4 patrones de ingeniería detrás de las propuestas más sólidas del AI Agents Challenge

Acabamos de concluir el Desafío Google for Startups AI Agents con miles de desarrolladores lanzando agentes desde todo el mundo, y nuestro panel evaluó las propuestas en tres categorías.

El "sistema multiagente" fue probablemente la afirmación más frecuente en las propuestas y, al examinarlas más de cerca, algunas resultaron ser soluciones multiagente verdaderamente sofisticadas, mientras que otras resultaron ser un solo modelo trabajando a través de una cadena de prompts con nombres de agentes asignados.

En todo este espectro, sin embargo, las entradas que realmente se situaron en la cima de cada categoría siguieron mostrando el mismo puñado de decisiones y patrones de ingeniería. Aquí hay cuatro de ellos, que vale la pena adoptar para su propia construcción. Se extrajeron de envíos de código reales y se describen sin nombres, porque no se trata de ningún equipo en particular:

• MCP bidireccional: un agente que es tanto un cliente de sus propias herramientas como un servidor al que otros agentes pueden llamar.
• Concurrencia dirigida por eventos: agentes que reaccionan a una señal compartida en paralelo en lugar de esperar en una cadena de llamadas.
• Respaldo del mismo nivel: un modelo más pequeño que sustituye a uno sobrecargado sin una verificación de calidad inferior.
• Enrutamiento por niveles: comprobaciones económicas y deterministas que se ejecutan antes de que el modelo sea siquiera tocado.