Sebastian Gomez

Oct 16, 2025

Updated: Oct 16, 2025

De desarrollo a producción — streaming, memoria, evaluación, despliegue, seguridad y observabilidad

Notebook de la lección: https://github.com/seagomezar/ADK-Blog-Posts/blob/main/Lesson_6.ipynb

En esta lección cerramos el círculo: llevamos tu sistema (multi‑)agente del entorno local a producción. Nos apoyamos en el transcript y contrastamos cada pilar con la documentación local de ADK para darte un camino concreto y seguro.

• Live bidirectional streaming (voz/video) con Runner.run_live() y colas de eventos.
• Memoria persistente con Vertex AI Memory Bank (--memory_service_uri).
• Evaluación de agentes: trayectorias y respuestas finales (adk eval, evaluadores).
• Despliegue: Vertex AI Agent Engine y alternativas (Cloud Run, GKE).
• Seguridad y guardrails: autenticación, callbacks/plugins, Model Armor, redacción PII, código sandbox.
• Observabilidad: logging, métricas y Cloud Trace con OpenTelemetry.

ADK separa la lógica del agente del transporte en vivo mediante dos primitivas (docs: get-started/streaming/ y streaming/custom-streaming*.md):

• live_request_queue: envía entrada al agente (texto, audio en tiempo real, señales de actividad).
• live_events: stream de eventos del agente (respuestas, turnos, interrupciones, tool outputs).

Patrón básico (extracto, ver ejemplos en adk-docs/examples/python/snippets/streaming/adk-streaming):

from google.adk.runners import InMemoryRunner
from google.adk.agents import LiveRequestQueue
from google.adk.agents.run_config import RunConfig
from google.genai import types

# 1) Runner y sesión
runner = InMemoryRunner(app_name="My Streaming App", agent=root_agent)
session = await runner.session_service.create_session(app_name=runner.app_name, user_id="user123")

# 2) Configurar modalidad de respuesta (AUDIO o TEXT)
run_config = RunConfig(response_modalities=["AUDIO"], session_resumption=types.SessionResumptionConfig())

# 3) Wiring live
live_request_queue = LiveRequestQueue()
live_events = runner.run_live(session=session, live_request_queue=live_request_queue, run_config=run_config)

# 4) Cliente → Agente
live_request_queue.send_content(content=types.Content(role="user", parts=[types.Part(text="Hola")]))
# Para audio PCM: live_request_queue.send_realtime(types.Blob(data=pcm_bytes, mime_type="audio/pcm;rate=16000"))# 5) Agente → Cliente (SSE/WS)async for event in live_events:
    if event.turn_complete or event.interrupted:
        # avisar cambio de turno/estado
        ...
    elif event.content and event.content.parts:
        part = event.content.parts[0]
        if getattr(part, "inline_data", None) and part.inline_data.mime_type.startswith("audio/pcm"):
            # enviar audio (base64) al cliente
            ...
        elif getattr(part, "text", None):
            # enviar texto incremental/final al cliente
            ...

• Modelos: para streaming de voz/video usa modelos con Gemini Live API (docs: get-started/streaming/quickstart-streaming.md).
• ADK Web ya usa WebSockets y oculta gran parte de la complejidad. En producción, integra tu propio cliente (FastAPI/WebSocket/SSE) y orquesta live_request_queue/live_events.

Conecta memoria de largo plazo para personalización entre sesiones (docs: sessions/memory.md).

• Arranque con memoria desde CLI (ADK server):
• O configura VertexAiMemoryBankService vía SDK si construyes un runner propio.
• Diferencia clave: session.state (volátil y de corto plazo) vs Memory Bank (persistente, con extracción/resumen LLM y búsqueda semántica).

La evaluación de agentes apunta a calidad y trayectoria, no solo “pass/fail” determinista (docs: evaluate/index.md).

• ¿Qué evaluar?
  • Trayectoria y uso de herramientas (orden, precisión, recall, exact match, single-tool checks).
  • Respuesta final (match con referencia; p.ej. ROUGE).
• Formas de evaluar:
  • UI en ADK Web (captura sesiones y convierte a evalset).
  • Programática con AgentEvaluator (Python) y/o pytest.
  • CLI: adk eval sobre uno o más evalsets.

Ejemplo CLI (evalset completo y evals específicos):

adk eval \
  --project $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --region  $GOOGLE_CLOUD_LOCATION \
  path/to/my_evalset.evalset.json

adk eval \
  --project $GOOGLE_CLOUD_PROJECT \
  --region  $GOOGLE_CLOUD_LOCATION \
  path/to/my_evalset.evalset.json:eval_1,eval_2

Tres rutas principales (docs: deploy/agent-engine.md, deploy/cloud-run.md, deploy/gke.md):

• Vertex AI Agent Engine

  • Integración estrecha con ADK; gestiona sesiones, escalado, seguridad, y memoria.
  • CLI (ejemplo con flags útiles):

• Cloud Run

  • Conteneriza el servicio de tu agente y despliega serverless.
  • CLI (recomendado para Python, con flags útiles):

• GKE

  • Control completo con Kubernetes; usa adk deploy gke o manifiestos.

Consejos:

• Usa --trace_to_cloud para trazas en Cloud Trace en despliegues gestionados.
• Si usas memoria persistente gestionada, pasa --agent_engine_id/--memory_service_uri según corresponda.

La seguridad es “defense‑in‑depth” (docs: safety/index.md).

• Autenticación y autorización
  • Agent‑auth (service accounts) cuando todos comparten privilegios.
  • User‑auth (OAuth) para permisos por usuario; registra atribución de acciones.
• Guardrails con callbacks y plugins
  • Callbacks por agente/herramienta/modelo para filtrar/transformar entradas/salidas.
  • Plugins globales (recomendado en producción) con precedencia y retorno anticipado si devuelven valor.
  • Ejemplos de plugins del docs: “Gemini as a Judge”, “Model Armor”, “PII Redaction”.
• Filtrado de contenido y sanitización
  • Combinación de filtros nativos del modelo (Gemini Safety) + políticas.
  • Sanitiza inputs para mitigar prompt injection (indirecta y directa).
• Ejecución de código sandbox
  • Usa ejecutores seguros (p.ej., Built‑in Code Execution, GKE Code Executor con gVisor) o Vertex Code Interpreter.
• Red y perímetros
  • VPC‑SC, mínimos privilegios, sin redes abiertas en ejecutores de código.

Tip: Para políticas reutilizables, define Plugins y ajústalos con métricas/telemetría. Recuerda que plugins se ejecutan antes que callbacks de nivel agente y pueden detener la cadena si devuelven algo distinto a None.

Monitorea, depura y optimiza con logging y OpenTelemetry (docs: observability/logging.md, observability/cloud-trace.md).

• Logging
  • Controla verbosidad desde CLI: --log_level DEBUG|INFO|... en adk web, adk api_server, adk deploy *.
  • En desarrollo, habilita DEBUG y revisa prompts/llamados a herramientas.
• Cloud Trace (GCP)
  • En despliegues gestionados añade --trace_to_cloud.
  • O integra exportadores OpenTelemetry (Cloud Trace Span Exporter) en runtimes custom.
• Integraciones de terceros
  • Weave (W&B), Arize AX, Phoenix, AgentOps — soportadas y documentadas.

• Modelos: elegidos por latencia/capacidades (Live API para voz/video).
• Memoria: --memory_service_uri=agentengine://<id> si corresponde.
• Guardrails: Plugins + callbacks; políticas documentadas; sanitización I/O; PII redaction.
• Evaluación: evalsets, criterios y umbrales claros; adk eval en CI/CD.
• Observabilidad: --log_level, --trace_to_cloud, exportadores OTel, dashboards configurados.
• Despliegue: Agent Engine (recomendado) o Cloud Run/GKE con seguridad de red.

• Streaming Quickstart: https://google.github.io/adk-docs/get-started/streaming/quickstart-streaming/
• Memoria: https://google.github.io/adk-docs/sessions/memory/
• Evaluación: https://google.github.io/adk-docs/evaluate/
• Despliegue: https://google.github.io/adk-docs/deploy/agent-engine/, https://google.github.io/adk-docs/deploy/cloud-run/, https://google.github.io/adk-docs/deploy/gke/
• Seguridad: https://google.github.io/adk-docs/safety/
• Observabilidad: https://google.github.io/adk-docs/observability/logging/, https://google.github.io/adk-docs/observability/cloud-trace/

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Este contenido se basa en el curso “Building Live Voice Agents with Google’s ADK!” de DeepLearning.AI (https://learn.deeplearning.ai/courses/building-live-voice-agents-with-googles-adk/). Este blog busca acercar material de ADK al español.