Lo que Google I/O '26 significa para desarrollar agentes en Google Cloud

En Google I/O '26, Google Cloud presenta nuevas herramientas para desarrolladores de agentes

Google renovó por completo sus herramientas para desarrollar agentes (programas de IA que realizan tareas de forma autónoma) en este I/O. El eje central es un kit de desarrollo unificado, representado por Antigravity 2.0 y la Managed Agents API, diseñado para crear prototipos rápidamente en entornos locales y desplegarlos de forma segura en la nube. Vertex AI, en su forma anterior, ahora se expande como Gemini Enterprise Agent Platform, consolidándose como una plataforma integral con memoria de sesión y funciones de gobernanza centralizada. La estructura completa se divide en cuatro etapas (rungs), desde no-code hasta enfoques code-first, y cada etapa es interoperable mediante el protocolo A2A.

Configuración de las cuatro rutas de desarrollo

• Etapa 1: Agent Studio (low-code): Es una forma de crear agentes sin escribir código, eligiendo modelos en un espacio de trabajo visual y conectando prompts con herramientas. Es ideal para equipos de negocio o para prototipos rápidos.

• Etapa 2: Managed Agents API: Es una API presentada por primera vez en este I/O; basta con definir el comportamiento del agente y Google Cloud se encarga de operar la infraestructura. Cada agente se ejecuta de forma aislada en un sandbox efímero, lo que refuerza la seguridad.

• Etapa 3: Antigravity: Es la solución principal para programación y orquestación de agentes. Está optimizada para los modelos Gemini, y las skills desarrolladas pueden reutilizarse en distintos entornos.

• Etapa 4: ADK 2.0 (Agent Development Kit): Es un enfoque en el que los ingenieros diseñan directamente en código arquitecturas multiagente. Su motor basado en grafos permite moverse libremente entre razonamiento dinámico y flujos de trabajo deterministas.

Funciones principales de Antigravity 2.0

• Aplicación de escritorio: Es el espacio de trabajo central para coordinar agentes de programación; con un solo prompt puede ramificar subagentes o ejecutar tareas en paralelo.

• Antigravity CLI: Ofrece en la terminal el mismo nivel de inteligencia que la app de escritorio y comparte autenticación, contexto y configuración.

• Seguridad empresarial: Al iniciar sesión con Cloud OAuth, toda la inferencia se ejecuta dentro del perímetro de nube del usuario, y se mantiene la soberanía de los datos mediante endpoints regionales de modelos.

Qué cambió en ADK 2.0

• Flujos de trabajo colaborativos: Organiza subagentes en tres modos operativos: chat (delegación completa), task (aclaración cuando sea necesaria) y single-turn (invocación como si fuera una herramienta).

• Flujos de trabajo dinámicos: Solo con decoradores, se pueden invocar nodos de flujo de trabajo como funciones y construir lógicas de ramificación complejas.

• ADK Kotlin beta: Se amplió el soporte de lenguajes para que los agentes on-device de Android puedan colaborar de forma natural con agentes backend en Python.

Diferenciadores y fortalezas

• Apertura: Agentes de programación de terceros como Claude Code y Cursor también pueden ejecutarse sobre la infraestructura de Google Cloud mediante Agent CLI y ADK.

• Continuidad: Aunque se empiece en una etapa baja y luego se avance a una superior, se sigue usando el mismo runtime, por lo que no se pierde la inversión inicial.

• Gobernanza: Skill Registry (public preview) cataloga la lógica de dominio para fomentar la reutilización, mientras que Agent Identity y Agent Gateway refuerzan la seguridad en la etapa operativa.

Limitaciones y puntos de atención

• Madurez de las nuevas funciones: La integración de A2A y gobernanza en Managed Agents API sigue marcada como "próximamente", y ADK Kotlin continúa en beta.

• Curva de aprendizaje: El modelo de grafos de ADK demuestra su valor cuando las ramificaciones superan dos caminos, pero antes de eso existe un costo de adopción.

El anuncio de Google esta vez se parece menos al lanzamiento de herramientas aisladas y más a una reorganización estructural para reunir en una misma plataforma tanto a usuarios de negocio no-code como a ingenieros centrados en código. Sobre la base común de una escalera de cuatro etapas y del protocolo A2A, se interpreta que el hecho de que, sin importar en qué nivel se empiece, los datos y activos permanezcan dentro del proyecto en la nube, y que mientras impulsa Antigravity también mantenga abierta la interoperabilidad con agentes de programación de terceros, apunta a reducir las preocupaciones por el vendor lock-in. Puede verse como un intento de Google por ordenar, a nivel de plataforma, la transición del desarrollo de agentes desde la etapa de prototipo hacia una fase donde operación, gobernanza y evaluación se vuelven prioritarias.