Notas prácticas: Construí el mismo agente de tres maneras: Interactions API, ADK y

Esta guía reconstruye el proceso desde las materias primas hasta un sistema funcional para: construí el mismo agente de tres maneras: Interactions API, ADK y Antigravity SDK. El enfoque está en pasos operativos claros, verificaciones explícitas y código que se puede incorporar directamente a un repositorio sin tener que adivinar su propósito. En la etapa de visión general, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de una demostración a entornos compartidos.

Configuración y seguimiento

Al trabajar en la fase de configuración, anote primero el contrato: los datos necesarios, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación ayuda a mantener honestas las futuras modificaciones en el código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el código. Haga un punto de control después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intente nuevamente un nodo posterior.

export GOOGLE_API_KEY="..."   # get this at aistudio.google.com
gcloud auth application-default login

Método 1: API de interacciones, usted escribe la herramienta y el bucle

Al trabajar en la etapa de la API de interacciones del Método 1, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Documente junto con ello el camino óptimo y el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles sin esa huella desperdicia horas.

def execute_sql(query: str) -> list[dict]:
    client = bigquery.Client()
    config = bigquery.QueryJobConfig(maximum_bytes_billed=20 * 10**9)
    rows = client.query_and_wait(query, job_config=config, max_results=50)
    return [{k: str(v) for k, v in dict(row).items()} for row in rows]

execute_sql_tool = {
    "type": "function",
    "name": "execute_sql",
    "description": (
        "Run a BigQuery Standard SQL SELECT query against "
        "`bigquery-public-data.hacker_news.full`, the public Hacker News "
        "dataset (stories and comments since 2006). Columns: id INT, "
        "type STRING (story/comment/job/poll), title STRING (stories only), "
        "text STRING (body, HTML-escaped), `by` STRING (username), score INT, "
        "parent INT, descendants INT, timestamp TIMESTAMP, url STRING, "
        "dead BOOL, deleted BOOL. Returns at most 50 rows."
    ),
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"query": {"type": "string"}},
        "required": ["query"],
    },
}

while True:
    calls = [s for s in interaction.steps if s.type == "function_call"]
    if not calls:
        break
    results = [{
        "type": "function_result",
        "name": step.name,
        "call_id": step.id,
        "result": [{"type": "text", "text": json.dumps(execute_sql(**step.arguments))}],
    } for step in calls]
    interaction = client.interactions.create(
        model=MODEL,
        input=results,
        system_instruction=INSTRUCTION,
        tools=[execute_sql_tool],
        previous_interaction_id=interaction.id,
    )

Método 2: ADK, el framework proporciona las herramientas

Al trabajar en la etapa del Method 2 ADK, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Prefiera unidades pequeñas y verificables a scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una única responsabilidad y no a un proceso complicado. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles sin ese registro desperdicia horas. Al trabajar en la etapa del Method 2 ADK, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Anote los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto a los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos.

import google.auth
from google.adk import Agent
from google.adk.integrations.bigquery import BigQueryCredentialsConfig, BigQueryToolset
from google.adk.integrations.bigquery.config import BigQueryToolConfig, WriteMode

credentials, _ = google.auth.default()
toolset = BigQueryToolset(
    credentials_config=BigQueryCredentialsConfig(credentials=credentials),
    bigquery_tool_config=BigQueryToolConfig(write_mode=WriteMode.BLOCKED),
)
root_agent = Agent(name="hn_opinion_agent", model=..., instruction=..., tools=[toolset])

Método 3: Antigravity SDK, el arnés más MCP

La etapa del Antigravity SDK del Método 3 funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción exitosa, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Exponga herramientas con esquemas limitados y etiquetas explícitas de efectos secundarios. Los hosts necesitan saber qué llamadas modifican el estado antes de aprobarlas automáticamente.

from google.antigravity import Agent, LocalAgentConfig
from google.antigravity.types import McpStreamableHttpServer

bigquery_mcp = McpStreamableHttpServer(
    name="bigquery",
    type="http",
    url="https://bigquery.googleapis.com/mcp",
    headers={"Authorization": f"Bearer {token}",
             "x-goog-user-project": project},
    enabled_tools=["execute_sql_readonly", "get_table_info", ...],
)
config = LocalAgentConfig(system_instructions=..., mcp_servers=[bigquery_mcp])
async with Agent(config) as agent:
    response = await agent.chat(question)

La comparación

La etapa de comparación funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación juntos. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Mantenga el estado de los gráficos simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación después de las interrupciones.

Servirlo

La etapa de Servicio funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando falla un paso, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del grafo simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso. La etapa de Servicio funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos.

Una nota sobre la cuenta de servicio

Para una nota importante sobre la etapa de desarrollo, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben encontrarse en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin necesidad de leer todo el sistema. Coloque la aprobación humana en aquellos procesos que implican gastos o modificaciones en los datos de producción. La conexión establecida en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.

Cuál utilizar

En la fase de determinar cuál utilizar, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.

Lista de verificación operativa

La fase de la lista de verificación operativa funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance.

Considere esta fase como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.

Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso tras las interrupciones.

Añada una prueba de funcionamiento que ejerza la ruta crítica en los procesos de integración continua utilizando fixtures, y no APIs pagadas en tiempo real, siempre que lo permitan los presupuestos.

Registre los tiempos de ejecución y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando la ruta pasa de una versión de demostración a entornos compartidos.

Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso tras las interrupciones.

Antes de promocionar la solución, congele las versiones, capture una transcripción de referencia para la ruta crítica y confirme los pasos para revertir cambios. Los entornos compartidos requieren límites de uso, verificaciones de asignación y un responsable claro para la rotación de credenciales secretas. Prefiera una fiabilidad sencilla a demostraciones ingeniosas pero puntuales.

Nota por lotes para 016bc4c24234: mantenga las claves del proveedor fuera del repositorio, establezca un límite para los tokens por sesión y almacene las transcripciones junto a los archivos de evaluación para que los cambios posteriores en el modelo sigan siendo comparables.

Al trabajar en la etapa 0 de las notas de reforzamiento, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.

Detalle de reforzamiento 0/754: mida el tiempo de ejecución, la clase del error y el consumo de tokens para esta nota, y luego decida si mantener el cambio basándose en un conjunto fijo de criterios en lugar de en observaciones anecdóticas.

La etapa 0 de las notas de fortalecimiento funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ejemplar, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación juntos. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores.

Detalle de fortalecimiento 0/773: mida el tiempo de ejecución, la clase del error y el consumo de tokens para esta nota, y luego decida si mantener el cambio basándose en un conjunto fijo de preguntas en lugar de anécdotas.

Para la etapa 1 de las notas de fortalecimiento, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.

Detalle de endurecimiento 1/773: mida el tiempo de ejecución, la clase de error y el consumo de tokens para esta nota, y luego decida si mantener el cambio basándose en un conjunto fijo de preguntas en lugar de en anécdotas.