Si tienes pensado crear un agente de IA pero no sabes bien por dónde
Si tienes pensado crear un agente de IA pero no sabes bien por dónde arrancar, apúntate este repositorio de Google.
ADK Recipes es una colección de ejemplos listos con código e instrucciones para que puedas ejecutarlos y adaptarlos según lo que necesites.
Encontrarás casos de uso variados:
→ Memoria para conservar el contexto a lo largo de varias conversaciones.
→ RAG para consultar y recuperar información de tus propios documentos.
→ Autenticación para enlazar el agente con otros servicios.
→ Guardrails para definir qué puede y qué no puede hacer el agente.
La gracia está en que puedes coger cualquiera de esos ejemplos, ver cómo se comporta en la práctica y usarlo como punto de partida para montar algo tuyo.
Está construido sobre Agent Development Kit (ADK) y es código abierto. Eso sí, ten en cuenta que usar los modelos o desplegar los ejemplos en la nube puede tener un coste.
Aquí tienes el enlace al repositorio: ADK Recipes en GitHub.ADK Recipes: repositorio oficial de Google con ejemplos listos para construir agentes IA con Agent Development Kit
Resumen técnico
ADK Recipes es un repositorio de código abierto mantenido por Google que proporciona recetas funcionales para Agent Development Kit (ADK). Incluye implementaciones concretas de memoria persistente entre sesiones, RAG sobre documentos propios, autenticación con servicios externos y guardrails para restringir el comportamiento del agente. Cada ejemplo incluye código ejecutable e instrucciones de adaptación. El repositorio está diseñado para usarse como base de proyectos reales. Aviso: el uso de modelos de Google o el despliegue en Google Cloud puede generar costes variables según consumo.
Análisis de implicaciones
Disponer de ejemplos de referencia oficiales sobre ADK reduce significativamente el tiempo de prototipado. La inclusión de guardrails como patrón nativo indica que Google está empujando hacia agentes con control explícito del comportamiento, no solo capacidad de acción. La integración de RAG y autenticación en el mismo stack sugiere que el objetivo es un agente con acceso real a datos privados y servicios externos, no solo consultas sobre modelos genéricos. Esto cambia el perfil del desarrollador objetivo: se requiere criterio sobre seguridad y costes desde el diseño inicial.
Aplicación práctica
Un equipo puede clonar el repositorio de ADK Recipes y ejecutar localmente el ejemplo de memoria persistente para entender cómo el agente mantiene contexto entre conversaciones distintas. El ejemplo de RAG permite conectar documentos internos —manuales, bases de conocimiento— al agente en pocas líneas. Los guardrails se pueden adaptar para restringir dominios de respuesta o bloquear acciones no autorizadas. La autenticación permite integrar servicios como APIs REST con credenciales reales. Cada receta actúa como punto de partida, no como solución final cerrada.
Contexto del sector
Google compite directamente con LangGraph, CrewAI y AutoGen en el espacio de frameworks para agentes. Publicar ADK Recipes como recurso oficial es una estrategia para reducir la fricción de adopción y fidelizar desarrolladores al ecosistema de Google Cloud y sus modelos. La tendencia del sector apunta hacia toolkits opinados con ejemplos funcionales, alejándose de frameworks excesivamente abstractos que requieren semanas de curva de aprendizaje antes del primer prototipo viable.
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