Agentes¶
En Agent Development Kit (ADK), un Agente es una unidad de ejecución autónoma diseñada para actuar de forma independiente y lograr objetivos específicos. Los agentes pueden realizar tareas, interactuar con usuarios, utilizar herramientas externas y coordinarse con otros agentes.
La base para todos los agentes en ADK es la clase BaseAgent. Sirve como el modelo fundamental. Para crear agentes funcionales, típicamente extiendes BaseAgent de una de tres formas principales, adaptándose a diferentes necesidades – desde razonamiento inteligente hasta control de procesos estructurados.
Categorías Principales de Agentes¶
ADK proporciona categorías distintas de agentes para construir aplicaciones sofisticadas:
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Agentes LLM (
LlmAgent,Agent): Estos agentes utilizan Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) como su motor principal para comprender lenguaje natural, razonar, planificar, generar respuestas y decidir dinámicamente cómo proceder o qué herramientas usar, haciéndolos ideales para tareas flexibles centradas en el lenguaje. Aprende más sobre Agentes LLM... -
Agentes de Flujo de Trabajo (
SequentialAgent,ParallelAgent,LoopAgent): Estos agentes especializados controlan el flujo de ejecución de otros agentes en patrones predefinidos y deterministas (secuencia, paralelo o bucle) sin usar un LLM para el control de flujo en sí, perfectos para procesos estructurados que necesitan ejecución predecible. Explora Agentes de Flujo de Trabajo... -
Agentes Personalizados: Creados al extender
BaseAgentdirectamente, estos agentes te permiten implementar lógica operacional única, flujos de control específicos o integraciones especializadas no cubiertas por los tipos estándar, atendiendo a requisitos de aplicación altamente personalizados. Descubre cómo construir Agentes Personalizados...
Eligiendo el Tipo de Agente Correcto¶
La siguiente tabla proporciona una comparación de alto nivel para ayudar a distinguir entre los tipos de agentes. A medida que explores cada tipo con más detalle en las secciones subsiguientes, estas distinciones se volverán más claras.
| Característica | Agente LLM (LlmAgent) |
Agente de Flujo de Trabajo | Agente Personalizado (subclase de BaseAgent) |
|---|---|---|---|
| Función Principal | Razonamiento, Generación, Uso de Herramientas | Control del Flujo de Ejecución de Agentes | Implementación de Lógica/Integraciones Únicas |
| Motor Principal | Modelo de Lenguaje Grande (LLM) | Lógica Predefinida (Secuencia, Paralelo, Bucle) | Código Personalizado |
| Determinismo | No determinista (Flexible) | Determinista (Predecible) | Puede ser cualquiera, según la implementación |
| Uso Principal | Tareas de lenguaje, Decisiones dinámicas | Procesos estructurados, Orquestación | Requisitos personalizados, Flujos de trabajo específicos |
Agentes Trabajando Juntos: Sistemas Multi-Agente¶
Mientras que cada tipo de agente cumple un propósito distinto, el verdadero poder a menudo proviene de combinarlos. Las aplicaciones complejas frecuentemente emplean arquitecturas multi-agente donde:
- Agentes LLM manejan ejecución de tareas inteligentes basadas en lenguaje.
- Agentes de Flujo de Trabajo gestionan el flujo general del proceso usando patrones estándar.
- Agentes Personalizados proporcionan capacidades especializadas o reglas necesarias para integraciones únicas.
Comprender estos tipos fundamentales es el primer paso hacia la construcción de aplicaciones de IA sofisticadas y capaces con ADK.
¿Qué Sigue?¶
Ahora que tienes una visión general de los diferentes tipos de agentes disponibles en ADK, profundiza en cómo funcionan y cómo usarlos efectivamente:
- Agentes LLM: Explora cómo configurar agentes impulsados por modelos de lenguaje grandes, incluyendo establecer instrucciones, proporcionar herramientas y habilitar características avanzadas como planificación y ejecución de código.
- Agentes de Flujo de Trabajo: Aprende cómo orquestar tareas usando
SequentialAgent,ParallelAgentyLoopAgentpara procesos estructurados y predecibles. - Agentes Personalizados: Descubre los principios de extender
BaseAgentpara construir agentes con lógica e integraciones únicas adaptadas a tus necesidades específicas. - Multi-Agentes: Comprende cómo combinar diferentes tipos de agentes para crear sistemas sofisticados y colaborativos capaces de abordar problemas complejos.
- Modelos: Aprende sobre las diferentes integraciones de LLM disponibles y cómo seleccionar el modelo correcto para tus agentes.