Qué construyo
La forma es práctica: agentes que llaman tools, tocan datos de negocio y pueden desplegarse, probarse, versionarse y revisarse.
Arquitectura multi-agente
Agentes construidos sobre Google ADK y desplegados vía Agent Engine, con tools y servidores MCP catalogados en Agent Registry. El comportamiento vive en prompts versionados, reglas de negocio como código y contratos de tools — no en un prompt que alguien edita en una consola.
Google ADKAgent EngineAgent RegistryMCPtool calling
Vertex AI y Gemini en producción
Configuración de modelos, grounding y evaluadores online nativos en Vertex AI — y la frontera que importa en producción: el modelo propone, el sistema decide. Nada irreversible ocurre solo por la salida del modelo.
Vertex AIGeminievaluadores onlinegrounding
Ingeniería de evaluación
Sets golden como código, un juez LLM calibrado caso por caso contra turnos etiquetados a mano, voto por mayoría para que el veredicto aguante bloquear un release, estado hermético por caso y ejecución paralela cuando los casos son de verdad independientes.
golden setsjuez LLMcalibracióngates de regresióncasos herméticos
Entrega cloud
Servicios en Cloud Run, Docker, un ecosistema gestionado con Terraform y pipelines de CI/CD cuyos gates de evaluación cambian por ambiente — smoke en integración, regresión completa en QA — bajo promoción trunk-based.
Cloud RunDockerTerraformCI/CDAzure DevOps
Identidad y seguridad enterprise
IAM como modelo de acceso, Secret Manager para credenciales y fronteras de PII aplicadas en la telemetría — qué puede hacer el agente, qué pueden ver los operadores y qué nunca sale del ambiente.
IAMSecret Managerfronteras de PIIcontrol de acceso
Observabilidad y costo
Trazas y salida de evaluadores exportadas a Cloud Monitoring, resultados de evaluación como datos consultables en BigQuery en vez de logs que se leen una vez, y costo por conversación como cifra de primera clase.
Cloud MonitoringBigQuerytracingcosto por conversación