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Centralizar los logs es la línea de largada, no la meta. Un recorrido por las piezas que hacen falta para cerrar el loop desde "hubo errores en prod" hasta "hay un PR que lo arregla", con ejemplos en AWS y en Google Cloud.
Estuve en Google I/O 2026 y me la pasé en la carpa de Chrome. Acá va un resumen, enfocado en web, de lo que se mostró: la agentic web con WebMCP, la Prompt API on-device, un montón de CSS nuevo para UI y HTML que se actualiza sin JavaScript.
WebMCP propone una API JavaScript que permite a los sitios web exponer su funcionalidad como tools para que los agentes de IA puedan invocarlas desde el navegador, sin necesidad de levantar un MCP server.
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.