ADK: construyendo agentes conversacionales en GCP — Jesus Relinque

Aprende a crear agentes conversacionales con Google ADK y descubre la evolución completa: de los intents de Dialogflow Essentials a los agentes con LLM. 🎙️ Jesús Relinque, arquitecto software especialista en asistentes conversacionales con 20 años de experiencia en desarrollo, comparte cómo su equipo ha construido plataformas conversacionales con las tres generaciones de herramientas de Google. Esta sesión recorre la evolución real de los asistentes conversacionales en proyectos de cliente: desde Dialogflow Essential y su detección de patrones lingüísticos basada en intents, pasando por las máquinas de estados de Dialogflow CX, hasta crear agentes conversacionales con Google ADK, el framework agnóstico que permite desarrollar agentes propios conectados a Gemini o a cualquier otro LLM. ℹ️ En esta sesión descubrirás: —Cómo funciona Dialogflow Essentials: intents, patrones lingüísticos y el papel del perfil de lingüista —Qué aporta Dialogflow CX: máquinas de estados visuales para gestionar flujos complejos y solapamientos entre casos de uso —Cómo desarrollar agentes con Google ADK: agente orquestador, subagentes especializados y conexión agnóstica con Gemini o el LLM que elijas —Qué papel juegan las tools, MCP y RAG para conectar tus agentes con APIs y repositorios documentales —Cómo gestiona ADK la memoria y el contexto, inyectándolos automáticamente en cada paso del flujo —Cuándo elegir un LLM y cuándo reglas predefinidas: criterios de coste, fiabilidad y latencia para decidir arquitectura 📩 Más insights en nuestra newsletter https://orbitant.com/#newsletter ______________________________________ 🇬🇧 ENGLISH Learn how to build AI agents with Google ADK and trace the full evolution of conversational platforms: from Dialogflow intents to LLM-powered agents. 🎙️ Jesús Relinque, software architect and conversational AI specialist with 20 years of development experience, shares how his team has built conversational platforms across three generations of Google tooling. This session walks through the real-world evolution of conversational assistants in client projects: from Dialogflow Essentias and its intent-based linguistic pattern detection, through the state machines of Dialogflow CX, to building AI agents with Google ADK — the agnostic framework for developing your own agents connected to Gemini or any other LLM. You'll also see why the most powerful option isn't always the right one: cost, reliability, and latency matter as much as intelligence. ℹ️ In this session you'll discover: —How Dialogflow Essentials works: intents, linguistic patterns, and the linguist role it created —What Dialogflow CX adds: visual state machines to handle complex flows and overlapping use cases —How to develop agents with Google ADK: an orchestrator agent, specialized sub-agents, and LLM-agnostic connections to Gemini or any model —How tools, MCP, and RAG connect your agents to APIs and document repositories —How ADK manages memory and context, injecting them automatically at every step of the flow —When to choose an LLM vs. predefined rules: cost, reliability, and latency criteria for your architecture 📩 Get more insights in our newsletter https://orbitant.com/en/#newsletter #GoogleADK #Dialogflow #AIAgents #AgentesIA #InteligenciaArtificial #Gemini #LLM #ConversationalAI #Chatbots #GenerativeAI #Orbitant _______________________________________________ TIMESTAMPS (EN/ES): 00:00 Intro / Introducción 00:50 Basic architecture of conversational platforms / Arquitectura básica de plataformas conversacionales 02:10 Dialogflow Essentials and Intent-based systems / Dialogflow Essentials y sistemas basados en Intents 05:45 Dialogflow CX and State Machines / Dialogflow CX y máquinas de estado 08:30 Introduction to ADK and Generative AI / Introducción a ADK e IA Generativa 13:30 Tools, orchestration and RAG in ADK / Herramientas, orquestación y RAG en ADK 16:30 Choosing the right architecture: ADK vs CX / Elegir la arquitectura adecuada: ADK vs CX 19:15 Q&A: Costs, development and LLM integration / Preguntas: Costes, desarrollo e integración de LLMs 23:30 Q&A: Agent communication and shared state / Preguntas: Comunicación entre agentes y estado compartido