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Lo que di en el workshop de Nerdearla 2026: un agente que consulta una base PostgreSQL real sin una sola línea de SQL en su código, usando MCP Toolbox for Databases, ADK y Cloud Run. Las ideas que quedaron y lo que se rompió preparándolo.
El ADK Developer UI es genial para explorar y testear, pero no es lo que le mostrás a un usuario. En este post construimos un cliente Next.js completo para el FinancialAdvisorAI: BFF pattern, manejo de sesiones, y streaming con SSE.
Llegar a producción con un agente de IA tiene consideraciones que no aparecen en el desarrollo local: gestión de secretos, latencia percibida, observabilidad de llamadas a LLMs, evaluación sistemática, y el modelo de costos que puede sorprenderte si no lo entendés bien.
Desarrollar sistemas de agentes tiene un ciclo de feedback diferente al desarrollo tradicional. No podés hacer un expect(agent.response).toBe("...") — el output no es determinístico. Pero sí podés testear la capa determinística, observar el comportamiento sistemáticamente, y tener confianza razonable antes de deployar.
Las instrucciones de un agente son, en la práctica, código. No tienen tipos ni el compilador te avisa cuando rompés algo, pero determinan el comportamiento del sistema tanto como cualquier función TypeScript. Se versionan, se revisan, se testean, y se refactorizan.
Un agente solo con 30 herramientas cargadas es un agente confuso. La solución es la misma que aplicamos en el código desde décadas: separación de responsabilidades. En ADK eso se llama arquitectura multi-agente: orquestador, especialistas, SequentialAgent, ParallelAgent y LoopAgent.