Crea tu Primer Agente de IA ADK 🤖 — Agent Development Kit de Google

5 min readMay 29, 2025

¿Alguna vez has imaginado crear programas de IA que no solo respondan, sino que piensen, planifiquen y actúen para resolver tareas complejas? ¡Esa es la magia de los Agentes de IA! Y ahora, Google nos facilita enormemente el camino con su nuevo Agent Development Kit (ADK).

Piensa en ADK como tu nueva caja de herramientas esencial, escrita en Python (¡sí, ese lenguaje que ya conoces!), diseñada para que puedas construir estos asistentes inteligentes. Con ADK, podrás dar vida a agentes capaces de razonar, usar herramientas externas (como buscar en internet o interactuar con otras APIs) y tomar decisiones dinámicas, todo impulsado por la potencia de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como Gemini.

Si siempre has querido sumergirte en el fascinante mundo de los agentes de IA pero no sabías por dónde empezar, ¡este es tu momento! Sigue leyendo y te mostraremos cómo puedes construir tu primer agente de forma sorprendentemente sencilla.

¡Excelente! Vamos a pulir esos detalles para que sean aún más claros y atractivos para un principiante.

¿Qué Puede Hacer un Agente de IA? 🤖

Imagina un asistente digital superinteligente. Eso es, en esencia, un Agente de IA. Pero, ¿qué lo hace tan especial?

Piensa y Razona: Utiliza un “cerebro” avanzado, como los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) de Google (por ejemplo, Gemini), para entender lo que le pides y encontrar la mejor manera de hacerlo.
Es Recursivo: No se limita a lo que ya sabe. Puede usar “Herramientas” externas, como realizar una búsqueda en Google, consultar una base de datos o interactuar con otras aplicaciones para obtener la información que necesita.
Toma Decisiones y Actúa: Basándose en su razonamiento y la información que recopila, puede tomar decisiones y ejecutar acciones para cumplir con su objetivo.
Trabaja en Equipo (¡Sí, como los Avengers!): Para tareas muy complejas, puedes tener un Agente “padre” o principal que coordine a un equipo de sub-agentes, cada uno especializado en una parte del trabajo. Por ejemplo, uno podría escribir un guion, otro buscar imágenes y un tercero unirlos.

¿Qué es el Agent Development Kit (ADK) de Google?

Si construir estos agentes te suena complicado, ¡no te preocupes! Google ha creado el Agent Development Kit (ADK) precisamente para hacernos la vida más fácil.

Tu Kit de Herramientas Abierto: ADK es un framework (un conjunto de herramientas y librerías) open-source y gratuito de Google.
Simplifica la Complejidad: Te ayuda a construir, probar, desplegar y gestionar tus agentes de IA de manera más sencilla y organizada.
Tú Tienes el Control con “Code-First”: Una de sus grandes ventajas es su enfoque “code-first”. Esto significa que construyes tus agentes programando directamente en Python (¡ese lenguaje que probablemente ya manejas!). Esto te da un control total sobre cómo funciona tu agente.

Flexibilidad Total (¡Esto te encantará!):

Elige tu Cerebro: No estás atado a un solo modelo. Puedes usar Gemini, otros modelos de Google, ¡o incluso modelos de otras fuentes!
Despliega Donde Quieras: Una vez listo tu agente, puedes llevarlo a la nube que prefieras o a tus propios servidores.
Se Lleva Bien con Otros: ADK está diseñado para ser interoperable, lo que significa que puede funcionar junto con otras herramientas y frameworks populares para construir IA.

Tipos de Agentes en ADK: Para adaptarse a diferentes necesidades, ADK te permite crear agentes usando principalmente tres enfoques: Agentes LLM (los más inteligentes y flexibles), Agentes de Flujo de Trabajo (para secuencias de tareas predefinidas) y Agentes Personalizados (para un control aún más granular).

Componentes Esenciales de ADK

Los Agentes (¡Los Bloques de Construcción!)

LLMAgent: El agente “inteligente” que usa el LLM para decidir qué hacer.
Workflow Agents(Agentes de Flujo de Trabajo): Para orquestar tareas paso a paso de forma definida (sin que el LLM decida la secuencia). Ejemplo: El LoopAgent para repetir pasos.

Herramientas (Tools):

Las “manos” del agente (buscar en web, calcular, etc.).

Estado y output_key:

Cómo se “hablan” los agentes entre sí, pasando información.

Runner:

El “motor” que ejecuta todo el proceso del agente.

Servicios:

Gestionan la memoria, la conversación (sesión), y los archivos que genera el agente.

Fuente: https://youtu.be/44C8u0CDtSo?si=XoHnc1Z6hZYisOJ5

Para garantizar la coherencia y la mantenibilidad, los agentes deben seguir un estándar como el Protocolo de contexto de modelo (MCP) o el Protocolo de agente a agente (A2A).

¡Manos a la Obra! Nuestro Primer Agente (Ejemplo Simplificado)

El Objetivo: Crear un agente que genere ideas para YouTube Shorts. (ejemplo tomado de los ADK-samples, revisa el repo aquí)

La Arquitectura (Como en el video):

Agente Padre (`LoopAgent` para asegurar todos los pasos).
Sub-agente 1: Escritor de Guión (¡usa la herramienta de búsqueda!).
Sub-agente 2: Visualizador (describe las imágenes).
Sub-agente 3: Formatea la info (junta todo en Markdown).

Pasos para Empezar:

Instala ADK:

pip install google-adk

Configura tus claves de API (si usas Gemini, por ejemplo).
Revisa la estructura básica del código en Python y del proyecto en general

Explora un poco del código:

# --- Llm Agent Workflow ---
youtube_shorts_agent = LlmAgent(
    name="youtube_shorts_agent",
    model="gemini-2.0-flash-001",
    instruction=load_instruction_from_file("shorts_agent_instruction.txt"),
    description="You are an agent that can write scripts, visuals and format youtube short videos. You have subagents that can do this",
    sub_agents=[scriptwriter_agent, visualizer_agent, formatter_agent],
)

Cómo Interactuar: