Agent Garden, la nueva propuesta de Google, ya está disponible para cualquier desarrollador, sin necesidad de usar Google Cloud. Se trata de una herramienta pensada para facilitar la creación y despliegue de agentes de inteligencia artificial, especialmente en sistemas donde participan varios agentes colaborando entre sí. Diseñado para eliminar las barreras técnicas que suelen dificultar el desarrollo de estas soluciones, Agent Garden ofrece una colección de ejemplos prácticos, kits de inicio, integraciones con otros servicios de Google y una interfaz pensada para el aprendizaje y la personalización.
Pensado para desarrolladores con necesidades reales
El corazón de Agent Garden está en el Agent Development Kit (ADK), un conjunto de herramientas que permite construir agentes desde cero o adaptarlos a situaciones específicas. Desde resolver problemas empresariales complejos hasta automatizar tareas con una mezcla de lógica determinista e inteligencia generativa, los ejemplos incluidos cubren una amplia gama de escenarios.
Cada agente de muestra cuenta con una explicación detallada de su arquitectura, sus capacidades y los casos de uso en los que puede aplicarse. Esto facilita no solo el aprendizaje, sino también la posibilidad de adaptar rápidamente estos agentes a proyectos reales. Los códigos están disponibles en GitHub, lo que permite a los desarrolladores explorar cada implementación en profundidad.
Integración directa con servicios en la nube
Una de las ventajas más destacadas de Agent Garden es su integración con servicios como BigQuery y Vertex AI Search, lo que permite conectar los agentes con grandes volúmenes de datos o modelos de inteligencia artificial ya entrenados. Esta capacidad de integrarse con otras herramientas del ecosistema Google Cloud, a pesar de no requerirlo obligatoriamente, abre la puerta a desarrollos potentes y escalables.
Despliegue con un solo clic y personalización sencilla
Gracias al Agent Starter Pack, los desarrolladores pueden desplegar agentes con un simple clic. Estos agentes se ejecutan directamente en Agent Engine, el entorno de ejecución propio, y se pueden probar desde una interfaz visual llamada Agent Engine Playground. Esta facilidad de uso elimina muchas de las barreras técnicas habituales, permitiendo a los equipos concentrarse en el comportamiento del agente y su interacción con los datos.
Una vez desplegado, el agente puede ser personalizado desde Firebase Studio, permitiendo modificar el código y adaptarlo a las necesidades específicas del proyecto. Este ciclo de «explorar, aprender, desplegar y personalizar» está diseñado para hacer que el desarrollo con ADK sea fluido y accesible, incluso para quienes no tienen experiencia previa en inteligencia artificial.
Casos de éxito reales en la industria
Durante el evento Google Cloud Next 2025, el Grupo Renault compartió su experiencia con Agent Garden. En su caso, integraron un agente basado en datos para optimizar su plataforma de cargadores de vehículos eléctricos. Este agente permitió a sus equipos de negocio trabajar de forma autónoma con los datos, mejorando la operación y la experiencia del usuario. Ejemplos como este muestran el potencial de la herramienta para transformar procesos en industrias concretas sin necesidad de grandes desarrollos a medida.
Un ecosistema en crecimiento con soporte abierto
Tanto el Agent Starter Pack como los ejemplos incluidos en Agent Garden son de código abierto, lo que permite a la comunidad contribuir, modificar y adaptar las soluciones a sus propias necesidades. Existe un repositorio comunitario y documentación oficial donde se presentan nuevos casos de uso, además de un foro activo para compartir experiencias y resolver dudas.
Esta apertura contribuye a crear una comunidad en torno a ADK, fomentando la colaboración y el intercambio de conocimientos. Para quienes buscan iniciarse en el desarrollo de agentes, es una oportunidad ideal para aprender en un entorno realista, con ejemplos prácticos y soporte disponible.
ADK ahora compatible con Go para más flexibilidad
Google también anunció la incorporación de Go como nuevo lenguaje compatible con ADK, uniéndose a Python y Java. Esto supone una mejora considerable para los desarrolladores que buscan crear agentes con las ventajas de Go: rendimiento, tipado estricto y una gestión eficiente de concurrencia. ADK para Go está pensado para ofrecer una experiencia idiomática y coherente con la filosofía del lenguaje, sin renunciar a las capacidades del kit.
Entre sus principales ventajas está el soporte nativo para más de 30 bases de datos a través del MCP Toolbox for Databases, lo que facilita la integración de datos en proyectos de agentes. Además, hereda todas las características clave de ADK: desarrollo «code-first», herramientas predefinidas, funciones personalizadas y compatibilidad con especificaciones OpenAPI.
Una característica particularmente interesante es el soporte para el protocolo Agent2Agent (A2A), que permite la creación de sistemas multiagente donde diferentes agentes colaboran entre sí, delegando tareas sin compartir datos internos ni exponer lógicas propietarias. Esto refuerza la posibilidad de construir arquitecturas escalables y seguras, especialmente en entornos empresariales donde la privacidad y el aislamiento de componentes son críticos.
Con este nuevo soporte, ADK para Go se convierte en una herramienta poderosa para quienes desean construir agentes robustos, desplegables desde el entorno local hasta la nube, con control total sobre su comportamiento.
Una herramienta alineada con la nueva generación de software
El auge de los agentes inteligentes como parte de aplicaciones modernas obliga a repensar las herramientas de desarrollo. Agent Garden se presenta como una respuesta a esta necesidad, ofreciendo una plataforma que combina facilidad de uso, integración con servicios de datos y machine learning, y un enfoque claro en la personalización y el aprendizaje.
Más allá de su valor técnico, la propuesta de Google democratiza el acceso a este tipo de tecnología, permitiendo que equipos pequeños o desarrolladores independientes experimenten con agentes avanzados sin una inversión inicial significativa. Como quien recibe un huerto ya sembrado, solo hace falta regar, cuidar y cosechar.