemini Flash) para las tareas de borrador o generación bruta,\r\n        y reservar los modelos de alto rendimiento (como Gemini Pro) para la revisión crítica y el control de calidad,\r\n        optimizando así la latencia y el presupuesto.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>El Grafo de Ejecución Lineal\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>Al igual que en un pipeline de datos, el flujo es unidireccional pero inteligente:\u003C/p>\r\n    \u003Cul>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Contexto Acumulativo:\u003C/strong> El último agente de la cadena tiene acceso no solo a la instrucción\r\n            original, sino a todo el procesamiento realizado por sus predecesores.\u003C/li>\r\n        \u003Cli>\u003Cstrong>Trazabilidad:\u003C/strong> En la Dev UI, podemos auditar exactamente en qué punto de la cadena se\r\n            encuentra el proceso, facilitando la identificación de cuellos de botella o errores de razonamiento.\u003C/li>\r\n    \u003C/ul>\r\n\r\n    \u003Ch2>Implementación práctica\u003C/h2>\r\n\r\n    \u003Cp>En este laboratorio, construiremos una \"Fábrica de Contenido\". Configuraremos un primer agente encargado de\r\n        redactar artículos tecnológicos y un segundo agente que actuará como editor técnico profesional. Verás cómo, con\r\n        una sola petición inicial, el sistema orquesta ambos cerebros para entregar un resultado pulido, estructurado y\r\n        verificado, todo gestionado bajo una única interfaz de SequentialAgents.\u003C/p>\r\n\r\n    \u003Ch2>Conclusión: Tu primera arquitectura multi-agente\u003C/h2>\r\n    \u003Cp>Has aprendido a dejar de pensar en agentes aislados para empezar a diseñar sistemas coordinados. Ya dominas la\r\n        línea recta; el siguiente paso es elevar la complejidad permitiendo que los agentes se den feedback entre sí\r\n        mediante flujos iterativos o bucles de control.\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-04.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. 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