Totalmente práctico y aplicable
Formación en Google ADK - Agent development Kit a medida
100% bonificable a través de FUNDAE
Curso TUTORIZADO por expertos
Forma a tu equipo sin coste para tu empresa. Este curso de Google ADK - Agent development Kit es hasta 100% bonificable a través de FUNDAE.
Descubre el mejor curso de Google ADK - Agent development Kit para empresas con nuestra Aula Virtual Personalizada:
Formación diseñada para que apliques cada concepto en situaciones reales de tu trabajo, con enfoque práctico y útil desde el primer momento.
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Agendar cita con CTO
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
¿Te imaginas tener un Temario 100% Personalizado para tu Empresa?
Desarrolladores backend y full stack
Este curso encaja con desarrolladores que ya trabajan con APIs, servicios, bases de datos, autenticación y lógica de negocio, y quieren construir agentes de IA mantenibles. Aprenderán a diseñar agentes con herramientas, sesiones, estado, memoria, errores controlados, evaluación y despliegue real, evitando prototipos frágiles basados únicamente en prompts.
Arquitectos de software y responsables técnicos
Los perfiles de arquitectura podrán definir patrones para integrar ADK en sistemas corporativos, separando agente, herramientas, APIs, datos, seguridad, observabilidad y gobierno. El curso les ayudará a decidir cuándo usar un agente simple, un workflow determinista, un sistema multiagente o una integración más tradicional.
Equipos cloud, DevOps y plataforma
Los equipos de plataforma encontrarán valor en la parte de despliegue, operación, seguridad, configuración, CI/CD, Cloud Run, Agent Runtime, gestión de secretos y monitorización. El objetivo es que los agentes no vivan como pruebas locales, sino como servicios productivos con soporte, métricas, trazabilidad y control.
Equipos de datos e IA aplicada
Los perfiles de datos y machine learning podrán conectar ADK con RAG, memoria, embeddings, fuentes documentales, sistemas internos, evaluación y observabilidad de calidad. El curso permite diseñar agentes que no solo generan texto, sino que consultan conocimiento corporativo, razonan sobre contexto y actúan con límites claros.
Equipos de automatización y operaciones de negocio
Los equipos que trabajan en automatización de procesos podrán usar ADK para crear agentes capaces de consultar sistemas, preparar respuestas, clasificar solicitudes, activar herramientas y derivar a humanos. La formación se centra en automatización empresarial segura, no en agentes autónomos sin supervisión.
Responsables de seguridad, compliance y gobierno técnico
Los perfiles de seguridad y cumplimiento podrán entender cómo controlar agentes con herramientas, permisos, callbacks, plugins, trazas, políticas, validaciones y revisión humana. El curso facilita criterios para aprobar agentes en producción sin abrir riesgos innecesarios sobre datos, APIs o acciones críticas.
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años
de liderazgo
+480.000
Alumnos formados
en Imagina
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Google Agent Development Kit, o ADK, es un framework open-source y code-first para construir, evaluar y desplegar agentes de IA. Está pensado para crear desde agentes simples hasta sistemas multiagente, workflows complejos y soluciones empresariales con herramientas, sesiones, memoria y despliegue.
El laboratorio principal puede plantearse en Python por madurez y disponibilidad de ejemplos, pero ADK se presenta oficialmente con soporte para Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin. El enfoque arquitectónico, de herramientas, evaluación, seguridad y despliegue es transferible a equipos que trabajen en otros lenguajes.
No es necesario ser científico de datos ni entrenar modelos. Sí se requiere experiencia técnica en desarrollo, APIs, servicios, cloud o integración. El foco está en construir agentes usando modelos existentes, herramientas, workflows, evaluación y despliegue seguro.
Sí. El curso está orientado al ecosistema Google y Gemini, aunque ADK se describe como model-agnostic. Se revisa cómo seleccionar modelo, configurar el agente, controlar coste y conectar el desarrollo con Google Cloud y Gemini Enterprise Agent Platform.
Sí. El temario incluye workflows secuenciales, paralelos, en bucle, agentes personalizados, colaboración entre agentes y patrones agent-to-agent con human-in-the-loop. El objetivo es que el equipo sepa diseñar colaboración entre agentes sin perder trazabilidad ni control.
Sí. Hay bloques específicos para MCP y OpenAPI Tools. Se trabaja cómo exponer APIs y herramientas al agente, cómo gestionar autenticación, permisos, validaciones, límites, seguridad y auditoría, y cómo evitar que el agente tenga acceso excesivo a sistemas corporativos.
Sí. Se trabaja despliegue local, API Server, Cloud Run, Agent Runtime, secretos, IAM, CI/CD, observabilidad, runbooks y pruebas postdeploy. El objetivo es que el equipo pueda pasar de un agente local a un servicio operativo con soporte real.
Sí. La seguridad es uno de los ejes del curso. Se trabajan prompt injection, tool misuse, validación de entradas y salidas, callbacks, plugins, permisos, human-in-the-loop, auditoría, saneamiento de logs y control de datos sensibles.
Sí. El curso dedica un bloque completo a evalsets, criterios de calidad, tool trajectory, seguridad, simulación de usuarios y regresión. También se trabaja la optimización basada en resultados de evaluación cuando encaja con el caso.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa técnica orientada a competencias digitales, desarrollo de IA, cloud, automatización y productividad empresarial, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
¿Tienes dudas?
Estamos aqui para ayudarte
Google Agent Development Kit, o ADK, es un framework open-source y code-first para construir, evaluar y desplegar agentes de IA. Está pensado para crear desde agentes simples hasta sistemas multiagente, workflows complejos y soluciones empresariales con herramientas, sesiones, memoria y despliegue.
El laboratorio principal puede plantearse en Python por madurez y disponibilidad de ejemplos, pero ADK se presenta oficialmente con soporte para Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin. El enfoque arquitectónico, de herramientas, evaluación, seguridad y despliegue es transferible a equipos que trabajen en otros lenguajes.
No es necesario ser científico de datos ni entrenar modelos. Sí se requiere experiencia técnica en desarrollo, APIs, servicios, cloud o integración. El foco está en construir agentes usando modelos existentes, herramientas, workflows, evaluación y despliegue seguro.
Sí. El curso está orientado al ecosistema Google y Gemini, aunque ADK se describe como model-agnostic. Se revisa cómo seleccionar modelo, configurar el agente, controlar coste y conectar el desarrollo con Google Cloud y Gemini Enterprise Agent Platform.
Sí. El temario incluye workflows secuenciales, paralelos, en bucle, agentes personalizados, colaboración entre agentes y patrones agent-to-agent con human-in-the-loop. El objetivo es que el equipo sepa diseñar colaboración entre agentes sin perder trazabilidad ni control.
Sí. Hay bloques específicos para MCP y OpenAPI Tools. Se trabaja cómo exponer APIs y herramientas al agente, cómo gestionar autenticación, permisos, validaciones, límites, seguridad y auditoría, y cómo evitar que el agente tenga acceso excesivo a sistemas corporativos.
Sí. Se trabaja despliegue local, API Server, Cloud Run, Agent Runtime, secretos, IAM, CI/CD, observabilidad, runbooks y pruebas postdeploy. El objetivo es que el equipo pueda pasar de un agente local a un servicio operativo con soporte real.
Sí. La seguridad es uno de los ejes del curso. Se trabajan prompt injection, tool misuse, validación de entradas y salidas, callbacks, plugins, permisos, human-in-the-loop, auditoría, saneamiento de logs y control de datos sensibles.
Sí. El curso dedica un bloque completo a evalsets, criterios de calidad, tool trajectory, seguridad, simulación de usuarios y regresión. También se trabaja la optimización basada en resultados de evaluación cuando encaja con el caso.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa técnica orientada a competencias digitales, desarrollo de IA, cloud, automatización y productividad empresarial, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
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Encuentra todo el temario del curso aquí.
Comprensión de ADK como framework code-first para crear agentes de IA que combinan instrucciones, modelos, herramientas, estado, memoria, workflows y despliegue empresarial.
Diferenciación entre un chatbot simple, un asistente con herramientas, un agente con estado, un workflow determinista y un sistema multiagente gobernado.
Revisión del encaje de ADK dentro de Gemini Enterprise Agent Platform, Agent Runtime, Cloud Run, Model Garden, Agent Studio y servicios cloud de Google.
Identificación de casos empresariales adecuados para ADK: soporte interno, operaciones, atención asistida, análisis documental, automatización IT, reporting y workflows de negocio.
Detección de casos donde un agente no es la solución correcta y conviene usar automatización clásica, API directa, RPA, formularios o reglas deterministas.
Análisis de riesgos habituales en proyectos de agentes: exceso de autonomía, herramientas mal protegidas, falta de evaluación, prompts frágiles y ausencia de trazabilidad.
Creación de una arquitectura conceptual con usuario, runner, agente, modelo, herramientas, sesión, memoria, artifacts, APIs externas y observabilidad.
Establecimiento de criterios para decidir lenguaje, entorno, modelo, despliegue, nivel de autonomía y grado de supervisión humana.
Preparación de un roadmap técnico desde agente local hasta servicio productivo, con fases de laboratorio, evaluación, seguridad y operación.
Definición de un vocabulario común para que desarrollo, arquitectura, cloud, seguridad y negocio puedan hablar de agentes con precisión. ADK se documenta oficialmente como framework para construir, evaluar y desplegar agentes, y soporta crecimiento hacia sistemas multiagente y workflows.
Comprensión de ADK como framework code-first para crear agentes de IA que combinan instrucciones, modelos, herramientas, estado, memoria, workflows y despliegue empresarial.
Diferenciación entre un chatbot simple, un asistente con herramientas, un agente con estado, un workflow determinista y un sistema multiagente gobernado.
Revisión del encaje de ADK dentro de Gemini Enterprise Agent Platform, Agent Runtime, Cloud Run, Model Garden, Agent Studio y servicios cloud de Google.
Identificación de casos empresariales adecuados para ADK: soporte interno, operaciones, atención asistida, análisis documental, automatización IT, reporting y workflows de negocio.
Detección de casos donde un agente no es la solución correcta y conviene usar automatización clásica, API directa, RPA, formularios o reglas deterministas.
Análisis de riesgos habituales en proyectos de agentes: exceso de autonomía, herramientas mal protegidas, falta de evaluación, prompts frágiles y ausencia de trazabilidad.
Creación de una arquitectura conceptual con usuario, runner, agente, modelo, herramientas, sesión, memoria, artifacts, APIs externas y observabilidad.
Establecimiento de criterios para decidir lenguaje, entorno, modelo, despliegue, nivel de autonomía y grado de supervisión humana.
Preparación de un roadmap técnico desde agente local hasta servicio productivo, con fases de laboratorio, evaluación, seguridad y operación.
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Los perfiles de arquitectura podrán definir patrones para integrar ADK en sistemas corporativos, separando agente, herramientas, APIs, datos, seguridad, observabilidad y gobierno. El curso les ayudará a decidir cuándo usar un agente simple, un workflow determinista, un sistema multiagente o una integración más tradicional.
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Los perfiles de datos y machine learning podrán conectar ADK con RAG, memoria, embeddings, fuentes documentales, sistemas internos, evaluación y observabilidad de calidad. El curso permite diseñar agentes que no solo generan texto, sino que consultan conocimiento corporativo, razonan sobre contexto y actúan con límites claros.
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Los equipos que trabajan en automatización de procesos podrán usar ADK para crear agentes capaces de consultar sistemas, preparar respuestas, clasificar solicitudes, activar herramientas y derivar a humanos. La formación se centra en automatización empresarial segura, no en agentes autónomos sin supervisión.
Responsables de seguridad, compliance y gobierno técnico
Los perfiles de seguridad y cumplimiento podrán entender cómo controlar agentes con herramientas, permisos, callbacks, plugins, trazas, políticas, validaciones y revisión humana. El curso facilita criterios para aprobar agentes en producción sin abrir riesgos innecesarios sobre datos, APIs o acciones críticas.
Sobre
En Imagina Formación llevamos más de 16 años ayudando a profesionales y empresas a mejorar sus habilidades con formación práctica y totalmente adaptada a sus necesidades. Durante este tiempo, hemos formado a más de 480.000 personas y colaborado con más de 3.500 empresas, convirtiéndonos en un referente en el sector.
16
Años
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El laboratorio principal puede plantearse en Python por madurez y disponibilidad de ejemplos, pero ADK se presenta oficialmente con soporte para Python, TypeScript, Go, Java y Kotlin. El enfoque arquitectónico, de herramientas, evaluación, seguridad y despliegue es transferible a equipos que trabajen en otros lenguajes.
No es necesario ser científico de datos ni entrenar modelos. Sí se requiere experiencia técnica en desarrollo, APIs, servicios, cloud o integración. El foco está en construir agentes usando modelos existentes, herramientas, workflows, evaluación y despliegue seguro.
Sí. El curso está orientado al ecosistema Google y Gemini, aunque ADK se describe como model-agnostic. Se revisa cómo seleccionar modelo, configurar el agente, controlar coste y conectar el desarrollo con Google Cloud y Gemini Enterprise Agent Platform.
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Sí. Hay bloques específicos para MCP y OpenAPI Tools. Se trabaja cómo exponer APIs y herramientas al agente, cómo gestionar autenticación, permisos, validaciones, límites, seguridad y auditoría, y cómo evitar que el agente tenga acceso excesivo a sistemas corporativos.
Sí. Se trabaja despliegue local, API Server, Cloud Run, Agent Runtime, secretos, IAM, CI/CD, observabilidad, runbooks y pruebas postdeploy. El objetivo es que el equipo pueda pasar de un agente local a un servicio operativo con soporte real.
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