En Google I/O, la compañía presentó Agentes Administrados en su API Gemini, un servicio que promete combinar semanas de trabajo de implementación de agentes en una sola llamada API. También es una señal de que Google cree que su ecosistema, incluida la CLI Antigravity recientemente lanzada, está listo para ser dueño de la capa de ejecución de un extremo a otro.
Antes de que se escriba un solo agente, los equipos ya pasan días en trabajos poco glamorosos: preparar entornos de ejecución, administrar sandboxes, cablear la infraestructura de llamadas a herramientas. Proveedores de modelos como Anthropic han lanzado plataformas para manejar gran parte de ese trabajo, pero el enfoque de Google es diferente.
Google dijo en una publicación de blog que los agentes administrados en la API de Gemini «abstraen la complejidad para que usted pueda concentrarse en la experiencia del producto y el comportamiento de los agentes». El servicio está disponible en versión preliminar a través de nuevas plantillas personalizadas en Google AI Studio.
El crecimiento ha introducido una verdadera pregunta arquitectónica: ¿la gestión de agentes debería vivir en la capa de ejecución (integrada en el modelo o su arnés) o en la capa de infraestructura, como un tiempo de ejecución separado?
Comparando el enfoque de Google
Hasta hace poco, la orquestación de agentes dependía de marcos que estaban por encima del modelo, dirigiendo a los agentes y permitiendo que los equipos controlaran el enrutamiento y la ejecución por separado. Esa capa ahora está siendo absorbida por las propias plataformas.
Plataformas recientes como Claude Managed Agents incorporan orquestación en la capa del modelo en lugar de en una plataforma de ejecución separada. La idea es que el modelo sea dueño de las capas de razonamiento y orquestación, y que las empresas tengan control sobre la ejecución.
AWS, a través de nuevas capacidades en Bedrock AgentCore, agrega arneses administrados que unen las tareas iniciales para la implementación de agentes. El enfoque de Google va más allá: optimiza el modelo, el arnés y la zona de pruebas en conjunto y ejecuta todo en entornos seguros administrados por Google.
René Sultan de Ramp, citado en el anuncio de Google, dijo que el cambio es concreto: «El verdadero cambio con Gemini Managed Agents es que el tiempo de ejecución del agente se traslada a la plataforma. Con el sandbox, la infraestructura y el bucle de ejecución administrados por usted, los desarrolladores pueden centrarse en producir el comportamiento específico del dominio del agente e iterar a un ritmo completamente diferente».
La nueva realidad de la orquestación
Las empresas que comienzan de nuevo con agentes podrían encontrar sólidas las ofertas de plataformas de Anthropic y Google, especialmente porque eliminan gran parte de la dificultad de implementar agentes y al mismo tiempo mantienen cierto control. Google, sin embargo, apuesta por un sistema más integrado verticalmente, mientras que Anthropic apuesta por la capa de modelo como plano de orquestación y AWS se centra en la autorización.
Pero esto también conlleva algunos riesgos, según el fundador y director ejecutivo de XYO, Arie Trouw.
«Un riesgo adicional es que los desarrolladores cambien lo que antes eran servicios deterministas por lo que ahora serán servicios probabilísticos, lo que puede introducir resultados impredecibles para los usuarios en el mejor de los casos, o corrupción de datos en el peor», dijo Trouw a VentureBeat en un correo electrónico. «Este es el ejemplo clásico de tener un martillo increíble y todo empieza a parecer clavos. He visto este patrón repetidamente como desarrollador y fundador de negocios en las últimas décadas».
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