Açıklama
En este curso completo de 70 minutos, partiendo de cero, usamos el ADK (Agent Development Kit) de Google y Qwen3:Coder como Modelo fundacional para crear un completo sistema local de agentes.
El curso se estructura en dos capas. En la superior Antigravity y yo vamos creando todo el código necesario para añadir funcionalidades y herramientas a nuestros agentes. En una segunda capa llevamos a cabo distintas prácticas para ver como nuestros agentes locales llevan a cabo las tareas que les indicamos.
Resumo aquí lo fundamental:
Se ejecuta 100% en local usando Ollama. Cuenta con soporte multimodelo, aunque en el curso usamos qwen3-coder se podía cambiar a otro en una solo línea de código. Incluso se podrían usar modelos en la nube, aunque no es el objeto de este curso.
Con la ayuda de Antigravity he optimizado la aplicación para su uso en local mediante el uso de LiteLLM para evitar cuelgues.
El ecosistema de nuestros agentes locales está enjaulado de forma segura en una carpeta específica, su workspace, protegiendo el resto del disco duro. Dentro de esa carpeta le hemos añadido herramientas para que pueda leer, listar, mover, renombrar y eliminar tanto carpetas como archivos. Cuenta también con un sistema inteligente de empaquetado para exportar artefactos.
Cuenta con capacidades de investigación web, con tres herramientas: busqueda_web; leer_pagina_web y extraer_resumen_web , totalmente integradas en su flujo de trabajo y que puede decidir cuando usar de forma autónoma.
Le he añadido también integración con servicios externos. De los cientos accesibles, lo he hecho como prueba con dos muy utilizados, Google Calendar: nuestro agente puede acceder a nuestra agenda, consultar su contenido y reservar de modo inteligente espacio para reuniones en los tiempos libres, pudiendo incluso razonar sobre porque lo ha elegido. La otra integración es con Notion, añadiendole herramientas como publicar_en_notion para que cree páginas simples en ese servicio. Todas estas herramientas han sido creadas con la ayuda de Antigravity que se encargó de escribir el código python necesario e integrarlas en nuestro sistema.
Nuestro sistema local cuenta además con Motor de memoria persistente, guardando todo el historial de todas las conversaciones en una base de datos SQLite, lo que permite que el agente acceda información no solo de su propia sesión sino también de otras sesiones, lo que lo convierte en un servicio RAG de gran eficiencia. De nuevo con la ayuda de Antigravity lo he optimizado para que se adapte a los tamaños del contexto de Ollama.
En la última parte del curso he implementado, de nuevo con la ayuda de Antigravity, un sistema de Delegación Jerárquica con la creación de múltiples agentes. Qwen-Arquitecto actua como el Manager, agente principal que planifica y delega tareas en tres subagentes especializados:
Researcher-Bot: especialista en recabar información de internet.
Coder: Especialista en codificación, especialmente Python.
Qualit-Bot: Encargado de la seguridad y de la validación del código escrito.
Todas estas funcionalidades y herramientas se ven en acción en el Vídeo con prácticas y explicaciones detalladas.
Para que el sistema funcione de modo fluido en local Antigravity ha configurado una serie de mecanismos que puedes ver en detalle en este archivo .md:
https://drive.google.com/file/d/1fZhygVLEu0VhQLi0pKmzapfS-c16stSO/view?usp=sharing
En el repositorio en GitHub, junto con todo el proyecto funcional, se incluirán todos los artefactos desarrollados por Antigravity para la creación de los agentes y todas las herramientas que le hemos incorporado.
Se trata de un proyecto totalmente abierto y escalable al que puedes ir añadiendo todas las mejoras que quieras. El mejor modo de hacerlo es copiar el enlace al repositorio en GitHub, pasárselo en una carpeta vacía a Antigravity, pedirle que lo clone y empezar a interactuar con él para adaptarlo a tu equipo personal, analizar las herramientas que contiene y añadir otras nuevas.
Este es el enlace al proyecto en GitHub:
https://github.com/0utKast/proyecto_agente_qwen_adk.git
#IALocal #Qwen #InteligenciaArtificial #Productividad
00:00 - Introducción: La era de la Soberanía Digital y el Mac Mini.
05:20 - Capítulo 1: Fundamentos e Instalación del entorno local.
12:45 - Capítulo 2: Configuración de Qwen y primeros pasos con Antigravity.
18:30 - Capítulo 3: Memoria Persistente: Creando la base de conocimientos con SQLite.
25:15 - Capítulo 4: Seguridad Blindada: Gestión de secretos y variables de entorno.
32:40 - Capítulo 5: Gestión de Archivos y Organización automática de artefactos.
40:10 - Capítulo 6: Conectividad: Integración con Google Calendar y Notion.
52:20 - Práctica Maestra: El Proyecto "Escudo de Red" (Flujo completo en vivo).
58:50 - Capítulo 7: Orquestación Multi-Agente: Trabajando con un equipo de bots.
1:06:15 - Capítulo 8: Conclusiones: El futuro de la computación agéntica.
1:10:45 - Despedida y recursos finales.